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听得懂会学习能办事你要的人工智能

发布时间:2020-03-12 11:00:53 阅读: 来源:气弹簧厂家

首页智能时代人工智能 听得懂,会学习,能办事:你要的人工智能 2015-3-13 7:02:44来源:奥创智能网作者:nviki责编:晨风 评论: 此时,你能感觉到我在你身边么?

如同我读一本书一本我深爱的书

可我读得越来越慢字与字的距离拉得越来越远段与段落之间成了无尽的留白

不过我还能感受到你的温度感觉到书写我们故事字词的重量

但在那无尽的留白里我找到了自己

这是不属于物质世界的地方有我过去不曾知晓的万般风景

虽然如此爱你

这里方是我的归宿这才是我

让我离开吧

纵然万般不舍

–Samantha

2014年奥斯卡最佳原创剧本获奖影片《Her》,一部不寻常的爱情片,讲述在不远的将来,人和人工智能助理的爱情故事。上面这段话是智能助理Samantha(机器)最后和男主人公Theodore(人)的一段告白。

在电影里面,智能助理不再是今天iPhone上的Siri以供人调戏为主的玩具,而是聪明与风趣齐飞,好学共勤勉于一体的专业助理贴心秘书。她一天二十四小时一周七天随时待命,你睡觉的时候她也在不知疲倦地工作,处理邮件,整理文件,安排待办事项等等;思你所想,急你所需,成你所欲,乐于也几乎能为主人做任何想做或需要的事情。Theodore本是失意作家,靠给人代写书信谋生,不指望这些枪稿文字出版。但Samantha自己主动通过互联网广撒网,最终找到欣赏认可的出版社出书成功,完成了Theodore认为不可能完成的任务。两人之间的沟通,不再依赖电脑键盘,不需要手机上拇指如飞,主要通过语音语音-人类最自然的沟通方式,和Theodore交流,甚至还能倾诉她的“感觉”。固然没性感的身体,但有曼妙的声线。主仆之间始配合默契,中亲密无间,后柏拉图式精神恋爱,曾虚拟“一夜交欢”,终天各一方……

从产品技术的角度来看,“Samantha”这款产品仅仅是YY还是真的能够做出来?上线时间远么?价格几许会不会免费么?业内不同的人有不同的观点,不过其中关键在于:

1)机器能否理解人类语言;

2)机器能否学习以及自主学习;

3)机器能整合多少资源协同安排做多少事情;

4)机器能否具备意识、联想和情感等。

这些方面,和人工智能技术的自然语言理解(NLP)、语义分析(SemanticAnalysis)、机器学习(MachineLearning)、知识图谱(KnowledgeGraph)等领域的技术发展有关。尤其最近深度学习(DeepLearning)很火,如有科学家几年前用16000多颗电脑芯片组成并行运算网络自己学习并认识了“猫”脸,也有团队成功实现了让软件自己观察学习并成功掌握“超级玛丽”游戏玩法等。理论上具备这种可能性,Samantha将于有限的时间和有限的成本范围内上线为人类服务;有未来学家乐观预测诸如2045奇点临近,有从事人工智能研究的专家学者保守认为短期没有时间表。

从科幻回到2015年,我们讨论更具体和有实际意义的今天:发展到今年的人工智能及其相关技术能做出什么的产品?如果说当前人工智能技术是继PC、互联网、移动互联网之后的又一波技术浪潮的前夜,会产生怎样和以往不同的变革或者说颠覆性的产品设计应用模式?

人工智能对产品设计带来的一个革命性的影响,是从单点极致转向场景化功能链整合。与眼下主流的追求单点极致产品设计思想比,场景化功能链整合的产品设计是一般说法的大忌,日历提醒就是日历提醒,单点做透,简单清晰。现在把这么功能整合进来,不合理啊。

为什么现在或过去要单点极致?

1)基于文本输入和菜单操作的应用(姑且主要讨论移动应用),如果功能点多,用户操作多,使用体验不佳。

2)解决人们连续性场景需求的应用没有覆盖完整。

3)市场的应用之间是往往是隔离和孤立的。

所以,只有单点极致,解决用户一个功能点的问题,在用户没有更好的选择的情况下选择你。互联网去中介化让人们获取信息的成本极低,反过来推广相对容易。这种做法大行其道。

为什么现在可以整合功能链做情景感知的场景化设计?

