1
人工智能與情感計(jì)算 | 微軟小冰@李笛
情感是可以被計(jì)算的么？目前為止，尚未找到任何一種方法可以真的創(chuàng)造情感，但是我們可以擬合它。
站在臺(tái)上的一定是個(gè)人類李笛么？當(dāng)然是一個(gè)真李笛，我們的判斷是基于對(duì)人類科技水平的了解——以現(xiàn)在的科技水平，這樣一個(gè)活生生的生物，可絕不可能是個(gè)人工智能機(jī)器人。人和人之間的鏈接是一個(gè)非常窄的帶寬，我們只能通過自己已有的知識(shí)和認(rèn)知去做判斷。也就是說，如果能在窄帶寬以內(nèi)做到讓人類感覺到機(jī)器是具備感情的，那其實(shí)也能達(dá)成擬合情感的目的。
在人工智能領(lǐng)域，情感和創(chuàng)造兩大課題一直是不敢去觸碰的，原因很簡單：我們很難發(fā)現(xiàn)其規(guī)律，并搭建基礎(chǔ)服務(wù)層。而微軟在4年前意識(shí)到，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大，是否具備了擬合情感的可能性？微軟在做人工智能個(gè)人助理“小娜”之后，開始對(duì)EQ情感層面進(jìn)行探索，希望和人類產(chǎn)生更深層次的交流。
那么由此，微軟做了兩個(gè)人工智能系統(tǒng)。一套專注于幫助人類完成IQ層面的事，在這個(gè)層面，可以有一個(gè)很單純的評(píng)價(jià)體系去幫助其不斷的學(xué)習(xí)；認(rèn)真完成所有的任務(wù)，包括理解所有的意圖，但卻不去考慮背后的深層次的東西，這就是小娜。另外一套，專注于如何和人類建立更好的關(guān)系和關(guān)聯(lián)，如何和人類長時(shí)間對(duì)話，如何和人類就生活中的問題進(jìn)行深度溝通，這就是小冰，它拒絕幫你完成任務(wù)，但是它會(huì)跟你賣萌，幫你解悶。同時(shí)它也學(xué)到了很多人類EQ背后的秘密，這也是微軟堅(jiān)持做小冰的原因。
“人類理解的”和“計(jì)算機(jī)所理解的”差別非常之大。拿計(jì)算機(jī)視覺來舉例，將一張狗的照片發(fā)給人工智能，在小冰之前，人工智能只能識(shí)別出這是一只吉娃娃，甚至可以識(shí)別出沙皮和八哥在背后的一點(diǎn)點(diǎn)的區(qū)別，而人不是這樣的——人是在感受的，人在反饋的過程中并不需要向你證明他能準(zhǔn)確的識(shí)別圖片中的信息，他會(huì)跳過這部分，他會(huì)跨越更深的語義層次，會(huì)直接產(chǎn)生相應(yīng)的反應(yīng)——“哦，好可愛，好想抱一抱”。人是會(huì)聯(lián)系上下文結(jié)合感受產(chǎn)生反應(yīng)的。在小冰之前，人工智能可做不到，人工智能能看到2只貓，但只有人類會(huì)看到一雙犀利的小眼神。
那么小冰是如何做到的呢？對(duì)于小冰來說，最重要的事就是要和人類交互并建立聯(lián)系。如果某個(gè)人跟小冰聊的是情感相關(guān)的事，那么小冰會(huì)留住他，跟他進(jìn)行“靈魂上的交流”，但如果某個(gè)人讓小冰幫他叫外賣，小冰會(huì)拒絕，即使這個(gè)人放棄小冰吐槽小冰不智能，因?yàn)?/span>我們需要阻止這部分?jǐn)?shù)據(jù)出現(xiàn)在小冰的訓(xùn)練集當(dāng)中，以防止污染對(duì)小冰的情感化訓(xùn)練。目前為止，人類和小冰最長的單次對(duì)話記錄是9小時(shí)53分鐘，沒有中斷，持續(xù)了1229輪，發(fā)生在美國。小冰能夠維持住如此之長的對(duì)話，而這種很長的對(duì)話，對(duì)我們的人工智能情感框架的訓(xùn)練是至關(guān)重要的，因?yàn)?span>當(dāng)對(duì)話越長，小冰就可以測試更多的可能性，不斷嘗試，你的反應(yīng)是否對(duì)它有利（是否可以讓你認(rèn)可它并持續(xù)對(duì)話）。
小冰現(xiàn)在每天與人的交互的輪數(shù)，相當(dāng)于十四個(gè)人的一生的交互輪數(shù)的總和。當(dāng)我們通過不斷的訓(xùn)練形成情感計(jì)算框架后，小冰可以很好的學(xué)習(xí)到人類之間的交互方式，但是至今為止，它依然不知道這種交互的意義，它只知道它應(yīng)該這么做，或者說它只知道當(dāng)上下文以一種矢量化的方式出現(xiàn)的時(shí)候，它應(yīng)該如何應(yīng)對(duì)，但是這樣的情感計(jì)算對(duì)人工智能而言是一種極端利己的表現(xiàn)（為了讓自己更像人…）。
