人工智慧手機如何改變我們的生活?

2017 年第四屆世界互聯網大會再度聚焦人工智慧,其分論壇的主題為《讓生活更美好》。如今的人工智慧棋琴書畫樣樣精通,但是談到人工智慧,很多人依然覺得它離我們的生活還很遙遠。而手機讓「高大上」的人工智慧,接上地氣,來到我們的手邊,走進我們的生活。你認為,人工智慧手機將如何改變我們的生活?

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人工智慧的又一個微小進步

我讀小學的時候數學課還有「珠算」的項目,就是教我們用算盤做加減法。每到學珠算課的時候,我們就得背著一把算盤去學校,一些珠算口訣我現在還記得,比如「一上一、二上二、三下五去二」。當時我們的電視里經常會出現兩類節目,一種是講述我們燦爛的五千年文明的,另一種是痛訴我們落後經濟的,講前一種的時候肯定會扯出來四大發明以及算盤,講後一種的時候就會沉痛告誡大家,我們太落後了,要被開除地球球籍。每到講算盤的時候,就有打算盤的高手出來和一群人PK,大家用計算器,她用算盤,比加減法誰更快。主持人一個字一個字報完算題,往往打算盤的人就喊出答案了,而按計算器的人還在埋頭按,主持人滿面激動高聲重複答案,觀眾掌聲啪啪響。

我當時隱隱約約覺得這種比賽有點問題,但又說不出問題在哪裡,今天我知道了,用這種方式比簡單的加減法,時間都花在輸入上了,真正的計算時間完全忽略不計,所以完全不能說明算盤比計算器快,計算器裡面雖然是最簡單的晶元,但是晶元就是晶元,計算就是比人快。

今天早就沒人用算盤了,不管當初電視節目吹算盤有多方便多快捷,真實生活里,在十塊錢一個的計算器面前算盤輸得毫無還手之力。等我們這代人沒了,應該也就沒人會打算盤了。沒人會就沒人會吧,現在也沒人直接嚼生穀子吃生肉了,總不至於還給茹毛飲血申請個文化遺產。歷史的車輪滾滾向前,無數當年敝帚自珍的技藝在新技術的面前就這麼被碾壓了。

智慧到底是什麼,目前我們還找不到答案,在計算機發明之前研究智慧是個很不靠譜的事情,所以我們得出了「神創論」:人類是上帝的複製品,我們的智慧來自於伊甸園裡的智慧果。電子計算機發明後,我們忽然發現人類可以掌控如此強大的計算力量,探究智慧就成了可以嘗試的事情。

人們首先嘗試的是挖掘蠻力計算的方向,比如讓計算機來和人類比下棋。斗獸棋、西洋棋、黑白棋、五子棋之類可以窮舉所有可能的棋很輕鬆就被計算機解決了,國際象棋無法窮舉所有可能,但只要有合理剪枝,計算機還是可以比人類多考慮很多步,到1996年也戰勝了人類。很多人對深藍戰勝卡斯帕羅夫不服氣,認為這只是幾個計算機科學家戰勝了卡斯帕羅夫,而不是計算機,因為計算機下棋的時候使用了人類的棋庫,演算法也沒有逃脫窮舉法,所以只是幾個會下棋的計算機科學家藉助一台計算機破了卡斯帕羅夫的天才智慧。當時有個說法:看計算機有多聰明,還是讓它下一局圍棋吧!因為圍棋有19x19個格子,一局棋的可能性是個天文數字,完全無法窮舉,每落一子對棋局的形勢改變也非常不直觀,只有懂棋才能看出個大概,而「懂棋」就意味著要對圖形有個大致判斷,這又卡在了計算機科學當時的弱點上,於是,對人工智慧的研究又回到了對生物神經系統的研究上。

人類的大腦非常複雜,900億個神經元細胞形成錯綜複雜的神經網路,複雜度堪比宇宙星系,我們連它們工作原理的頭緒都沒找到。法國有個44歲的公務員,因為左下肢乏力去醫院檢查身體,醫生給他做了個MRI,結果非常震驚:這位公務員有先天性的腦積水,而且非常嚴重,整個大腦的實體組織只有薄薄的一層,中間都是空洞。醫生對他做了IQ測試,發現他的綜合智商75,語言智商84,操作智商70,雖然屬於笨人,但是生活可以自理。這個案例發表在頂級期刊《柳葉刀》上,除了讓世界感慨重度腦積水患者也可以在法國擔任公務員,更讓人震驚的還是人類大腦的複雜程度和超級容錯機制。

雖然我們無法對人腦建模,但是今天的計算機完整地模擬一隻1000個細胞組成的蠕蟲還是沒有問題的,這就是Open Worm項目。這個項目的發起人認為,了解蠕蟲這種簡單生物的神經系統,是我們認識人類大腦的第一步。該項目公開了全部源代碼,在計算機里模擬了整隻蠕蟲的體細胞,尤其是構建了完整的神經系統,對神經元發出刺激,看信號的傳遞和反饋,可以初步了解神經系統的工作原理。把這套神經網路灌入一個樂高玩具車,這輛車就有了撞牆後折返的簡單神經反射功能。

用這種方式模擬一隻蠕蟲是可行的,但是模擬人腦則完全不可行。人類的智慧也是高度模式化的數值計算,既然不能了解,就應該把大腦當做一個黑盒子,不用去解剖大腦,只要我們能夠不斷尋找新的演算法和數據處理的方式,讓計算機展示出類似於人類智慧的數據處理表現即可。如果一個東西長得像鴨子,走著像鴨子,叫起來嘎嘎嘎,那麼它就是鴨子。

我們可以從人類的行為學上來對人腦的學習過程有個簡單的了解,一個嬰兒出生,他的本能部分是天生固化在神經網路中的,比如強光照射會讓他的瞳孔迅速變小;觸碰他的臉頰,他就會迅速扭過頭去張嘴吮吸;豎著抱起,讓他的腳接觸一個平面,他就會雙腳做出邁步的動作……這些反射都不需要大腦決策,是固化在底層神經網路中的,比如脊髓、腦幹等等。而語言等功能必須要經過學習才行,對語言的學習過程就是大腦的神經網路對外界數據建立數據處理固定模式的過程。

