【印聯傳媒網訊】在本屆 Google I/O 大會結束后，在一家技術公司工作的產品經理 Rene 說道：“我準備把我家 Echo 換成 Google Home了，”

　　而同樣的觀點，我們在 Google I/O 和開發者們閑聊的時候聽到不下 5 次了。他們都覺得，最有吸引力的并不是 Google Home 這個智能音箱本身，而是 Google 多年收集的數據和人工智能終于結合了起來。

　　對于網上流量最大的 Google 來說，人工智能是它的基本工具

　　和大部分電影構想的不同，人工智能不一定要有一張人臉，或者富有磁性的嗓音。它早已是你每天用到的東西。對于全球最大的搜索引擎 Google 來說，每一次搜索都是一次人工智能的應用。

　　從識別文字、語音到看懂圖片，“機器學習不是魔法，它是一種工具。” Google Brain 項目的發起者 Greg Corrado 曾說過。

　　搜索引擎里每一次搜索，返回給你的結果都會多少用到人工智能。它需要先辨別你輸入的文字是什么意思。

　　這不是簡單的鍵入關鍵詞匹配，它會試圖理解你的問題，并給出更清晰的結論。比如當你想知道萊昂納多什么時候拿的奧斯卡最佳男主角，但又一時拼不出他的名字。Google 會預測你的問題。同時，匹配的答案也加入了萊昂納多的提名陪跑史。

　　現在，你越來越多看到—— Google 郵箱里自動標記日程安排，甚至幫你叫車、訂酒店的功能。你還可以喊 Google Now 幫你規劃上班路線。在 Google Photo 中搜索“擁抱”，你可以看到所有同樣動作的照片。

　　新的聊天應用 Allo 甚至試圖理解人類的社交行為，自動生成你可能會想用的回復。這樣你就不用費力打字，點一個按鈕就好。

　　Google 每秒都有 4 萬人搜索產生海量數據。所有這些數據都是做人工智能分析的基礎，而每一次搜索、每一次推薦、每一次照片識別都是改進算法的機會。

　　而且去年，Google 還開源了自家的人工智能平臺 TensorFlow。讓更多的開發者來幫著完善算法。

　　而 Facebook 正用同樣的方法，在人工智能上挑戰 Google

　　最近，Facebook 被曝光人工編輯“壓制”言論，引導大選期間輿論傾向。

　　但除此之外，個性推薦算法在信息流里呈現你感興趣的新聞和視頻，為你推薦可能認識的好友，這些都會或多或少用到人工智能。

　　而且 Facebook 每天都有超過 10 億人在刷社交網絡。同時，這些人還會將海量私人照片和視頻上傳上去，許多不會公開分享出來。

　　和 Google 一樣，圖片和視頻，也是 Facebook 的重點。

　　這項技術已經不止停留在分辨不同類型的動物和植物了。當你搜索某位朋友的名字時，它甚至能認出視頻和照片里具體的某一個人。

　　緊隨著 Google 開源人工智能平臺的腳步，Facebook 也在去年年底開源了 Big Sur 平臺。海量數據處理需要更聰明的算法，而這需要經驗積累。

　　相對于 Google，社交網絡處理的數據量同樣龐大，而且它可以基于更隱私的個人信息進行搜索。

　　沿著 Siri 的路，亞馬遜找了個更合適的外殼

　　和 Google 、Facebook 相比，亞馬遜 2015 年 6 月全球開售的無線音箱 Echo 為人工智能找了一個實物外形和更具體的使用場景。

　　和蘋果的 Siri 相比，Echo 背后的語音助手 Alexa 正在迅速發展。

　　除了能幫你叫披薩之外，作為一個智能音響，Echo 放歌的功能是最方便的。音樂風格、某張專輯的名稱、一個歌手或者組合的名字、甚至是一個歌名，Alexa 都能聽得明白。

　　曲庫也不局限于自己的音樂服務。除了亞馬遜自己的 Prime Music，你也可以接 Pandora、Spotify 之類的熱門服務。

　　2015 年 6 月亞馬遜宣布 Echo 全球售賣的后一天，也向全球開發者提供了一套免費開發工具 Alexa Skills Kit ，希望第三方來一起挖掘 Alexa 的潛力。

　　用戶也能參與其中。Echo 配套的手機應用中還帶有人工糾錯機制。

　　當你認為 Alexa 沒有正確回應你時，就可以報錯。這個不時讓你去糾錯的設計，某種程度上，讓用戶自己也在訓練 Alexa 的智能程度。截至今年 4 月，Echo 賣出了 300 萬臺。

　　作為音箱，Echo 的確方便，你既不用掏手機、也不用輸入文字。亞馬遜選擇開源，兼容第三方，這是把 Alexa 當成入口，而不只是幫著 Amazon 賣音樂服務的工具。

　　而 Siri 至今沒有找到使用頻率高，而直接用語音控制比用手更方便的場景。

　　Siri 能做的事情還是少了點，大多不太實用，比如講個笑話、看個體育比賽結果。

　　被蘋果收購后，Siri 2014 年 10 月發布以來，作為軟件一直保持著和硬件同步更新的速度。每一次重大升級都得等蘋果全球開發者大會。還是賣硬件而非做互聯網服務的節奏。

　　微軟的人工智能，全都可以塞進小冰的身體里

　　2014 年端午假期，微軟的人工智能機器人“小冰”一時火到直接被微信封鎖。這是當時繼微信紅包之后傳播最迅速的產品。

　　小冰的迭代速度也比 Siri 要快得多。2015 年 8 月第三代小冰再次入駐微信時，她不僅可以接入其他微信公眾號，而且每周都會上線一個新功能。比如新年簽、猜人名等等。

　　這些功能看上去有點幼稚，但其實背后用了很多原本微軟研究院開發的功能。比如在朋友圈瘋傳過一陣的 how-old.net，它主要通過識別人臉來判斷年齡。

　　未來的計算操控將圍繞用戶、語音助手以及聊天機器人展開，今年 3 月微軟 CEO 納德拉在開發者大會上最后總結道。

　　個人語音助手 Cortana 最先上線的 Windows Phone 現在已經幾乎沒什么人用了。但是小冰被放到微信、微博，這些每個月都有幾億人在線的服務，總有人會閑不住和她聊一聊。

　　中小型公司做人工智能，靠的是抱團

　　科技圈對終極人工智能的恐懼談了好幾年。比爾·蓋茨、伊隆·馬斯克和斯蒂芬·霍金都曾公開表明，人工智能將是人類所面臨的最大威脅。

　　2015 年 12 月，特斯拉汽車 CEO 伊隆·馬斯克和 YC 孵化器 CEO 山姆·奧特曼宣布合起來研究人工智能。他們花 10 億美元成立了新的人工智能公司 OpenAI。

　　馬斯克接受知名科技記者 Steven Levy 采訪時說到，如果要阻止人工智能使用在錯誤的地方，最好的辦法就是讓更多的人使用它。

　　除了擔心人工智能的威脅，OpenAI 從商業角度來說也非常有價值。

　　科技分析師 Ben Thompson 曾指出，這些人關心人類福祉的同時，OpenAI 聚集的海量數據也會給他們公司帶去直接的好處。比如升級一些系統功能。

　　這不難理解。特斯拉汽車的 AutoPilot 功能就需要積累大量的地理位置信息。

　　不管特斯拉，還是 YC 孵化的公司，都沒有像 Google、Facebook 一樣的龐大數據量。

　　在反抗終結者的事業里，中小公司們正在相互分享數據，推進自己的人工智能研究。

印聯責編：洋洋