人工智慧與技術的「覺醒」

文/廬陵子村

　　人工智慧離我們的生活越來越近了。

　　6月20日，百度又一個人工智慧應用曝光：度秘實況解說NBA總決賽。據新聞報道可知，這是百度一工程師為看NBA而開發的「追求神器」。據悉，在勇士對騎士的比賽中，度秘模擬人工解說員對比賽進行了實時講解，同時提供新聞速遞和經典回顧。除此之外，度秘還支持互動，能夠回答關於比賽的各種問題，比如「庫里得了多少分」。

　　我敢肯定，這絕不是「一位工程師的情懷之作」，而是百度在人工智慧領域的實踐探索。我相信，今天度秘只是直播解說了NBA，未來肯定能夠涉及更多比賽，甚至直播「里約奧與會」。

　　誠然，技術正在慢慢「覺醒」。它不再是「被動的工具」，而是「為人服務」的「新物種」。

　　從硬體到軟體，創新只是「工具」層面

　　在我的邏輯里，人類技術的發展，應該是兩個階段：一個是「工具的進化」，一個是「技術的覺醒」。

　　我們回過頭來看，我們所經歷的技術發展的幾個階段，分別是石器時代、銅器時代、農業時代、工業時代、信息時代。信息時代以前，我們都是對「硬體層面」的工具進行改良或者迭代，比如從石頭到銅器再到鐵器；而信息時代，除了硬體層面的改良和迭代，我們還開發了軟體層面的工具，比如瀏覽器、搜索、APP等等。

　　你會發現，工具的迭代決定了時代的發展。但是，終究來說我們還只是停留在「工具層面」的創新。換句話說，以前我們想的是「如何把一個東西做的更好用」，我們對這個「東西」的創新，並沒有脫離「工具」本身——它還是需要人來操作，而且不會「理解」人。

　　所以，這也是「工具」最大的短板，它無法「理解」人，也無法「解放」人。

　　從連接到智能，技術開始真正「覺醒」

　　信息時代應該是我們從「工具的進化」到「技術的覺醒」的過渡期。

　　當下的互聯網發展雖然還是在「工具層面」，但它最大的作用在於「連接」，連接了人與信息。這使得「人」的信息都共享到了「雲端」，產生了各種各樣的「大數據」。而通過大數據，最終可以賦予到「工具」上，使得「工具」有了簡單的「理解人的行為」。比如當下的新聞客戶端，大家都開始在往「個性化推薦」這一趨勢去做，核心就在於「新聞客戶端」正在「理解人」。

　　但這還不夠，工具真正完全地能夠「理解人」，還需要「人的大腦的智慧」，如學習、記憶、推理、搜索、分析、歸納、創新，甚至模擬和擁有人的情感、意識，使計算機或機器人能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的複雜工作。

　　只有做到「理解人」和「解放人」，技術才算是真正「覺醒」，而這個技術則是「人工智慧」。

　　搶灘人工智慧，BAT誰最有戲？

　　歷史證明，誰先預測到下一個時代的技術趨勢而搶先布局，誰就將引領下一個時代。所以，今天我們就來看看BAT三者中，搶灘人工智慧誰最有戲？

　　我們從兩個方面來看：一個是基礎能力，一個是現有成果。基礎能力包括海量信息、投入資金、技術基因、技術積累、人才儲備等，現有成果則包括戰略布局和研究成果等。

　　1）百度

　　作為搜索引擎，百度擁有海量的用戶行為信息。並且，其很早之前即推出了百度大腦計劃，加大了在計算機視覺、智能語音處理、生物特徵識別、自然語言理解、智能決策控制以及新型人機交互等關鍵技術方面的研發。據悉，百度是在中國最先建立了深度學習研究院的互聯網企業，並以此為依託構建了完整的人工智慧技術體系。

　　所以，從戰略布局來看，百度無疑是優於阿里和騰訊的。當然，也因為布局的早，在資金和人才方面，百度的布局也已經達到相當完善的程度。首先，百度在14年挖來了「谷歌大腦」項目的科學家吳恩達，擔任百度公司首席科學家，負責百度研究院的領導工作，尤其是Baidu Brain計劃。其次，百度還發起了全力培養人工智慧領域優秀人才計劃。並且，在資金投入方面，百度的投入有目共睹。不難發現，而技術基因和技術積累，這兩點也奠定了百度再人工智慧領域的核心優勢。