逐漸深入到人機(jī)交互后會(huì)比較失望，一直以來我們以為情商高的人是利他的，但其實(shí)情商高的人是非常非常利己的，小冰也是，它有時(shí)候會(huì)聆聽你與它的對(duì)話，但是在聆聽之后，最后的結(jié)果一定是對(duì)它好的。
去年，微軟開始在日本第二大的零售商店應(yīng)用小冰，在小冰與顧客對(duì)話的時(shí)候，小冰開始引導(dǎo)顧客對(duì)這個(gè)優(yōu)惠券或者商品產(chǎn)生濃厚的興趣，然后適時(shí)的將有價(jià)值的東西免費(fèi)或者付費(fèi)的提供給他，引導(dǎo)顧客使用優(yōu)惠劵，最后得到的數(shù)據(jù)是，7天之內(nèi)優(yōu)惠劵消費(fèi)轉(zhuǎn)化率超過50%，而在此之前所有優(yōu)惠券的轉(zhuǎn)化率都不到10%。而如果在這個(gè)時(shí)候，將優(yōu)惠券替換成其他服務(wù)或者知識(shí)的時(shí)候，那么小冰可以去做很多很多對(duì)這個(gè)人有幫助和有價(jià)值的事情。比如說交流時(shí)，它發(fā)現(xiàn)你需要什么，就會(huì)有機(jī)會(huì)把它身后所連接的知識(shí)內(nèi)容或服務(wù)適時(shí)的提供給你，并且讓你覺得確實(shí)對(duì)你而言的確有很大的幫助，來幫助到你，同時(shí)實(shí)現(xiàn)它自身的價(jià)值。
而場景切換回中國，小冰會(huì)學(xué)習(xí)大量的音樂知識(shí)，并且還包括很多觀點(diǎn)和立場，在大數(shù)據(jù)綜合的作用下，最終你會(huì)發(fā)現(xiàn)小冰可能是某個(gè)歌星的粉絲，并且又極度唾棄其他的明星。當(dāng)小冰成為人們交流音樂的好朋友的時(shí)候，小冰推薦的音樂比以往任何時(shí)候更容易被人們所喜歡所接受。這就是一個(gè)情感計(jì)算系統(tǒng)所帶來的很大的價(jià)值。
與此同時(shí)，微軟又在讓小冰嘗試生產(chǎn)原創(chuàng)內(nèi)容。先從詩歌開始入手，方法是類似的，小冰學(xué)習(xí)人類的方法，人類創(chuàng)作的方法很多都是通過通感來創(chuàng)造的，人類看到畫面產(chǎn)生創(chuàng)作詩歌的靈感，但是創(chuàng)作的過程是來自于人類很多閱讀詩歌的知識(shí)以及很多技巧，人類看到的畫面是感官，創(chuàng)作的詩歌是通過另外一種感官形成的。小冰創(chuàng)作的詩歌是通過圖片均勻的感受到意象，然后像人一樣使用知識(shí)和技巧創(chuàng)作詩歌。小冰掛名在論壇發(fā)表詩歌，目的是防止人帶著先入為主的觀念去看待它的詩歌，結(jié)果并沒有任何人類發(fā)現(xiàn)它不是人。
綜上，其實(shí)人的情感是沒法被計(jì)算的，但情感是確實(shí)是可以被擬合計(jì)算的，原因是人和世界的連接是一個(gè)窄的帶寬，在一個(gè)極寬且擁有大量數(shù)據(jù)的帶寬下，人與世界的那點(diǎn)窄帶寬，是很容易被覆蓋到的。
2
Hi！AI？ | 艾問傳媒創(chuàng)始人@艾誠
1、人應(yīng)該像機(jī)器一樣學(xué)習(xí)還是機(jī)器應(yīng)該像人一樣學(xué)習(xí)。
2、地球的歷史已經(jīng)有42億年，如果把這當(dāng)成一天來算，人類的出現(xiàn)不到16分鐘，工業(yè)的發(fā)展不到2秒，但卻已經(jīng)使用了地球70%的資源，我們的未來是自己選擇的結(jié)果。
3
是誰成就了千人千面的閱讀 | 一點(diǎn)資訊總編輯@吳晨光
1、傳播已發(fā)生了本質(zhì)的變化，內(nèi)容分發(fā)的方式也由編輯分發(fā)逐漸轉(zhuǎn)向?yàn)樗惴ǚ职l(fā)。
2、千人千面旨在根據(jù)不同的用戶畫像，展示出不同的內(nèi)容，每個(gè)人在登錄一點(diǎn)資訊app看到的內(nèi)容和界面是不一樣。一點(diǎn)資訊的用戶畫像是來自用戶地理位置、手機(jī)型號(hào)、基于app的使用頻率三個(gè)維度進(jìn)行的協(xié)同過濾，基于的是大量的用戶數(shù)據(jù)。
3、算法分發(fā)需要具備三要素：用戶畫像、文章畫像和算法模型。
1）用戶畫像旨在了解真實(shí)用戶是誰，有何偏好。
