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    小冰的應許之地

    2021-07-29 19:06:01曹彥君
    21世紀商業(yè)評論 2021年7期
    關鍵詞:小冰基礎領域

    曹彥君

    在很多人的腦海里,說起小冰,第一印象是微軟研發(fā)的人工智能語音助手,以18歲美少女的虛擬形象示于人前。

    小冰也會長大。如今,這一人工智能框架已經(jīng)進入第八代,并逐漸擁有了詩人、歌手、主持人、畫家和設計師等多重身份?;谛”蚣艿慕换タ偭?,約占全球人工智能交互總量的60%。

    2020年7月,微軟宣布進行業(yè)務分拆,將小冰業(yè)務分拆為獨立公司運營,原微軟全球執(zhí)行副總裁沈向洋、原微軟(亞洲)互聯(lián)網(wǎng)工程院常務副院長李笛分別擔任小冰公司的董事長、CEO。

    從微軟小冰到小冰的角色轉變,過去將近一年。李笛表示,這個近300人的團隊在組織架構層面并沒有發(fā)生太大變化,分拆的動作主要是為了加速小冰在本地的發(fā)展,后續(xù)會有更多商業(yè)和模式上的創(chuàng)新。

    相比國內其他人工智能企業(yè),這個團隊在商業(yè)化方面保持著較為謹慎的主觀態(tài)度,直到小冰框架推出第七代,才開始搭建商業(yè)化團隊。2020年11月,成立7年后,公司完成數(shù)億元的Pre-A輪融資。

    “重學術”,是小冰團隊的一個明顯特質。李笛認為,小冰是一個重要的“學術課題”,更廣泛的市場應用恰好為人工智能研究提供了絕佳的實驗室?!跋袷怯幸粋€巨大的真實的盤子,可以直接用來做學術,如果你的算法很棒,那你會得到特別好的效果?!?/p>

    在他看來,當下的中國在基礎科學研究方面所面臨的困境,和二戰(zhàn)后的美國非常類似:缺乏體系化建設,需要更多的社會認知、頂層設計和資金投入。

    “與其說它作為一個重要因素,引領了 20 世紀美國科學的高速發(fā)展,不如說它的意義遠超出美國的范圍—— 在高速發(fā)展的世俗世界中, 它為科學劃出了應許之地?!崩畹言凇犊茖W:無盡的前沿》一書的序章中如此寫道。

    無論是仍處于人工智能萌芽階段的小冰公司,還是中國的基礎科學領域,都在呼喚這樣的應許之地。“不同的產品都屬于一個大時代。騰訊的微信趕上了人人交互的變革,微軟趕上的時代是人機交互的改革,它的未來還有很久。”李笛在接受《21CBR》記者采訪時表示。

    全局優(yōu)化

    以前在微軟的時候,小冰就非常獨立,從創(chuàng)立初期開始,所有決策都是小冰自己來做。

    交互是人類社會最基本的形式,每天的交互量數(shù)以千億次, 人的社交行為、商業(yè)行為、信息的交換,都是交互。

    小冰的獨特理念在于,我們認為人工智能交互是一個開放域,不是為了完成特定的任務,而是為了面向交互全程;目標是全局優(yōu)化,而不是優(yōu)化每一個局部。

    最開始形成這一理念是在2013年,團隊準備做微軟的人工智能助理,我們去找了一些人類助理來設計想法,并設定了一個場景:一個老板跟助理說:“我今天中午要訂一份漢堡,因為開會時間太忙?!?/p>

    我最初的設想是,人工智能助理的關鍵能力,在于迅速完成任務:馬上去訂漢堡,不說廢話,在一輪交互之內完成任務,并且提前預判第二天也需要漢堡,直接動用老板的錢包進行預訂。

    但是人類助理跟我說:“不是,我大概率會拒絕幫他訂漢堡,因為健康是比訂漢堡更重要、更底層的任務?!彼晕蚁?,這是更高層面的智能,我們的產品在除了完成當下具體的任務之外,還有一些更長期的目標。

    人類助理告訴我,也不是如此,他和老板之間是工作伙伴,他不能被當成只會完成任務的語音控制接收工具,還要在一定程度上跟老板達到對等關系。

    所以我們最后的觀點是,人工智能助理要關注對話的全局,關注對話是不是慢慢收斂了、是不是沒有新的信息進入了,而不只是回答問題、完成任務。

    行業(yè)內以前都不是這么看的,但是Facebook、谷歌都先后開始按照這個理念去做人工智能。今天,無論國內還是全世界,人工智能都處在早期萌芽狀態(tài)。各大做人工智能研究的公司,在理念上還處于相互學習的階段。

    在人工智能領域,我個人對于商業(yè)化持比較克制的態(tài)度。

    小冰目前切入的市場是金融、體育、汽車、內容產業(yè)等,這些領域的規(guī)?;皇莟o C的。在to C領域,你如果掌握了一個并發(fā)很高的人工智能系統(tǒng),在進行商業(yè)化的時候,比較容易出問題,任何一個企業(yè)都很難做到上下一心。

    不過我們認為,to B都是臨時的,人工智能技術的應用最終會向to C轉化。例如,我們現(xiàn)在給企業(yè)提供金融服務,跟人不產生交互,但這項服務最終會提供給個人。

    這個過程需要一步步實現(xiàn),我們現(xiàn)在的判斷是,在未來5-10年內,to B方向仍然會是人工智能應用的主角。

    走向縱深

    小冰選擇切入以上這些領域,有多重考慮。

    一方面是因為數(shù)據(jù)方面的配套設施,比如金融領域,隨著金融決策的產生,數(shù)據(jù)往往已經(jīng)進行了很好的結構化,有了推進人工智能的基礎;另一方面,這些都是“專家領域”,專業(yè)化程度高,不容易出問題。