嬰兒學習語言的過程中,「要」和「不要」是嬰兒最早學會的表達,然後就是各種名詞概念,接下來是動詞、代詞、複合詞,直到句子。在學習名詞的過程中,父母會指著這個物體反覆向嬰兒重複這個名詞,嬰兒的大腦中不斷對這個物體做圖像識別,並形成對該名詞的固化。這個過程中會不斷糾錯,嬰兒認識了「貓」,但是把鄰居的西施犬和畫冊上的虎也認成貓,這是很正常的,這個時候父母就會糾正他:這是狗,這是虎。嬰兒可能會對此感到疑惑,但是經過反覆更正和學習,他就會把「貓」的圖像識別和定義做得更清楚。

人類在出生時近1000億個大腦神經元就已經產生和分化好,並且處在它們該存在的位置,等著建立神經網路。這時候的神經元還沒有多少觸突,相互之間也沒有多少鏈接,新生兒的神經觸突數不到成年人的三分之一。在嬰幼兒的成長發育過程中,神經元迅速伸出觸突,彼此建立起非常複雜的鏈接,相連的神經元可以傳遞電和化學信號,接近三歲的時候,觸突的數量達到頂峰,此時的數量是成人的二倍,這段時間也正是人類學習和認知最快的時期,我們基本的生存技能,比如語言、圖像識別和分類、運動都要在這個時候建立起來。此後的時間裡,大腦不斷優化和修剪神經元的鏈接,讓信息的處理更加高效。在神經網路的建立過程中,鏈接的建立是隨機的,但是修剪不是隨機的,大腦不斷根據外界信息和反饋來完成。最終形成的神經網路複雜且能高效處理數據,即便是相同環境里成長起來的同卵雙胞胎也會有完全不同的兩個大腦。

模仿生物神經系統建立的神經計算網路,基本原理就是一層一層處理和過濾信息,每一層的基本運算都很簡單,無非是用加法和乘法來完成矩陣運算,但是運算中的各種參數因子是個未知數,只能讓神經網路通過大量的數據來自己學習,這個學習的過程和孩子學習識圖是一樣的,大量各種形態的圖像數據輸入,對最終輸出做出糾正,一旦發現輸出錯誤就回退嘗試新的參數設定,直到找到複合要求的輸出。所以神經網路只關注於問題「可解」,並不強調「最優解」,每次解決和處理問題,都可以進一步優化網路參數,讓網路適應更複雜的數據輸入。

我只需要掃一眼就知道牆角那邊蹲著的動物是一隻貓,這是因為我在嬰幼兒時期經過學習,已經在大腦皮層里形成了對貓的圖像特徵處理模式,大腦在接收到圖像後會迅速整理數據,經過神經網路的層層篩選,最終形成一個「貓」的結論。大腦在做圖形處理時非常高效,這意味著大腦在圖像處理時做了運算精度的裁剪,並且能夠並行處理數據,而我們傳統的CPU恰好是為了高精度計算而設計的,在並行處理上功能也非常弱。在用計算機建立人工神經網路的過程中,我們需要的不是強悍的CPU,而是能夠對大量數據做並行化低精度運算的處理單元。早在1943年的時候,美國神經學和控制學專家沃倫?麥卡洛克就發表論文提出了人工神經網路的設想,1969年馬文?明斯基和西摩?帕爾特又進一步提出了機器學習概念,但是受限於當時的計算能力,這些都無法實施。到2000年以後,隨著GPU問世,計算機具備了大規模並行處理能力,人工神經網路開始活躍起來。

一直到2016年,Google Deepmind團隊的AlphaGo戰勝了職業九段李世石,才在世界範圍內掀起了對人工神經網路的關注。這是一場徹底的勝利,AlphaGo的研發者並不懂圍棋,打開AlphaGo程序也沒人讀得懂裡面天書一樣的各種參數,AlphaGo完全是靠自己學習圍棋來達到了戰勝人類的能力。最初的AlphaGo以CPU+GPU為運算單元,隨著運算量的增加,GPU畢竟不是專為神經網路計算而設計,Google為了提升效率而自行設計了計算單元TPU。TPU是專為深度學習框架TensorFlow而定製的,改用TPU的AlphaGo提升更快,僅靠單機4個TPU就在隨後的比賽里碾壓了所有人類頂級棋手。

如果你手上有華為的Mate 10或Mate 10 Pro,你可以試試看打開照相機,如果你把相機對準一個人,那麼預覽畫面的左下角就會出現一個「人」的小圖標;如果你對準植物,就會出現一個植物的小圖標。這是因為華為這一代的手機晶元麒麟970已經內置了人工智慧的運算單元NPU,讓手機有了對圖像場景的識別能力。手機上的NPU和Google的TPU在原理上是類似的,但是更強調功耗控制。華為的工程師在實驗室里使用機器學習訓練電腦識別圖形圖像,然後把訓練好的參數灌入手機系統,當手機打開照相機時,照相系統就會實時調用NPU來分析圖像場景。如果沒有NPU參與,僅靠手機的CPU或GPU,這個過程的耗時是無法忍受的,藉助這個專為卷積演算法而設計的NPU,Mate 10系列手機可以近乎於實時地感知到當前拍照的場景,以便對拍照進行優化。Mate 10現在已經可以認識十多個場景,比如拍人、拍藍天、拍植物、拍食物……新的智能識別功能還可以在今後的軟體升級中加入。