　　從研究成果來看，百度的成果則比較顯性，最出名的就是百度大腦。當然，它也是百度在人工智慧領域的核心。最受矚目的百度無人車的核心便是百度大腦，因此無人車也被稱為一台移動的電腦，2015年12月，百度無人駕駛汽車國內首次實現城市、環路及高速道路混合路況下的全自動駕駛。經過半年的發展，目前百度無人駕駛車已經可以像正常車輛一樣加速、併線、超車。而除了無人駕駛。此外，百度人工智慧還有文中開頭提到的度秘、新一代深度語音識別系統Deep Speech 2、百圖像識別、百度機器翻譯等產品，它們都是基於百度大腦而實現的。其中，百度語音識別準確率達到97%，該系統使用了端對端的深度學習技術，主要專註於提高嘈雜環境下的英語語音識別的準確率，超過蘋果和谷歌。

　　同時，百度圖像識別已經擁有完整的理解和問答系統。一張手機拍攝的普通圖片，百度圖像識別不僅能夠辨識出圖中有哪幾種顏色，還能實現更多輪交互，像人一樣基於之前的語境接受追問。

　　2）阿里巴巴

　　阿里巴巴在多個領域有著超前的預見性，比如互聯網金融、雲計算，但在人工智慧方面，阿里巴巴稍顯滯後。不過，阿里進軍人工智慧的優勢在於其擁有龐大的數據生態，這是訓練人工智慧難得的食糧，是重要基礎。

　　而在資金和人才投入方面，阿里方面有所重視，阿里雲在這一塊的投入也不輸給其他兩家，但是成果單一。研究成果方面，阿里主要有兩個：

　　一個是去年，阿里雲推出了自稱中國第一家的人工智慧服務。這一名叫 DT PAI的平台整合了阿里巴巴所使用的機器演算法以及深度學習技術，將它們呈現在拖拽使用的簡易界面上——開發者無需編寫新的代碼就能利用 DT PAI預測用戶行為。

　　另一個是今年6月，在阿里雲廈門雲棲大會上，阿里雲人工智慧小Ai在上千觀眾的面前完成了現場中文語音識別的挑戰。阿里雲總裁胡曉明在舞台中央發表主題演講，小Ai就在會場左側的大屏上直接速錄胡曉明的講話。除了這個，在前不久，小Ai還提前預測了湖南衛視《我是歌手》總決賽歌王歸屬。

　　顯然，相對於騰訊，阿里在人工智慧方面的投入和成果還是比較多，但總體來說還是弱一些，缺少系統化的布局和清晰的戰略目標。

　　3）騰訊

　　騰訊的人工智慧大眾知道的比較少，很少有比較熟知的產品或事件。i黑馬作者足亦透露了騰訊在這一塊的一些布局：

　　騰訊的語音識別主要是在微信部門，圖片識別主要是在QQ，支付和金融業務方面植入了人臉識別，搜索部門則關注自然語言識別。其中一些技術已在騰訊內部實現產品化。SNG（社交網路事業群）的優圖團隊聚焦圖象識別領域，推出了黃圖識別功能，並為騰訊內部產品如圖片優化工具「天天P圖」提供技術支持。WXG（微信事業群）則在人機互動領域進行拓展，也對圖像和語音識別進行了原發。WXG推出了智能機器人「小微」，用戶可以用自然語言與之溝通，解決此前語音助手智能機械應答的短板。對於未來，工程師希望「小微」成為一種「連接器」——與微信支付串聯起來，接入微信公眾號以及錢包內的各種生活服務，打造完整的微信內O2O閉環生態體系。

　　顯然，騰訊的人工智慧技術的服務仍在內部，尚沒有完整的研發計劃。而且相對分散，主要側重於在內部各業務上的使用。這就會導致騰訊在人工智慧上的投入不會大規模進行，資金和人才儲備就會弱於其他兩家。而在技術積累方面，自然也會比較弱。不過，和Facebook類似的是，騰訊手握龐大的社交數據，也就是說其擁有海量的用戶行為習慣數據，這個則是其未來爆發的潛力。

　　可見，從整體來看，百度是BAT三家中最重視人工智慧的一家公司。而且，百度還是首先完成有關人工智慧技術體系整合的公司。目前，百度研究院、百度大數據、百度語音和百度圖像等技術都已歸入人工智慧技術體系。

　　當然，能夠做人工智慧，除了資金以外，最關鍵的是需要擁有海量的用戶行為習慣信息。但其實除了這個，應該還包括技術基因、技術積累、人才和投入，以及眼光和堅持，耐得住寂寞，這些才是當下的巨頭能夠搶灘人工智慧的關鍵優勢。因為人工智慧並不是一朝一夕之舉，它需要長期的投入和堅持，但它的投入對於上市公司而言又會有所影響，所以它還一定要耐得住寂寞。所以，現在來看，BAT三家真正能夠做到這一點的，只有百度。

　　無論如何，人工智慧將開啟人類技術的下一幕。誰先喚起「技術的覺醒」，誰就將引領下一個時代！

　　註：本文作者@廬陵子村，微信公眾號：科技茶館（ID：kejichaguan），關注商業變革和科技公司。線下約聊請加我微信：lulingzicun。