阿里云品牌大升級 發(fā)布全新人工智能ET

在昨天上午舉行的阿里云棲大會上，阿里云進行了品牌大升級。除了換掉已使用6年的“云”字LOGO外，4個月前面世的智能小Ai機器人也正式升級為ET。

全新LOGO

在解釋為什么更換LOGO時，阿里云表示主要有兩個方面的動因。其一是隨著阿里云的高速發(fā)展，之前漢字式的“云”LOGO已經(jīng)不符合國際化的發(fā)展需求。另一方面是，自2009年成立以來，隨著不斷深入地為全社會提供云服務(wù)，阿里云已經(jīng)深刻地認識到云的本質(zhì)是計算，只有云計算才能體現(xiàn)大數(shù)據(jù)的價值，而簡單的“云”字LOGO已經(jīng)無法準(zhǔn)確地表達這一理念。因此，這才有了從代碼中獲取靈感而設(shè)計的全新LOGO，簡潔的符號化表達更符合阿里云國際化發(fā)展的大戰(zhàn)略，同時也更清晰地展現(xiàn)了“計算”的意義。

大會的另一個重要議題就是人工智能機器人ET的發(fā)布。

阿里小Ai

要說ET，就不得不提它的前身小Ai。作為阿里云旗下的首款人工智能機器人，小Ai第一次在公眾面前亮相還是在今年4月份湖南衛(wèi)視《我是歌手》的歌王總決賽上，智能小Ai準(zhǔn)確預(yù)測了最終的歌王得住，并由此被公眾熱烈討論。此后，小Ai又在螞蟻金服、合眾人壽、阿里巴巴集團和吉利汽車集團等企業(yè)做起了接線客服的工作，大大緩解了客戶服務(wù)重度依賴人力的情況。除此之外，小Ai聽音速記的功底也相當(dāng)了得，準(zhǔn)確率高達96.2%，它憑借這項技能還曾打敗過全球中文速記亞軍。

其實，小Ai早在2012年就開始著手籌備。阿里云團隊從大數(shù)據(jù)處理入手，一步步向著深度學(xué)習(xí)、社交網(wǎng)絡(luò)分析和語意情感分析等深入應(yīng)用上延伸，最終抽象出一個通用的人工智能實體。為了預(yù)測《我是歌手》，小Ai被提前“海補”了幾百萬首各種風(fēng)格的歌曲，還瘋狂“學(xué)習(xí)”了音樂的理論和歷史知識，經(jīng)過多位工程師、科學(xué)家和音樂專業(yè)人士的調(diào)教和訓(xùn)練，才能在最終成功預(yù)測歌王得主。

升級版的ET

而此次針對小Ai的升級版ET，阿里云表示其優(yōu)勢不僅體現(xiàn)在陪人類說話聊天上，更重要的一點是他們賦予了ET全局意識。

阿里云認為，在人工智能的時代里，海量的數(shù)據(jù)量僅僅是一個基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)背后的數(shù)學(xué)分析建模和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)才是重點，正是通過計算才讓數(shù)據(jù)之間有了關(guān)聯(lián)，讓數(shù)據(jù)對人類有了現(xiàn)實意義。只有對全局數(shù)據(jù)進行一個綜合的整體分析，才能發(fā)揮人工智能的真正潛能。

例如阿里在去年十一期間和杭州市政府試點利用智能交通預(yù)測的情況，準(zhǔn)確度高達90%以上，這背后就是大局觀的力量。全杭州市的十字路口加起來成千上萬，每一個路口都能上傳車流情況和擁堵時間數(shù)據(jù)，這就是大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。但是要進行精準(zhǔn)預(yù)測，就必須進行大局分析，要整合每個路口的擁堵數(shù)據(jù)，聯(lián)系道路之間的連接關(guān)系，才能在大環(huán)境上對杭州市的城市交通有一個清晰的理解，從而進行精準(zhǔn)的預(yù)測。

除了大局意識，ET人工智能還有其他一些亮點功能。例如能模仿人類音色說話和唱歌，ET在大會上就現(xiàn)場模仿了馬云的聲音。還能針對視頻和圖像進行內(nèi)容上的分析，例如能從一張風(fēng)景照中識別出朝陽和落葉等。除此之外，ET也能提供人臉識別、機器翻譯、文字識別和通用圖像分析等常見的人工智能服務(wù)。

在大會上，阿里云表示ET目前還處在1.0階段，已經(jīng)初步具備了與用戶自然交互的能力和某些行業(yè)的簡單決策力，未來還將不斷迭代更新。同時，構(gòu)成ET的各項核心技術(shù)都已經(jīng)在阿里云上對外輸出，所有注冊開發(fā)者都能基于這些公開的API接口構(gòu)建自己的人工智能。

業(yè)內(nèi)人士怎么看

針對ET的智能語音功能，我們專門向諦聽智能應(yīng)答機器人的創(chuàng)始人彭軍輝了解了他的看法。彭軍輝表示，諦聽目前主要解決的問題是機器人在語義上的準(zhǔn)確理解。并且與機器學(xué)習(xí)理論為基礎(chǔ)的純計算機分析相比，諦聽采用了人工干預(yù)加機器分析相結(jié)合的方式，并且他認為這樣要比純機器學(xué)習(xí)來得精度更高，更能準(zhǔn)確理解語義之間的細微差別。

如上圖所示，與微軟小冰的機器學(xué)習(xí)處理方式相比，顯然圖左側(cè)人工干預(yù)的方式更貼合人類之間的自然交談。關(guān)于阿里云ET在智能語音應(yīng)答方面的實現(xiàn)方式和現(xiàn)實效果，因為并沒有親自試用過，因此彭軍輝并沒有談太多。不過從整體的智能程度來看，彭軍輝對加入了機器學(xué)習(xí)的ET還是比較期待的，在朋友圈里，他評價“看起來很厲害！”

與諦聽的策略類似，主打人機結(jié)合翻譯的商榷網(wǎng)也并不是完全地依賴人工智能。我們詢問了商榷網(wǎng)的CTO魏勇彭，他也表示在現(xiàn)階段采用人工干預(yù)加機器翻譯的方式相結(jié)合，能夠取得比單純依靠機器翻譯更好的效果。因為人工翻譯在目前的確有機器翻譯無法取代的優(yōu)勢，在不同的翻譯階段采取不同的策略，結(jié)合兩者的優(yōu)點，才能得到精準(zhǔn)快速的翻譯結(jié)果。

進入21世紀(jì)以后，隨著研究方式全面地從模仿人類的規(guī)則制定法，轉(zhuǎn)入依靠大數(shù)據(jù)和概率分析的數(shù)學(xué)研究法，人工智能領(lǐng)域在進十幾年取得了飛速的發(fā)展和進步。智能語音、智能圖像處理和行業(yè)預(yù)測等以往只有人類才具備的能力，現(xiàn)在在計算機上也能實現(xiàn)了，并且實現(xiàn)效果也越來越好。

但不能否認的一點是，在進步的同時也有局限。目前的人工智能還遠遠不能完美地替代人類的存在，在各行各業(yè)都只能以高級助手的方式幫助我們更好地工作和生活。未來，我們期待著人工智能取得更大的突破。

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