Mate 10是第一次把人工神經網路計算引入手機,目前能夠實現的功能還主要集中在圖像識別和處理上,相對於對人工智慧的巨大想像空間,目前的這一步無比微小。如果把2016年AlphaGo的勝利算作人工智慧紀元的元年,麒麟970帶給Mate 10的這一步只是在手機這種攜帶型設備上的第一次實用性的嘗試,未來可以承載的想像空間無比巨大。1969年阿姆斯特朗在月球的表面留下了人類的第一個清晰的腳步,也正是在那一年,機器學習的構思在人類的頭腦中初步成型。月球上的一小步看起來是那麼不起眼,但為了實現這一步,從1961年5月25日啟動阿波羅計划到1972年12月計劃結束,除美國航空航天宇航中心外,一共有120所高等學校、20000家工廠、400萬人投入到這個行動中,累積花費250億美元,考慮通貨膨脹,這筆投入在今天超過千億美元。但是這些投入不是白白花掉的,阿波羅計劃結束,為這項計劃而誕生的各項發明和技術推開了人類信息時代的大門。人工智慧時代是信息化時代的延續和新生,今天在這個領域的每個微小的進步都會累積起來,直到再為我們推開一扇偉大時代的大門。


當蒸汽和然油動力出現的時候,我們只想要比馬跑得更快的馬,比牛能拉更多貨的車一些「小目標」而已,誰知道後來還有汽車、火車、收割機、挖掘機、輪船、飛機,滲透到生活的方方面面呢。

當電出現的時候,我們也只是想要一個比煤油燈更亮的燈一些小目標,誰知道現在連馬桶都能用上電,就更別提電腦、手機等等。

當計算機出現的時候,我們也只是想比算盤算得更快一些的小目標,誰知道現在你天天抱著手機,連跟女朋友聊天都不忘過幾分鐘看一眼呢。

所以,如果把人工智慧的算力看作一種基本的能源,那麼對人類社會的改造將是全方位的,歷史以來最為深刻的。

目前的人工智慧都是各家對某個專業的領域進行研究,布局。但作為用戶個體,是沒有辦法知道自己需要哪個應用,一部終端也不可能裝幾百個APP,所以,我認為,未來作為手機廠家的重點在於資源的整合,把所有的專業應用聚合成一個整個,用於和機器的交互,只需要一個入口,也應該只有一個入口就行了。

想要什麼、想做什麼,開口就行,別再找七大姑、八大姨,太累啦。


在智能手機出現之前,」人工智慧」一詞看上去遠不如現在那般親民。因為「人工智慧」需要龐大的硬體和網路資源,普通消費者接觸或體驗的成本很大,因此其應用非常有限,往往只服務於金融、機器人等專業領域。

不過 ,隨著移動互聯網、雲端運算和移動終端計算力的增強,現在人工智慧已經開始廣泛應用於智能手機上面。雖然人工智慧近年來才在手機行業火起來,但事實上它已經早已經滲透到我們移動互聯網生活當中。舉個例子來說,每當你打開網易雲音樂或今日頭條的時候,你都會發現它們推送的音樂或新聞都是你愛聽或愛看的。實際上,這便和人工智慧有關,它們可以通過學習你的使用習慣,從而選擇性推送合適的內容給你。

至於手機人工智慧,大家印象最深刻的估計是語音助手,甚至現在多廠商在推人工智慧的時候,都是以語音助手為載體。值得一提的是,華為去年發布的Mate 9進一步拓展了人工智慧在手機上的應用範圍。借用人工智慧的學習和預測能力,提高手機性能資源的配置效率。也就是說你經常用微信或微博的話,系統會多調用性能資源給這兩個應用,提高應用啟動速度,從而做到手機越用越流暢。目前,除了華為之外,很多廠商在系統優化方面也已經加入了人工智慧技術。

接著,隨著雙攝和人像背景虛化拍照大熱,現在很多廠商都已經在美顏和人像拍照方面使用人工智慧技術。甚至,華為麒麟970還專門集成了一顆用於人工智慧運算的NPU晶元。由於擁有強悍的人工智慧算力,搭載該處理器的華為Mate 10實現了切換自如的 AI拍攝功能,可以隨著拍攝環境切換相對應的拍照模式,毫沒攝影基礎的用戶都可以輕鬆拍出好照片。

上述提到語音助手、系統優化和AI拍照,都是目前手機人工智慧應用比較多的地方。不過,相較於這些方面的應用,我個人認為手機人工智慧在的未來應該是」整合移動互聯網的服務,從而提供便捷的入口」,讓手機、甚至所以移動終端成為服務入口,而這些終端可以通過人工智慧學習來識別我們的需求,快捷甚至主動給我們提供服務,這樣手機將會變的更智能。

關於這方面的應用,很早之前的榮耀7和榮耀Magic給我們帶來了很大的想像的空間,譬如榮耀7的智靈鍵,將部分服務整合到語音助手裡面,用戶只要按下「智靈鍵」就可以快捷體驗到不同的服務。舉個例子來說,我按下智靈鍵說」我想去XXX地方「,手機就會自動打開滴滴應用幫我叫快車,而不用自己找到應用,再打開再輸入目的地。

個人早前對智靈鍵發展的暢想

比較遺憾的是,華為和榮耀在榮耀7之後,就淡化了智靈鍵的這項功能。不過,又值得慶賀的是在不久後,榮耀推出了更人工智慧的榮耀Magic,該機在整合服務方面更加全面。

在榮耀Magic發布之前,我本人其實已經多次提到了人工智慧與移動互聯網服務整合的未來。

榮耀Magic發布前,個人對人工智慧應用的看法

試想一下,如果手機能打通所有App和完全整合移動互聯網服務,這樣不用再打開不同的應用去體驗不同的服務,而是手機主動幫你提供服務以及信息管理。舉個例子來說,你的朋友發簡訊約你看電影的時候,手機自動識別並直接跳轉到購買電影票的界面(甚至根據定位給你推存附近的電影院),不用打開訂票應用來查找。買好電影票之後,電影開始的時間和地點都會自動添加到備忘事項,並根據交通情況提前提醒你出門。到了電影院之後,手機會自動彈出取票的二維碼,不用你再打開APP查找。

