TalkingData CEO 崔晓波:未来所有公司都是人工智能公司

“人工智能的发展可能让人类被摧毁。”霍金曾经这样预言过。

但百度自动驾驶事业部首席科学家韩旭说,他挺怕别人问他人工智能会不会打败人类这样的问题。在由 PingWest品玩 和 TalkingData 在美国硅谷合作举办的活动中,所有嘉宾都认同这样一个观点:人工智能已经,并且会在未来以更快的速度渗透、改变我们的生活和工作方式。

TalkingData CEO 崔晓波更是断言:未来,所有公司都是人工智能公司。这家公司目前正在处理包括来自网易、搜狐、去哪儿,链家,工商银行、唯品会、聚美、爱奇艺等等八万五千个移动应用提供的大数据。

“虽说未来所有公司都是人工智能公司,但是我们公司肯定还是里面特别特别人工智能的公司。”来自竹间科技的CEO, 原微软亚洲院副院长简仁贤这样评价自己的公司——这是一家致力打造中文市场上首款人工智能伴侣,以情感计算研究为核心、深度学习技术为基础满足人们日常和工作的需求。

简仁贤表示,未来,没有人工智能的手机可能不会再有,而且 APP 向机器人(bot)过渡的速度也会非常惊人。

在简仁贤看来,人类从电脑,发展到互联网,发展到手机 APP,下一个风口必然是人工智能助手。“到2020年,将有超过80%的用户删除手机里超过半数的 APP。”他解释说这还是保守估计。

那这种虚拟的机器助手到底会为我们做什么事情呢?

那些重复的、耗时的,无聊的人力工作将会被这种虚拟的机器人助手所取代,那些需要大量的数据计算过程的,超过人类计算能力的,需要做出快速反应的工作也会同样转嫁给机器人助手。简仁贤列举出来可能会受到影响的行业包括医生、记者、客服、安保、教师、销售等等 。

不过,比起取代某一种职业的人工智能开发,竹间科技本身的技术更加关注于对人类语言、情感的捕捉、识别和准确分析。

对于最近大红大紫的一段 BBC 采访中,连线教授家突然冒出熊孩子的视频,竹间科技利用掌握的相应的人工智能技术能够精确地分析每一个人的每一秒表情背后的情绪变化。从分析看来,教授真的是……很无奈呢。

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这样的情感智能系统能够像人类一样思考,综合深度学习和自然语言理解研发出独特的人际交流技术,让机器能和人一样进行阅读、写作、用自然语言查询,以及更重要的,像人类一样对话,理解上下文,了解对方的内在的情感和意图。

简仁贤表示,这样的人工智能情绪识别技术并不只是应用于娱乐,更多的是被应用在营销、客服甚至是教育领域。

通过竹间科技的机器助手,商家可以通过机器代替人工,在海量录音中快速找到有不满情绪的录音片段,辅助质检人员快速监听,监控服务质量和顾客给出的满意度回馈。这样做不但节省时间,还可以保证准确度,为提高产品质量、服务质量都提供有力的分析数据。

除此外,情绪分析人工智能技术也同样适用于课堂对于学生反应的监测——来监测学生是否能够接受老师的教学方式以及是否已经听懂上课内容,从而帮助老师去有针对性地调整教育方式和进度。

当然,除了这种我们日常已经频繁接触的人工智能机器助手外,人工智能技术在无人驾驶汽车领域的发展也同样速度惊人。

在这场活动上,百度的自动驾驶事业部首席科学家韩旭就分享了百度无人车目前的研发进展。

“在硅谷中心地带的 Sunnyvale 城市,百度硅谷研究院落地并已经让自己的无人车进行了上路测试。”韩旭一边播放上路测试的实际拍摄视频一边介绍道。

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目前,百度无人车和Google无人车都达到了第四等级的标准,即不需要人工干预的完全自动驾驶。

“在人工智能无人驾驶的领域内,Google从09年就开始了研究,并到现在为止都在最前列。百度到前年才开始研究,是以实验室的形式,到2016年,才正是有了专门的事业部来处理无人驾驶,起步属于相对较晚。”韩旭说尽管这样,但百度的无人驾驶技术仍然是最前列的。

不过,无人车的造价仍然是个大问题,这样的问题直接导致普通老百姓很难有机会买到一台无人车来解决自己的生活实际问题。

“光是一个感应器就至少8万美金。”韩旭在接受采访时告诉我说一辆无人车这样的感应器不会少于10个。更头疼的是,至今包括Google、百度在内的“参赛者”都还没有合理的办法来降低这种不适用于消费汽车产品的物料造价,而这也是为什么到现在无人车仍然没有出现在普通人的日常生活中的重要原因之一。

但未来,无人车肯定是很重要的出行工具,因为它比人类驾驶的出错率低很多。根据韩旭演讲过程中展示的一份报告显示,每100万千米的行驶路程中,人类驾驶出事比例大约为2.6起事故。而按照现在的无人车技术来看,错误的概率只有2起。“无人车普及后,可以每天在中国拯救500个人的性命。”

不过,所有这些前沿的人工智能技术应用背后都离不开大数据的积累。无论是自动驾驶、虚拟现实、人工智能都基于对于数据的分析。

不过,在 TalkingData 首席数据官黄洋成的演讲中,他们认为数据不只是我们日常所认知的简简单单的数字。

现在,数据的信息量增大,维度变广,甚至是人的一个动作、姿态、表情,所处的地理位置、天气等等都是可以捕捉的数据。

TalkingData 给出的数据来看,人们单日手机使用时长超过4小时。而当我们使用任何一件电子产品,它都会默默在后台记录着我们的搜索记录、生活习惯、行走路线以及各种个人偏好。所以移动手机以及app的发展,无疑给了大数据一个“春天”。

但人工智能并不是单纯地对数据的捕捉。

首先,这些数据需要被筛选,而不是所有的数据都该被存储和收集。一个手机携带的传感器数量多达 16 个,如果想要收集、运算,甚至传输和分析所有这些数据仍然是不现实的。

此外, 如何从大量的数据里面解读人的动作,识别所在的周围场景也是一个很重要的议题。现在的很多数据都是非结构化的情境数据,例如图像、声音、姿态、动作等等,需要人工智能从如此大量的数据中提炼、精简有价值的信息。所有的世界上顶尖的技术公司都在做一件事情,就是尝试用算法用机器学习去还原人在现实生活中的动作。目前,语音识别的技术,图象识别、甚至是情绪识别的技术都在大规模的发展。

不过,尽管目前中国大数据、人工智能技术在全球范围内已经走在了前沿,但是在前沿技术的基础研发上,美国还是在领跑,而这也是 TalkingData 国际化的主要任务。

大数据本身就是一个全球化的生意,TalkingData CEO 崔晓波强调,并表示目前 TalkingData 已经在美国、英国和荷兰等多个国家投资了一批相关的创业公司。

本月,TalkingData已经正式落地美国硅谷地区,成立了全球科研中心。他们除了希望补齐两个国家间的差距,也有意扩大自己的海外业务。目前,TalkingData的海外客户已经包括了 Google、Facebook、ACNielsen等等公司。

 

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