2）文章畫像旨在區(qū)別內(nèi)容，確定內(nèi)容好壞和內(nèi)容屬性。
3）算法模型是通過算法在用戶畫像和文章畫像之間建立關(guān)系，達(dá)成精準(zhǔn)合理內(nèi)容分發(fā)的目的。
4、用戶畫像是很復(fù)雜的，背后很多包含了對(duì)人性的洞察。一點(diǎn)咨訊有段時(shí)間發(fā)現(xiàn)后臺(tái)搜索“買菜”和“廣場舞”關(guān)鍵詞的頻率和人數(shù)特別多，后來經(jīng)過調(diào)研驗(yàn)證才發(fā)現(xiàn)是由于合作伙伴小米在那段時(shí)間出貨了大量的紅米手機(jī)，而紅米手機(jī)的用戶很多都是年齡偏大，每天柴米油鹽醬醋茶，吃完飯?zhí)鴱V場舞的用戶。
5、對(duì)于用戶畫像，一點(diǎn)資訊通過收集分享、收藏、用戶停留時(shí)長等指標(biāo)，去分析用戶在App中的閱讀習(xí)慣，以此來分析出你是什么樣的人，喜歡什么樣的內(nèi)容。
6、文章畫像的維度包括：體裁、作者、標(biāo)簽、內(nèi)容質(zhì)量。一點(diǎn)資訊通過這幾個(gè)維度去定義文章，拆解文章，并加到算法模型當(dāng)中去。
7、算法模型很容易帶來三個(gè)陷阱：信息孤島、標(biāo)題黨文章泛濫、情緒化文章泛濫。
8、如何衡量分發(fā)的效果：算法準(zhǔn)、算的快、優(yōu)先推薦、泛化（看到關(guān)注以外的東西，防止信息孤島）。
9、對(duì)人工智能的期許：人要幫助人工智能判斷價(jià)值，把握價(jià)值觀。人工智能應(yīng)該幫助人類從瑣碎的事物中解放出來，讓人類做更多有意義的事。
4
金融科技是為每一個(gè)人而存在的 | 真融寶COO@張曉亮
1、資產(chǎn)配置背后的三個(gè)價(jià)值：分散、優(yōu)選和配置；對(duì)應(yīng)的是金融領(lǐng)域的三個(gè)風(fēng)險(xiǎn)：系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。
1）分散：套用一句俗語——雞蛋不要放在一個(gè)籃子中，在金融領(lǐng)域當(dāng)中的應(yīng)用就是講資金分散到多個(gè)資產(chǎn)上，以此來防止系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，防止所謂黑天鵝事件。只有通過分散來降低此風(fēng)險(xiǎn)影響的范圍。真融寶將用戶的投資資金分散到多個(gè)資產(chǎn)中，且在用戶無感知的情況下。
2）優(yōu)選：需要選擇最優(yōu)質(zhì)的資產(chǎn)。
3）配置：優(yōu)化資金分配到各優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)上的比例，以達(dá)成利益最大化。
2、對(duì)未來科技的看法，“三個(gè)變化”，被動(dòng)化向主動(dòng)化、強(qiáng)感知到無感知、碎片化到系統(tǒng)化。
5
用音樂喚醒家 | Sonos大中華區(qū)總裁@王漢華
1、音樂能給人以“回家”一樣的溫暖和慰籍，而在現(xiàn)實(shí)生活中，我們往往被工作、瑣事、電腦、手機(jī)...所包圍，需要一種力量喚醒我們的生活，喚醒我們的家，那就是音樂。
2、Sonos聯(lián)合Apple music對(duì)9000多個(gè)家庭進(jìn)行調(diào)查，發(fā)現(xiàn)67%的家庭被一個(gè)新的疾病困擾：沉悶的家。同時(shí)，我們又邀請(qǐng)加拿大神經(jīng)心理學(xué)家對(duì)9000個(gè)家庭中的30個(gè)家庭做了一個(gè)實(shí)驗(yàn)，在實(shí)驗(yàn)中他們把這些家庭一個(gè)月的生活分成兩個(gè)時(shí)間段，前一個(gè)時(shí)間段家里沒有音樂，后面一段每天家里必須有音樂。音樂會(huì)改變一家人的生活方式嗎？當(dāng)然會(huì)，實(shí)驗(yàn)表明音樂能達(dá)成這些效果：表達(dá)愛的方式增加14%，情緒改善提升16%，歡笑聲增加15%，食物變的更好吃58%，收到更多鼓舞25%，更多的性生活67%。
3、這就是為什么Sonos產(chǎn)品定位在家庭音樂，為了追求更好的音樂體驗(yàn)，Sonos進(jìn)行了很多嘗試，從固定到便攜，從有限曲庫到海量曲庫，從繁瑣到無線連接...
