外媒專訪吳恩達：聊天機器人在中國的普及將比美國快

在剛剛過去的2016年，科技圈內談論最多的就是自動駕駛和機器人，而驅動兩者快速前行的核心動力，就是迅猛發展的人工智能（AI）。那么人工智能到底是什么？它可以為人類做什么？它對人類未來又會產生什么深遠的影響？

在很多業內人士看來，2017年認為是機器人之年。這里所說的機器人，并不是《終結者》系列中的T-1000，也不是每隔幾個月上頭條的人形機器，而是出現在你的客廳，擁有人工智能的各種獨立設備。在這股機器人浪潮中，從知名度來說Google Home和亞馬遜Echo無疑是其中的代表；而從技術角度來說，國內也有一家企業在人工智能領域走在了前列，那就是百度。

與Google相同，百度也是從搜索引擎起步，逐漸延生至各種數字和物理領域。作為百度在人工智能領域的掌舵者，吳恩達（Andrew Ng）擁有著豐富的AI經驗，他曾在斯坦福大學當過人工智能研究專家，也擔任和領導過Google Brain項目。在他看來，這些設備應該稱之為“對話式計算機”，而且認為這些設備目前的首要任務就是學習如何說話。

Google Brain是極具建樹的人工智能項目，皆在于幫助硅谷加深對深度學習的理解。所謂深度學習，并非是考慮到所有可能然后根據特定動作做出響應，而是“熟讀古詩三百首，不會作詩也會吟”的發展思路，通過大量數據來辨別人類的行為模式，且伴隨著時間的推移能夠模擬人類大腦是如何吸收信息的。吳恩達在Google工作期間，擔任的主要目標是通過掃描數百萬張在線圖片讓人工智能知道什么是貓。

深度學習技術已經完成了從學術象牙塔到硅谷各家實驗室的遷移，而現在正朝著我們的客廳進發。今年在拉斯維加斯召開的CES大展上，同很多涉足人工智能的企業一樣百度也推出了自家的AI機器人--小魚（Little Fish）。同市面上很多助手相同，它擁有一個小觸控屏幕，能播放音樂、閱讀新聞、回答瑣事。相對于其他沒有屏幕的助手，吳恩達表示小魚能夠更快的顯示各種信息，例如餐館菜單等等。

在CES大展上，吳恩達接受了The Ringer編輯Victor Luckerson的采訪。訪談內容涉及中國和美國在數字助手方面的差異（目前小魚僅支持中文）；為何我們不需要懼怕殺手機器人；在敵對的政治環境中工作的可能性。處于文章長度和主旨方面的考慮，談話內容經過一定的編輯。

問：大部分家庭助手并不具備屏幕。那么為何小魚會有屏幕？

吳恩達：人類從計算機上獲取信息最快的方式就是通過視覺。在很多場景中，視覺呈現往往更具效率。如果我問你，Victor，錘頭鯊長什么樣子？你會怎么向我解釋這個名詞？最佳的方式肯定就是圖片。

我們不妨設想下這個場景，你感到饑餓想要點外賣，家庭助手會讀出列表上顯示的附近10家餐廳名字，然后你說“3號餐廳”，然后再讀出菜單上擁有的50個菜品，然后你說：“好吧，我想要第47號菜品” ，自然這樣你也能點到外賣，但是效率是極低的。屏幕無疑能讓你快速瀏覽大量餐館、各色菜品，并能根據圖片信息來選擇你想要的外賣。

問：語音助手在同人類的交互方面，在智能手機或者其他便攜式設備上和在家用機器人上是否存在差異？

吳恩達：當你體驗過這些家用機器人之后，你會產生截然相反的感覺。想象下你在家靠在柔軟的沙發上，家用機器人的優點在于你幾乎能獲得你想要的任何東西，例如“小魚，我想要一瓶水”，那么小魚就會將水送到你的手中。

你再回想下在智能手機端你是如何操作的，你需要先找到手機，解鎖手機，找到正確的應用程序...，很明顯這種人機交互更快、更自然且更高效。我認為2017年將會是對話式計算機崛起的一年。

問：Google的人工智能幾乎不帶情感色彩，而Siri則有腳本化的笑話，對于普通用戶來說后者更加的人性化。那么百度的人工智能又是什么風格的？

吳恩達：目前兩種風格我們都有使用。我們的大部分功能都圍繞著如何為用戶提供方便而設計的，例如“展示照片”、“告訴我今天的天氣”、“找個理發師到家中為我理發”等等，這在中國都是非常實用的功能。