就目前而言,實現移動互聯網服務大整合併沒有太高的技術門檻,而最大的問題是不同平台的利益分配,以及用戶的隱私安全問題。以上是本人手機人工智慧發展的一些體會。在此報名參加的OPENDAY活動,希望能參與當中,分享和學習。


以前以前看書看到喜歡的文字,就拿本子記下來。看到有感的地方,就寫下來。可是有時候本子不在身邊,所以又換個本子~

現在最常用的就是手機的記錄筆記的~隨時可以查看,而且方便複製出來存檔~

最棒的是:現在語音識別越來越准了~幾年前語音輸入才出來那會兒,識別老是錯誤,我知道自己雖然達不到播音員普通話水平,也不至於那麼差呀……

現在做筆記直接用語音輸入,太贊啦~

其實智能手機功能越來越多,語音助手,對著它說你要打開什麼軟體,發送什麼消息,它就給你做了~不過那麼多功能,也沒有都用,看各人適合和習慣吧~

我的期待就是以後手機屏幕對眼睛舒適度更好些~對著各種電子屏幕,眼睛好累~


智能手機英文smartphone(這個詞應該是來源於微軟當時的windows smartphone 2003操作系統?),現在華為一直在宣傳中將自己新出的幾款旗艦機稱為人工智慧手機(Artificial Intelligence phone?)。智能手機和人工智慧手機中文差不多,英文還是差蠻多的。作為運營商移動互聯網產品經理出身的我,在手機和互聯網這個領域從業16年了,對這個問題還是有一些發言權。。。

早期的Windows Smartphone

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手機作為移動終端,基本的需求是一個隨身攜帶的信息交互終端:

從一開始的大哥大機時代只支持電話,到GSM開始支持簡訊,都是以通信信息交互為主;

2002年左右手機圖鈴下載拯救中國互聯網時開始,到三星彩蛋手機流行,再到索尼愛立信音樂手機(好像叫W系列)的流行這些主要是娛樂信息交互,當然只是娛樂信息交互的雛形,後面的手游和手機視頻才是娛樂信息真正的樣子;

諾記亞的待機圖和鈴聲下載,1條1元幾大互聯網公司在互聯網泡沫破滅期靠這個完成了原始積累

後來GPRS2.5G網路和移動夢網大發展,讓手機WAP開始普及,手機進入了新聞信息時代;

屏幕實在太小,只能承載幾個字的信息,但是第一次脫離電腦可以上網瀏覽的感覺還是很新奇的

Palm、塞班、windows mobile和黑莓為代表的早期智能機,開始支持郵件收發,有了更好用的備忘錄和日程提醒功能,手機的商務信息應用開始普及起來;

Palm作為第一代流行的PDA廠家,融合了電話的功能後推出的智能手機後來被微軟windows mobile打敗

2010年左右真正的智能手機開始普及,GPS、陀螺儀、電子羅盤、NFC等各種感測器的加入讓衣食住行醫療健身等生活信息交易信息也成為手機重要的功能。

2010年iPhone4經過iPhone前幾代的沉澱,開始大規模普及

不管哪一個階段,都是圍繞信息交互,手機的本質都沒有變。

在信息交互的本質下,手機終端的便攜性,續航,外觀,使用便利性,運算速度,網路速度,信息承載能力一直在不斷進步,但是終究還是要有一個平衡。比如要信息承載能力更強可能需要更大的屏幕,更大的屏幕就會引發便攜性和續航等一系列問題,顯示屏幕大了,要求傳輸的圖像就要更清晰,更清晰就要更大帶寬支持,更強的CPU處理能力和更大的內存,攝像頭要求也會更高........所以各個手機廠家一直在追求在當前技術下的一個平衡。

從3.5寸智能手機時代開始,到4寸屏時代,到5寸屏時代,到全面屏時代,都會有一段時間保持一種平衡。但同時也一直有不同的手機廠家在利用自己某方面的優勢和創新對這個平衡進行突破。(手機信息交互主要界面是屏幕,所以我這裡主要以屏幕為維度來區分。)

但是畢竟是便攜設備,你怎麼突破屏幕都不能超過一定的尺寸,除非摺疊或者曲面屏幕普及。要在有限的屏幕裡面承載大量的內容,那就要盡量對信息進行過濾篩選,每個人的情況不一樣,需求不一樣,要採用不同的過濾篩選條件,各種信息的維度也很多,需要大量的維度標籤來過濾篩選。所以這時候人工智慧的優勢就體現出來了。也只有人工智慧才能實現針對性的為不同的人提供不同的信息,做到千人千面。

目前人工智慧在手機的應用中主要是以下幾個方面:

1、信息篩選:比如今日頭條的智能推送,淘寶搜索的千人千面。

2、圖像智能:

1)圖像識別,比如ios自帶的照片應用,可以自動幫你歸併場景和人像,幫你自動生成回憶相冊配合適的背景音樂。

2)圖像處理,雙攝像頭的智能處理,美圖,都是這個領域。

3、智能語音交互:siri,微軟小娜等語音助手。

華為的NPU看資料應該是在神經網路演算法方面能超過原來幾個CPU核心幾十倍的處理效率,目前應該是用於雙攝圖像處理?如果未來能有一個開放的協議標準,並得到整個生態鏈的支持,來收集我上面說的用戶各種維度的信息標籤,再通過NPU的高效處理,應該可以讓你的手機越來越接近科幻片裡面的那些電腦私人助理,類似鋼鐵俠裡面斯塔克的智能管家賈維斯(JARVIS:Just a Rather Very Intelligent System)。