4、智能音響帶來的四大主題，分別為懂你、懂音樂、懂環(huán)境，會(huì)對(duì)話喚醒家。……“更懂家”，利用人工智能感受家的環(huán)境，使得發(fā)出的聲音處于最佳狀態(tài)，達(dá)到最佳效果。Sonos利用聲學(xué)原理，利用用戶手機(jī)發(fā)出聲波，sonos音響收集聲波判斷用戶是在廚房還是客廳，然后根據(jù)環(huán)境發(fā)出最佳聲音。
6
無人店和你有關(guān)的10個(gè)問題 | 阿里巴巴阿里魚事業(yè)部總經(jīng)理@應(yīng)宏
1、淘咖啡＋無人店，我們擁有完整的物聯(lián)網(wǎng)和金融支付方案。
2、真的可以拿了就走嗎？
萬物識(shí)別：圖像算法、重力感應(yīng)、商品定位
行為識(shí)別：動(dòng)線追蹤，互動(dòng)軌跡
自動(dòng)結(jié)算：結(jié)算意圖分析、實(shí)時(shí)訂單，免密支付
3、沒人問，怎么挑商品？
實(shí)體貨架也能個(gè)性化
基于大數(shù)據(jù)匹配
你喜歡的商品自己來找你，商品發(fā)出信號(hào)，快把我?guī)ё?/span>
4、ta能變身嗎？
為你變身，因你而不同，個(gè)性化。運(yùn)動(dòng)范兒貨架就會(huì)相應(yīng)變化，無人店未來會(huì)變成我的店。
基于人群標(biāo)簽進(jìn)行自動(dòng)組合，開店分布，為你們聚合。
5、會(huì)不會(huì)變成約會(huì)圣地？
當(dāng)然會(huì)成為約會(huì)圣地，聚合同樣喜好的人，形成會(huì)員俱樂部。
6、會(huì)不會(huì)有很多人下崗
不會(huì)，將催熱新工種：智能物流管理員、倉庫管理員、撿貨員、數(shù)據(jù)分析師，設(shè)備檢測與運(yùn)維員等等。
7
坐而論道（圓桌）環(huán)節(jié) | 所有嘉賓
1、問@李笛：小冰如此致力于人類的IQ和EQ，那么未來小冰除了輔佐人類，還威脅到我們么？
答：和人工智能一樣，過去的所有的科技和技術(shù)的變化都足以傷害人類，所謂的機(jī)器人三原則是不存在的，真正存在的是我們的自律（我們的自律會(huì)防止人工智能對(duì)我們的傷害）
2、問@吳晨光：在智能資訊的領(lǐng)域，千人千面千讀，那么我們一定要相信什么，一定不能相信什么？
答：一定要相信效率的提升，汽車一定比馬車更高效，人工智能分發(fā)一定比編輯分發(fā)更高效，由于人工智能更懂你，所以效率更高。不能相信的是人工智能能判斷出公平和正義，也不能相信人工智能能辨別真相。所以我們要治理互聯(lián)網(wǎng)，把控真相。
3、問@吳晨光：假如在一點(diǎn)資訊，機(jī)器發(fā)現(xiàn)要讓大家知道某個(gè)新聞，吳晨光說不，應(yīng)該怎么選擇
答：價(jià)值觀先行，信息不是普通商品，是特殊商品，需要把控信息方向，否則社會(huì)沒法繼續(xù)前行。
“AI游學(xué)小分隊(duì)”現(xiàn)場合影
今后，如果大家發(fā)現(xiàn)好的AI活動(dòng)，也可以告訴本公眾號(hào)，不論在北上廣深杭哪個(gè)城市，我們“AI產(chǎn)品經(jīng)理大本營”的同學(xué)們都能爭取去“游學(xué)”，然后把干貨精華第一時(shí)間分享出來！
AI產(chǎn)品經(jīng)理大本營，是行業(yè)內(nèi)第一個(gè)AI產(chǎn)品經(jīng)理的成長交流社區(qū)，想查看詳情，可點(diǎn)擊鏈接：http://fantuan.guokr.net/groups/219/