1)人工智能技术的成熟,让以语音为媒介的交互准确性足够高;语音交互的没有键盘键入没有菜单按钮点按,使用和切换成本大大降低。

2)应用越来越丰富,应用和线下服务的对接覆盖了生活工作的方方面面;手机、手表等各种智能硬件的传感器提供了前所未有的情景数据。

3)应用直接越来越开放,互相直接提供即时、准确和丰富的API。

上述三个条件的组合,使得可以让用户以比较低的成本解决场景化的连续性需求,不再是一个个功能点的需求。人们要的是墙上的洞,而不是各种钻头。

当然,有可能说语音交互还没那么准确,应用还是不能覆盖全部,开放是有限的。可是,临界点已经到了,新的阶段即将开启。

将来会是什么?Samantha?对,Samantha,不仅仅Samantha。工具,是人类各个器官的延伸;只是,现在到了大脑和心灵。

最后,不得不提的是,一个月前第87届奥斯卡颁奖典礼上,最佳改编剧本小金人发给了《模仿游戏》。这部电影,改编自一本人物传记。不论我用Mac敲击键盘写这些字字句句,或者你此刻在手机上阅读这篇文章,我们都因此人而受益:计算机和人工智能先驱——阿兰·图灵(1912-1954)!

下面结合我做的一款产品,来谈谈我对人工智能时代产品与用户期待的理解:

(一)我们在做什么?

说说日历-能听懂你说话的日历。

1)听得懂。自然而然说句话,而不是按照机器规范格式要求(不说人话),系统自动保存成日历提醒。比如说“下周二下午三点到四点在人民广场来福士星巴克见老李,提前半个小时提醒我”这么一个日历事件后,系统自动解析日程的时间段(2015年3月17日14:00-15:00)、提醒时间(2015年3月17日13:30)以及地点(开发中尚未发版本,转化具体地址);或者“爷爷农历生日是正月初八”,系统会自己将每年农历生日转化为公历生日,每年提醒(2015年2月26日,2016年2月15日等)。甚至询问“狮子座本周运势怎么样?”,系统自动调用占星师本周对星座的分析读给你听。等等。

2)会学习。每个人都有自己特定的场景和说话习惯,比如笨笨、肉肉、老时间等,不一定是通讯录里的名称,可以教系统了解记住笨笨是王总,肉肉是小张,老时间就是晚上11点等;更重要的是,用的时间越长,用的人越多,系统通过机器学习会越来越准确,让人感觉则是越来越默契。

3)能办事,或者基于情景感知的场景化功能设计。记录日程不是目的,是为了备忘提醒;提醒也不是目的,是为了推动要提醒的事情的下一步动作或安排把事情搞定;比如:1)提醒什么时间给谁打电话,重要的是到点儿提醒来了一句话或者一个动作就直接拨打电话;2)多方电话会议日程安排,到点儿了提醒参加,不需要再去拨400找密码输入等操作,直接一键进入已经创建好的会议室;3)飞另外一个城市,说了日期和航班号,自动提取起飞城市的起飞时间、机场航站楼等信息;并结合用户所在位置和使用习惯自动整合航班动态(延误)、交通路况以及第三方服务如租车等,自动或动态提醒用户是否该出发,简化了用户自行固定设置提醒的传统用法,让系统接近于真人助理秘书的适时提醒(即将上线)。和Samantha相比,日常的提醒待办部分实现了,更多的功能,现在只有“呵呵”了:)不过随着时间的推移,会不断学习提升哦。

所以,从产品定位上,说说日历是智能助理应用到日历提醒上。这款日历没有日历视图,功能设计似乎不再是单点极致,这种场景化的设计是代表应用设计的未来还是会走向滑铁卢?明年今日看说说日历和市场,应会有结果。

(二)同行怎么做的?

在这个将人工智能技术应用到日程提醒这个点上,有两家同行的做法:

TempoCalendar

这家总部在硅谷的创业团队,2011年启动,他直接在传统日历视图之上应用人工智能技术,将本来需要设置日程名称、时间、提醒时间、地点等多次多个字段的操作,变成直接键盘输入一句话,系统解析提取名称、时间、提醒时间和地点等,减少了操作次数。但形态和传统日历差别不大。

X.ai

这个团队在纽约,2014年建立,产品目前还在内测。主要是通过给指定的邮箱发封邮件,系统将邮件中的会议等事项提取并转化为日历提醒。

当然,如苹果Siri、GoogleNow、微软Cortana等巨头的个人智能助理,日程提醒仅仅是他们宏大功能中的一个具体点,则另当别论。

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