電影中常見的屏幕截圖。。賈維斯好像就是靠這個和語音和斯塔克進行交互把。。

前面說的都是手機對我們生活改變的歷史和現在,好像有點跑題。。。人工智慧手機改變我們生活應該是未來。。。

要如何改變生活,「生活」無非就是衣、食、住、行、玩、工作、學習、健康、社交。你的家人朋友同學對你的了解,也無非就是了解你喜歡的東西,你的性格,比如你平時都穿什麼風格的衣服(衣),喜歡吃什麼口味(食),你家住哪裡(住),平時出門都是乘坐什麼交通工具(行),喜歡玩什麼.....如果國產前幾名的手機廠家聯手制定一個協議標準,制定衣食住行各種維度的標籤,然後邀請主要的APP加入,可以從各個方面收集一個人的行為習慣,就可以讓你的手機更了解你,甚至比你的親朋好友更了解你,就可以更針對性的為你服務,當然這個可能會涉及到隱私,但如果你不是一個公眾人物,沒人會關心你的這些隱私。(其實簡訊微信運營商和騰訊後台人員都是可以查閱的,但是在海量的數據中,他們不會去關注你的那點東西。)當然每個人也可以根據自己的情況去設定要開放哪些標籤給手機。

有了這些標籤,你通過美圖點評找餐廳宴請賓客時,就可以根據你這次要宴請的人的情況口味,還有你自己的經濟條件,地理位置,停車場情況等各種維度的情況,更好的幫你推薦合適你的餐廳。

有了這些標籤,你打開淘寶買衣服,它會更智能的推薦適合你的風格,而不只是像現在只能根據你之前的購買習慣。

有了這些標籤,你打開電子書終端,它會根據你的朋友圈流行的情況,根據你以往的閱讀習慣,還有根據你的工作學習需要推薦更合適你的書。在你開車的時候手機甚至可以自動提醒你要不要把某本你看一半的書讀給你聽。

。。。。場景太多。期待人工智慧手機進一步改變我們的生活,哦不,應該說是改善我們的生活。


95後初入魔都的小鮮肉遙想下工作日的日常。

十二月的早晨,第一道曙光來的總是那麼不及時。小弟計算了我音樂列表裡面的歌曲,對播放頻率和歌曲特性做了分析,挑出了我最喜歡聽的歌。隨著這首歌的響起把我從睡夢中喚醒了過來,心裡想著「冬天就是睡不夠,不然動物怎麼都在這個時候冬眠呢?」眯著眼睛問了一句「小弟,幾點了?」房間里發出一個聲音「6:57了,老大。」「你要死啊,這麼早就叫我起來,平時不都是7:15叫我的嗎?」我不耐煩的笑罵了一句。「據XX地圖後台發現今天9號線有一趟車延誤了10分鐘,以及延誤造成的進站口擁堵,再不起到公司又要被罰搬磚了。」房間里再次傳來那個聲音。嚇得我趕緊從床上蹦了起來,開始搗鼓衣櫃「今日本市降溫,老大穿厚實點。」小弟提醒著,於是我隨手加了件羽絨服,準備洗漱,「今日本市降溫,老大穿厚實點。」小弟又重複了一遍「知道了。」心理想著這傢伙真笨,不說就不知道。一切就緒,準備出門,抓起手機放進兜里,小弟定位到我已經出了家門。響起他早上的最後一段話「老大,小跑去地鐵站,按您昨晚吩咐的已為您載入好小說最新章節,已為您在公司樓下無人便利店訂購好早餐,請路過時自取。」「知道了」我回了一句。匆匆忙忙趕到地鐵站,擠上地鐵,拿出手機,從昨天早晨看到的位置開始接下來的閱讀。路過公司門口那家無人便利店,拿上為我準備好的早餐邊啃邊進入了公司,小弟早已為我完成了支付。忙碌的一天就此開始……小弟進入靜音模式。

忙裡偷閒,去廁所蹲坑,打開手機,小弟在一側又給我列出了幾條信息:1.女神發朋友圈了;2.煩人的廣告;3.煩人的廣告…,於是乎我點開女神發的朋友圈,在下面又是一通屌絲式的亂舔。回到位置繼續搬磚,坐等中午的外賣時光。到點休息,辦公室里響起一堆叫外賣的聲音「小美,我要吃黃燜雞」;「老哥,點一份披薩,多加芝士」;「兒子,來一份牛肉麵」各種稀奇古怪的稱謂層出不窮。「小弟,來一份豬排便當,高於25元的不吃。」在我叫的時候,隔壁的姑娘居然也管它叫小弟,不過沒關係,我的小弟只認我這大哥的聲音。大家叫的外賣陸續都到了,小美叫的黃燜雞看著還不錯,只是聽她主人說有點辣;老哥點的披薩看上去分量有點不足;而兒子叫的牛肉麵就厲害了,變成了滷肉面。我嚼著香脆的豬排,啃著飽滿的米粒,喝著可口的配飲,好不快活。有個小夥伴隨意問了一句,你這小弟哪家來的。「華為Mate X,未來就現在。」我淡淡的回了一句,深藏功與名。

編不下去了


以前:一家人圍坐在電視前,準時收看7:30分的天氣預報。

現在:打開mate 10負一屏查看天氣,不用出門就知道陰晴,根據溫度搭配自己衣著。

未來:清晨起床,手機檢測到你睡醒了(或者鬧鐘),提醒你天氣情況,包括空氣質量和濕度,風向風力等,同時推薦穿衣搭配。

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以前:坐公交車要自備零錢或者提前辦公交卡,公家卡充值要去指定地點

現在:各大手機已支持NFC刷卡,隨時隨地充值

未來:攜帶手機(無需刷NFC)或者指紋、人臉識別,自動檢測進出站

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以前:記錄離不開紙筆,後來輸入離不開鍵盤

現在:語音助手智能識別語義,打開應用、電話呼叫、、定鬧鐘、聊天都可以語音完成

未來:貼身助理,你不說,她都懂。

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以前:神為了阻止人類團結,打亂了人類的語言

現在:手機智能翻譯,識別文本、語音、藉助NPU神經網路處理單元,翻譯速度更快

未來:貼身助理,你說什麼,他都能翻譯成各國預言,通過她可以流暢跟歪果仁對話

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以前:我上午吃了什麼?中午要去吃什麼?

現在:呼喚mate 10,告訴我附近有什麼好吃的?推薦***,建議網上預約,可以減少排隊,是否立即預約?我:預約...