    金融領域,小冰做的是金融文本摘要生成平臺。2017年開始,小冰與萬得資訊、每日經(jīng)濟新聞合作,提供由人工智能技術生成的上市公告文本摘要、中英雙語金融資訊。

    汽車領域,我們和很多汽車廠商合作,但不用“小冰”這個名稱,而是讓用戶去定制一些擬人化的東西,做高度去中心化的 AI。

    體育領域,小冰進入的是難度系數(shù)最高的競技體育。在2022年冬奧會上,小冰將提供自由式滑雪空中技巧視覺評分系統(tǒng)。國際級裁判不可能一直在現(xiàn)場,但運動員在備戰(zhàn)、訓練的過程中,要始終確保每一次訓練得到的反饋都跟最終比賽一樣。

    人工智能的目的不是要取代人類,也不是打敗它之前的科技,而是幫助人類做更了不起的事情,協(xié)助人們進一步釋放創(chuàng)造力。

    由人工智能來做金融摘要,那么金融信息服務提供商的人就可以去做摘要的指導工作,在職能上來說,這是更有意義、更重要的事情。

    體育領域同理。人工智能的優(yōu)勢——高并發(fā)、穩(wěn)定、長時間持續(xù)存在,使AI裁判符合測試賽的需求,國際級的賽事,依然會交給專業(yè)的人工裁判去做。

    我認為,造成人工崗位流失這樣的影響,跟人工智能技術本身沒有太大關系,這往往跟企業(yè)選擇的商業(yè)模式有關。企業(yè)選擇使用機械工廠、引入流水線,吞噬崗位是很常見的,沒有人工智能技術,這件事情也一直都在發(fā)生。

    企業(yè)選擇我們的人工智能技術,從技術上來講,可以選擇替代人工崗位。但也可以用人工智能系統(tǒng),讓整體生產效能更好。

    在科技領域,中國有一個很明確、很獨特的區(qū)別,就是市場的縱深程度特別好。

    從一線城市到六線城市,市場容量非常大,但凡有一個技術小革新的基礎,在巨大的人口背景下很容易成功。背后的原因,一個是人口的基數(shù)龐大,另一個是改革開放以來,配套的基礎設施比較完善。

    商業(yè)是一個生態(tài)系統(tǒng),如果把一個公司的商業(yè)模式看作一種生物,生物多樣性越好,這個生態(tài)系統(tǒng)越不容易崩塌。

    在中國,不同類型的商業(yè)模式都能獲得很好的縱深,即使某一種模式出了問題,也有辦法進行過渡。抓住時機,就可以做得很好。

    回歸基礎

    這些年中國出現(xiàn)了各種各樣的商業(yè)模式創(chuàng)新,而真正的問題,是很難去做周期比較長的、基礎性質的技術創(chuàng)新。

    這和二戰(zhàn)后的美國很像:企業(yè)機構承擔了主要的研發(fā)力量,政府不知道該如何運用資金。因此,《創(chuàng)新與競爭法案》的發(fā)布對美國社會非常重要,而我們也有幾個方面可以參考:

    第一,要為基礎研究正名,不能污名化,也不能神化。我們往往很容易去觀察到直接推動我們生活、工作改進的技術,卻很難觀察到前端的技術研究。

    以電動車為例,隨著電池技術的提升,車的續(xù)航能力從400公里上升到700公里,這是大眾能直接觀察到的,因此他們會認可電池公司的貢獻。但電池技術的完善是基于一些基礎的物理學理論,人們觀察不到這一層因果關系。這需要針對社會大眾的大量宣傳,告訴大家,基礎研究和社會生活之間存在強因果關系。

    第二,要讓人才在不同的地方都留得住,也就是說,不應該讓科學家認為,成功只有一種界定,只有財富積累這一種方式。大部分人可能追求的是一夜暴富,相比基礎研究,財富積累只是一個短期的過程。

    一個經(jīng)過了良好教育的工程師,是去做基礎的操作系統(tǒng),還是去做應用?我們經(jīng)??吹揭患夜旧鲜?,創(chuàng)造了很多個千萬、億萬富翁。如果做操作系統(tǒng),不太容易實現(xiàn)這一點。當更多的科學家前往這些地方,科研機構就會流失人才。

    成功的規(guī)則不應該只有一條,這需要通過整個社會的頂層設計來實現(xiàn),要在客觀上讓科學家們能夠沉下心去做基礎研究。

    第三,要確保政府層面的資金運用。資本是逐利的,企業(yè)需要高速發(fā)展,要看資金運用的效率,當市場的縱深程度很高,我們很難說服自己和資本市場去做一些基礎層面的事情。當你趕上一個高速發(fā)展的時代,會尤其害怕你的發(fā)展速度落后于時代。

    我們以前覺得,當一個公司慢慢有錢了,就應該可以深入做基礎研究了,但其實不是這樣,公司越有錢,越需要考慮收入環(huán)節(jié)的前置,在財務報表上越缺乏抗風險能力。

    中國以前在基礎科學研究領域也有重大成果——比如,當年全國人民勒緊褲腰帶搞“兩彈一星”,能讓國家?guī)资甑暮推骄S系于此。但這些都是單點的技術突破,那時候沒有足夠的國力把基礎研究體系化,如今就可以。

    很多科學、科技上的進步,單靠個人的英雄主義是不夠的,必須是一個團隊,甚至是一個有上下游的團隊,一起去奮斗的結果。

    操作系統(tǒng)、芯片的研發(fā),要靠一個團隊擰成一股勁兒往前走;人工智能領域也是如此,微軟、小冰的華人團隊還是很有心氣的。

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