此外我們還有一項服務，當用戶在問及“你是男性還是女性？”，“你是否有女朋友？”，“你想要成為我的女朋友嗎？”，它就會說：“我只是想要聊天。”友情是我們所支持的實用案例，在我們的用戶群中非常受到歡迎。

問：在相同的數字助手上，中國地區和美國地區的用戶是否會獲得不同的交互體驗？

吳恩達：因為不同的市場壓力和市場機遇，中國市場和美國市場在演變過程中就存在差異。日本和中國地區的消費者，更能將計算機當做人來看待。日本文化對機器人非常友好，而中國也有比較強烈的情感存在。因此我認為個性化聊天機器人在中國的普及程度要比美國更快。

我并不確定你是否聽過微軟的小冰聊天機器人，相對于在美國地區的Tay和Zo，小冰的接受程度明顯更快。另外值得一提的是，百度Duer平臺（類似于Siri的語音助手平臺）的負責人實際上是微軟小冰的創始人。

我認為必須要按需服務的方式運行，因為高人口密度的原因在中國市場的普及程度要更快。而且所提供的服務是非常便宜的，當你想要某人上門洗車；當你想要廚師到家中給你做飯；當你想要美發師上門給你理發，由于中國人口密度很高，不僅能夠提供大量的服務，而且這些服務可以很經濟。

問：現在公眾存在很多擔憂，人工智能驅動的自動化將會讓更多人失去工作。有沒有辦法避免這個結果？我們又將如何面對這個挑戰？

吳恩達：我很高興你提出了工作的問題，因為我也認為這是真正的大問題。我并不認為因為這些擔憂就應該阻止人工智能的發展，而是人工智能在長期的發展和成熟后，將會讓人類從枯燥、重復的工作中釋放，因此讓我們有更多的時間去做更高級的事情。正如工業革命釋放了人類重復勞作對身體形成的苦難，而人工智能將會釋放人類在心理上的眾多苦難。例如，沒有人喜歡堵車，而人工智能可以幫助城市解決這個問題。

就我個人而言，我并不擔心我們未來沒有工作。每一波科技浪潮都會創造大量新工種，真正讓我擔心的是人類可能無法適應。因此我認為我們需要用新的方式來教育人們適應浪潮中出現的新工種。我認為MOOCs（大規模開放的在線課程）或許將成為解決方案之一，但我認為我們需要做出更多努力。

問：去年你表發在哈佛商業評論上的一篇文章中，你曾談及人工智能研發過程中最稀缺資源是數據。這是否意味著初創型企業和學術型機構將無法和百度、Google這樣擁有大量數據的公司競爭？

吳恩達：現在我們用五年的數據對系統進行了培訓。這是非常大的數據。其中來自垂直領域，拿醫療圖像舉例好了，事實上整個世界目前也沒有太多的圖像數據。而且我認為現在存在很多垂直領域，一旦公司能夠獲得哪怕是不多的數據都能取得很大的進步。而且，我認為在很多垂直領域并未納入到大型企業發展規劃中，但同時如何高效的收集這些數據會是這些公司需要解決的問題。

問：目前在歐洲，政府對大部分科技企業都懷有敵意，而伴隨著即將上任的新總統，這種情況也將會在美國上演。那么你認為中國政府會如何看待技術？中國是鼓勵創新還是站在技術的對立面呢？

吳恩達：我并不確定。我會說目前在美國進行深度學習研究都得到了DARPA的資助。我在斯坦福的研究項目就得到了DARPA和美國國家科學基金會的資助。這使得我們能夠對深度學習技術進行諸多基礎研究，最終轉換為基礎技術。我自然希望包括美國、歐洲、中國在內的各國政府繼續支持這項研究。

我經常將人工智能比喻成新型電力供應。大約100年前，電徹底改變了農業、交通和制造業。我認為人工智能同樣在驅動著工業的升級，它已經從網絡搜索、廣告、語音翻譯、語音識別等方面改變了IT行業。在本屆CES大展上我們宣布的聊天機器人，能夠將大量的計算機轉換為家電。展望未來，人工智能已經有了明晰的道路來改變醫療保健、物流，而且未來，很多行業將會因為人工智能發生翻天覆地的變化。

via theringer