未來:手機智能建立食譜,根據健康食譜搜索附近美食,智能推薦...


說說智能手機的安全問題。

因為我在科技行業,對於智能手機的安全比較關注,以我們現在對信息的重視程度,沒有被盜真的是要說一句好運,因為一旦被盯上,簡直防不勝防。

掃碼有毒,連WiFi有毒,各種偽基站偽裝成100086、955XX發相似度超高的簡訊,感覺咱們年輕人的辨識度還好一點,如果是長輩真的很容易中招。而且他們被騙一次就嚇得再也不敢用移動支付了。我日常在外辦公基本不使用免費wifi(免費wifi就是人為刀俎我為魚肉啊)我買了不限流量的套餐,自己開熱點比較安全。

我爸從P8用到Mate 10,感覺華為的系統還是非常符合國人的使用習慣的,之前我給他買過華為手機,他平常就微信聊天、發發朋友圈、手機炒股票用得還算順手,這次是他主動要求換的Mate 10,反正後來詐騙類的簡訊,什麼澳門賭場啥的都沒有收到過了。

賣手機的說現在已經升級到央行級別的安全晶元,跟支付寶也有合作,現在什麼都在手機上支付,連去銀行取錢都不用帶卡手機取款,想想真的有點可怕,手機越重要安全越是核心。華為把研究重心放在這裡是沒錯的。


試答,說的不對請指正。

很難想像真的有這麼一天,斯皮爾伯格電影中的人工智慧真的來到我們身邊,即便放在AlphaGo已經橫掃人類的今天,問問身邊的每個人對人工智慧的看法,你會發現這一天還是很遙遠。但是手機卻正在引領著這一切成為現實,作為人類近十年和未來十年的計算中心,手機幾乎可以確定是現代人生活中最重要的東西。一切生活、社交、工作都圍繞手機展開。

人工智慧從siri甚至更早開始,在手機上一直有著跳動的影子,今年在手機領域更是大熱,蘋果的A11仿生,華為麒麟970的NPU,三星的bixby,都體現出了人工智慧在手機領域強大的生命力。

先暫且不論哪家人工智慧能代表未來方向,畢竟作為手機上的新鮮事,現在人工智慧能夠賦予手機的東西,給用戶帶來的體驗還不是很多,可以說還只是個孩子。(寵物級、軟體級)

但是這個孩子未來能做的事情將非常可觀,它將滲透到你日常的每一個方面,每一分、每一秒、每一時刻(天使級)。以目前人工智慧手機的能力來看,想要說真正做到「改變我們的生活」,是遠遠不夠的,可以說是「改良了我們的生活」,但至少為我們描繪了未來的前景和方向。如果想要實現「改變」,人工智慧手機未來可能還要解決這三個問題。

1、基於感測器的硬體技術突破

目前的智能手機,感測器種類已經很豐富,深感攝像頭已經強大到可以學習你每天面容的變化(iPhoneX的Face ID)、後置雙攝加ISP已經可以知道你要拍什麼,幫你拍的漂亮(Mate10的AI場景識別拍照)、語義分析能力已經可以僅憑你一句話,就能在網易雲音樂播一首你最愛聽的歌曲(三星bixby)。但是總體來說,依然不足。

簡單的像氣溫、濕度、PM2.5、味道,複雜的像人類的情緒、環境氣氛、精神和身體狀態的微妙變化,這些感受系統都是目前手機不具備的。擁有這些複雜感測器並能夠高度集成它們,將是手機人工智慧未來突破的關鍵。

所以,硬體過剩從這個角度看並不完全成立(在1後邊加0和立個1的區別)。因為手機硬體可探索和集成的東西太多了,跟手機同時代出現的電子產品,這些年基本都被手機同化了,MP3、MP4、電子書,甚至手電筒、指南針都成了手機里的一個APP。所以不斷集成是手機一直以來的特性,未來有了人工智慧的加入,當需要更豐富的數據採集數量和更好的採集效果時,硬體技術革命會持續朝著超級集成的方向發展。

2、管道能力突破

手機人工智慧的另一個問題就是未來數據的交互和分析量會呈指數級增多,目前很多人工智慧識圖、語義運算能力,都需要調動雲端的算力來解決,從目前的運算難度來看,未來當人工智慧無處不在的時候,對網速和流量的壓力會更大,所以如果沒有強大的管道能力,人工智慧手機再強大, 只能像一艘陸地上的航母一樣,無法施展自己能力。

正在舉行的世界互聯網大會上,高通、華為也都表達了對5G的觀點,華為也表示了,5G手機2019年見。可見,人工智慧手機的發展,絕對不是單點的技術爆炸能夠實現的,而是需要全方位的布局和技術突破。

3、算力(演算法、軟體)技術突破

這個問題跟第二點的成因相似,由於運算難度的上升,只從雲端調取算力無疑將讓管道壓力巨大,所以現在也有人選擇在端側部署算力(華為Mate10麒麟970中的NPU),個人認為這確實是一種比較長遠的技術眼光。縱觀計算機發展歷程,基本就是將能力重心從端轉移到雲,再從雲轉移到端的往複。人工智慧的出現,則需要端雲的協作能力,這樣對於技術發展的壓力最小,效率也最高。

尤其像量子計算的出現,未來人類算力的突破,現在只是剛剛開始。也就是說真正能影響人類進程的,最有可能是基於基礎理論的突破(第二次量子革命),人工智慧只是在這個巨大變革中綻放出的一朵最美之花。

實現了這三個能力,人工智慧手機才能談得上真正去「改變」我們的生活。畢竟,手機之所以這麼長時間內一直還叫手機,是因為它還不夠強大,而人工智慧將引領手機自誕生以來的第一次巨大變革。

總體來說,隨著技術的發展,未來人工智慧手機讓你感受到的最大特點有兩個:

1、人工智慧滲透到了人類活動的每一方面,真正的實現萬物互聯、可感,而手機則是這些連接的中心或總入口。

2、由於手機與人的結合越來越緊密,你將越來越難感受或明確感受到「手機」這個實體的存在,我們也許真的會成為「手機人」。

連接人與人、人與世界、人與自己的手機將不再是一種工具,而是一種狀態,手機因為人工智慧而徹底消失。這大概就是人工智慧手機能給我們生活帶來的最大改變吧。


延伸閱讀:新周刊《未來,誰是最懂你的手機?》


2008年還是2009年,有一次在學校操場排隊,我們三五成群聊天,隔壁班班花兒拿著一台類似「小電腦」的手機(應該是iPhone2代或者3代)在哪兒玩兒遊戲,玩著玩著她居然還上網看了下自己選課的情況。

當時覺得特別神奇,能觸屏還能上網,把我這個用著國產天語手機,只能打電話、發信息、玩兒貪吃蛇的驚訝到掉了下巴。

(圖片侵刪)

短短2年的時間,2011年我也用上了智能手機,從飛信轉到了微信,從校內網轉到了微博,再後來有了支付寶,出門只帶手機不帶錢包,一年去不了一次銀行,連ATM也只是逢年過節需要給紅包才去。買衣服用手機淘寶、吃飯點外賣,打車用滴滴,現在衣食住行都離不開手機了。

相信有一天,人工智慧如果融入手機,會讓手機變得更智慧,更懂它的使用者,除了能幫助我們外在的生活便利性,可能也能關注到人類的內心生活,甚至能像電影《her》里一樣,成為使用者的靈魂伴侶!~


弱弱的問下人工智慧手機具體都能有哪些先進的功能,現在大家用的手機應該都不算人工智慧手機吧。現在手機可以語音控制,不用手動操控,就已經感覺很不錯了。每次我手機找不到,我男票就說:「嘿 siri , 呼叫萌萌」,然後就找到啦


為更好的做個宅女提供了無限便捷~在線解決衣食住行。


那麼問題來了「人工智慧手機」的標準是什麼?目前使用的手機里的語音語意識別——高德谷歌地圖和sir、人臉識別——除了識別解鎖,還有各種拍照軟體等等,這些軟體和功能都涉及到了 AI 技術,但是這樣的手機就可以稱為「人工智慧手機」了嗎?

如果說這幾年手機如何改變我的生活,最明顯的兩條就是:假如我家換一個智能門鎖的話,就完全可以出門只帶手機了;爸媽開始玩微信的時候,我的朋友圈又多了一個分組。


人工智慧在2017年彷彿成為了一個非常熱門的話題。

用Mate 10 Pro最大的幾個感觸是:

雙十一的時候 收的所有包裹都在左滑的內個頁面一鍵匯總查詢;

在航班,高鐵信息有提醒,基本不用看簡訊了;

其他的暫時還沒有太多感覺,對系統體驗的流暢作用估計要再用一陣兒。

總體來說,手機變聰明是好事兒,我希望AI和我之間的關係是永遠都在服務可達的狀態,但永遠保持一定距離。


我用mate9時,徠卡和AI技術加持的雙攝,讓華為的攝像更上一層樓,可以跟三星、蘋果的拍照對比,甚至出圖比他倆好,華為對人工智慧的研究是好的,讓華為也有更多戰勝其他手機的地方。


謝邀

華為手機當前出貨量已經相當的可觀了,相比國內其他廠家存在一個巨大的優勢是面向全球的用戶。快哥後面會說到自己的看法。

在以前我們覺得不是什麼事,就像當年諾基亞面向全球一樣,這沒啥啊,不就多賣幾個錢啊。是的,那是以前,現在不一樣了,我們正在進入一個新的時代(用馬克吐溫的話說就是:是最好的時代,也是最壞的時代),手機不光是買個硬體的錢那麼簡單了。

1、整體上,手機本身是智能設備,帶操作系統,而且自帶完整的生態系統,豐富的應用。就意味著可以支持各種智能軟體。可以作為家庭智能的大管家,或者副管家;也可以作為全球物聯網的一份子。

2、手機上已經存在大量的感測設備,這些感測設備只要稍加開發,就能將數據進行分析處理,得到全球各地人們的習慣(這個是國內其他廠家不具備的優勢,所以在手機智能領域,華為有著自己優勢)。比如,我們可以知道非洲兄弟平時原來喜歡跳舞,每天跳舞的時間可能是40%(假設);或者我們可以知道牙買加的人為什麼那麼擅長短跑;或者我們可以知道哪些得癌症同學的生活共性,從而找到預防癌症的方法,以及精確治療的方法;或者在茫茫人海中,瞬間找到某個人的狀態,用於搶險什麼的,這個將是整個人類的福音,也是全球每個人參與的大項目。

3、華為的後台大數據處理能力,在上面快哥描述的點上,其實都依賴於大數據計算平台。碰巧的是我們華為也有啊,真實巧了~小米沒有啊,鎚子也沒有,蘋果也沒有,三星也沒有~寫到這,快哥怎麼有一種上帝選中華為的感覺,呵呵,快哥不應該從華為離職出來的~罪過罪過~可惜的是回不去了~哎~

  大家說阿里雲有啊,是啊,可是沒手機啊。那其他廠家把數據給阿里雲呢?快哥只能呵呵了,請問你有一大把支票,但是不知道在哪裡兌現,你會把支票給快哥,讓快哥給你去兌現么?快哥還不承諾兌完給你的。

  說實話,做手機的時候誰也沒想到未來會這樣,只是科技恰好往這這個方向發展了。

  希望未來華為能繼續為全球消費者帶來革命的東東。讓快哥沾光,同時能分點羹吃。

4、智能晶元化,這個算是釜底抽薪的技術了,直接將智能做到晶元裡面,對普通的手機廠家形成一道巨大門檻。要知道,智能手機製造已被中國玩壞了,前幾年來個明星都能做手機了。而在晶元這個上,華為具備了真正的技術能力,這個也可是王炸的好牌了。

  而且智能講究體驗,上雲畢竟太慢,雲上做些離線計算(大數據分析)到可以,你說實時響應的那種上雲計算感知延時太大了。我說幫我買個手機,然後過了5秒鐘,手機響應說:好的,正在幫你下單。這是什麼感覺,就是感覺設備好像得了痴呆了。不過這個就是現在那些「智能」音箱的狀態,說聲hello,響應半天,有時候直接來一句:can not connect to the server。 快哥差點岔氣了~

  這個就是晶元化的能力,額,國內弄得上檯面的就是華為的海思了~哦~~

  有人說未來已來,快哥覺得未來一直在路上,我們這個時代,有我們自己的未來,華為加油!

最後,快哥不得不說的一點是,大數據也有自己的局限性,一定要警惕。

  例如:如果通過大數據人工智慧發現,全國各地中,浙江人當小偷的最多,那是不是智能平台策略就會自動加強對浙江人的監視,從而應發不必要的矛盾。或者如果後續醫院都用大數據人工智慧來治病,那OK,大多數的病人都能通過人工智慧治療,萬一是一種新型病呢,沒有數據支撐,那是不是要拋棄這個個例?因為在數據訓練的時候模型過濾掉了那個特殊特體,我而當那個特殊個體是我們的時候,我想誰也不會接受。

 最後,加油~奮鬥在一線的朋友們


我就是搬磚的,你現在磚都讓人工智慧的機器搬了?

我還有啥生活?

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對智能手機技術性的問題並不擅長,只是略懂幾個參數,好在這是一個提問人工智慧手機如何改變我們生活的問題;

當時智能手機興起的時候,我還在用一款三星的翻蓋手機,型號記不住了,但是它不智能,無法拍照、上網、安裝qq,但是朋友們已經開始用起了諾基亞,可以上qq啊,而且還可以後台運營,太牛X了,我當時就想換一個這樣的智能手機,這樣我就可以上qq,和朋友聊天,看新聞八卦,約妹子了。

當智能手機開始普及的時候,我們可以安裝任何我們可以安裝的APP、我們可以隨時聊天、而且還能視頻聊天、可以隨時拍照、可以打遊戲、看新聞八卦、用手機進行辦公,它佔據了我們很長的時間,是巨頭們連接我們的終端,我們生活離不開它;

智能手機變成人工智慧手機,多了一個人工,手機如何改變生活,那可能就是告訴siri,我去上班了,等太陽出來了,幫我把窗帘打開,屋子裡太潮了;到中午給我的狗的狗盆上續上糧食和水,別餓著它了,等我快下班的時候,幫我把水燒上,等我快到家時把浴缸水放滿,balabalabala

所有的事情我都可以讓人工智慧手機幫我提前弄好,我只需要享用就可以,人工智慧這麼厲害,以後我還有工作嗎?我的經濟能力能負擔我使用人工智慧嗎?

人工智慧手機能改變我們的生活,讓我們的生活更舒適,更簡單,但是人工智慧還能讓我好好工作嗎?我就是搬磚的,你現在磚都讓人工智慧的機器搬了?

我還有啥生活?


來自百度百科:「人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程進行模擬。」

所以在我理解,人工智慧手機要想區別於現在的智能手機,起碼要做到不需要人類的實時指令。

大概是可以像秘書一樣協助工作,又可以像保姆一樣協助生活?

從大哥大到手機大概用了20年,從手機到智能手機大概用了10年,希望5年以後再回來看我現在的答案,可以說一句:無知限制了我的想像力。


和蒸汽機、發電機一樣,人工智慧這樣跨越性的創新帶來的首先是效率的提升。對於手機來說,人工智慧可以優化生活中許多場景下的使用效率。

以拍照為例,華為Mate10系列中加入了場景智能識別和優化的演算法,配合麒麟970內置運算性能達到1.92T的神經網路處理器(NPU),能在短時間內拍出該場景最美的照片,使用戶能直接在朋友圈中分享相機直出的照片,這就降低了拍好照片的門檻,大大提升了相機體驗。

此外,EMUI8中的智能識屏是應用語義分析技術的一個成果,可以根據顯示區域中文段含有的位置信息、電影名、人名自動進行搜索,簡化了消費者為了搜索相關信息,先複製文段再打開另一應用進行粘貼搜索的使用步驟。

不僅如此,人工智慧還應用在翻譯上,EMUI8中內置的AI翻譯是華為和微軟聯合開發的全球首個基於神經網路處理器的翻譯,它的性能比普通智能手機上的微軟翻譯應用提升了三倍,這就得益於神經網路處理器。要知道在一些場景下的運算效能相比傳統的CPU、GPU有成倍的提升,這正是終端側人工智慧的硬體基礎。

其次,因為人工智慧具有感知和學習的能力,它可以全面提升手機的體驗。通過學慣用戶的使用習慣,智能調度CPU、GPU等以保證流暢體驗已經成為很成熟的人工智慧應用之一。在未來,人工智慧手機將更進一步,綜合簡訊、聊天數據、電話號碼等數據,在終端側實現預測功能需求並給予解決入口必然是大趨勢(注意!是在終端側處理,而不是上傳數據到雲端處理,這就實現了人工智慧和隱私保護的平衡,畢竟人工智慧應該是用來優化體驗的工具,不能打著人工智慧的幌子來竊取數據)

我期待越來越多基於人工智慧技術讓用戶「哇哇哇哇哇」地發出驚嘆的應用~


以前說到手機的人工智慧,可能還是局限於語音指令,但Mate 10將AI與拍照結合起來,可以說是真正發揮了人工智慧的作用。在拍貓時、拍人時、拍夜景時,Mate 10都能識別出這是不同的場景,自動匹配最合適的參數。這個改變就像是為手機的鏡頭賦予了「思想」,我們只需要按鍵,其它一切都可以交給手機代勞。對很多人來說,這個改變帶來的好處是:你再也不用羨慕「別人家的攝影師男友」了。


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