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| 本文作者： 劉偉 | 2017-08-08 08:40 |
Shubha Nabar，Salesforce的數據科學總監
一
這里要說的擎天柱并非大家熟悉的汽車人，而是一款軟件引擎。它誕生于帕洛阿爾托學府大道West Elm家具店的地下室。兩年前，一群Salesforce公司的人工智能技術的擁躉者，懷揣著擴大機器學習模型影響力的雄心壯志，離開了高聳的總部大樓。通過自動創建這些模型，機器學習技術正在一點點塑造我們的數字世界。當顧客在家具店仔細檢查沙發的質量的時候，這群人工智能技術的擁躉者搭建起了自己的系統，并用《變形金剛》里汽車人領袖的名字為之命名。
談到這樣命名的緣由，一位團隊成員回憶道：“機器學習就是關于數據轉換的科學”。不過，也許是營銷部門改變了主意，或者是因為版權原因，這個命名只在地下室內部使用。Salesforce用另一個改變世界的英雄的名字注冊了這款軟件，他們稱這款AI程序為“愛因斯坦”。
在流行文化——無論是狂熱的擁護者還是悲觀的批評者看來，Salesforce賦予他們AI成果的這個名字，代表的是千變萬化的強大能力。但Salesforce堅定地站在了大肆宣傳的對立面，沒有人大聲歡呼，尤其是在推廣AI的時候。不過這家公司的AI程序也許比救世主和天啟更加實用。
今年3月，Salesforce向所有用戶開放了“愛因斯坦”的大部分功能。長期以來，Salesforce一直致力于通過將先進軟件從內部服務器轉移到云端的方式，使之可以應用到日常的商業活動當中。這家公司最開始的口號就是“消滅軟件”。客戶無需購買和安裝復雜的軟件，也不用付費維護和升級，Salesforce會在它的云數據中心搞定一切。這在今天看起來很平常，但1999年Salesforce啟動時，其革命性絲毫不亞于今天的人工智能。
技術革命為Salesforce帶來巨大的發展。這家公司現在在全球已經擁有26000名員工，并將它的名字刻在了它所在城市最高的摩天大樓上。它的創始人馬克·貝尼奧夫是一位慈善家，用自己的名字命名了幾家醫院和基金會。不過，在B2B軟件領域，Salesforce仍然是一副暴發戶的形象。
當人工智能的風口來臨時，Salesforce公司內部的員工和他們招募的專家為了同一個理想主義的目標走到了一起，他們致力于為每個人打造人工智能，為那些無力聘請專家的公司提供機器學習。他們承諾要將AI民主化。
在埃隆·馬斯克和斯蒂芬·霍金反復提醒AI對人類的威脅的背景下，這聽起來有些冒險。但Salesforce想到的并非AI的破壞性。它眼中的“愛因斯坦”不是那個推翻占據正統地位長達幾個世紀的物理學，并為氫彈奠定理論基礎的科學家，而是一個可愛的、能夠回答你所有問題的超級大腦。Salesforce的口號帶有一點民粹主義的氣息——讓普通人也能運用新一代的技術。微軟、谷歌、亞馬遜等科技巨頭雖然在技術研發能力上超過sales force，但后者卻承諾將為它的客戶提供市場優勢。而這一目標的實現將從普普通通的銷售線索列表業務開始。
二
“我接下來的工作是什么？”大多數人每天都會反復這樣問自己。最后得到的答案卻往往是刷Facebook或者看看Trump有沒有發推特。待辦事項軟件和個人生產力工具可以帶來一定的幫助，但同事也額外增加了我們的工作量。如果人工智能可以替我們回答這個問題該多好。
Salesforce的AI團隊決定將這項功能率先添加到“愛因斯坦”中并對外開放。今天Salesforce能夠為客服、電子商務、營銷領域提供各種各樣的基于云的服務，但“愛因斯坦”本質上仍是一款銷售人員用來管理銷售線索的CRM產品。評估所有任務的優先級是一件非常復雜的事情，將占用你很多寶貴的時間。而“愛因斯坦”智能模組（一個位于Salesforce主頁最右邊的附加欄）將為你代勞，依據任務完成的可能性進行優先級排序。營銷人員也是Salesforce的主要客戶，對于他們而言，“愛因斯坦”可以讀取大量郵件列表，并根據每個收件人打開郵件的可能性，對他們進行分類排序。
任何人都可以讓電子表格根據不同的因素對列表進行排序，為什么Einstein被稱作人工智能呢？它的特別之處在哪？機器學習的獨特之處很簡單但卻影響深遠：程序可以通過分析歷史數據自我學習，判斷哪些因素能夠最好地預測未來，并依據新增的信息不斷調整其模型。程序獲取的數據越多，分析出的結果就越精細和強大。這正是為什么“愛因斯坦”不僅能夠服務于Salesforce的基礎數據列，而且能夠分析銷售電子郵件的原因。
Salesforce的產品營銷總監Ally Witherspoon使用機器學習工具發現，顧客同意購買太陽能面板的一個關鍵因素在于，他的屋頂是否被設計成了適合安裝太陽能面板的坡度。另一個深度學習程序則可以通過檢查不同房屋的衛星圖片，根據屋頂的幾何形狀自動將住宅標注出來。
屋頂信息是機器學習羅列清單的主要依據，“愛因斯坦”的九大亮點之一是，用戶可以點擊相應的結果了解其評分依據。如果用戶相信這款工具，那么這種透明度就有所裨益。但如果所有銷售代表都學會了忽略那些平頂房屋的住戶，將發生什么呢？
正如Salesforce的技術總裁Srini Tallapragada所說：“在某個特定的時間點，數據列可能是無效的——一旦預測結果成了典型做法，模型也就失去了預測效力，因此模型必須不斷進化。”
三
機器學習技術很酷，也是2017年的標準配置。但是要建立這樣一套系統并在公司內部運行，你必須花費大量時間和精力去建立一套模型，這個模型要懂得在你的業務中什么是最重要的；然后還要清洗數據以得到準確的結果。“這正是銀行、保險公司和醫生至今沒有全面引入人工智能的原因”， Vitaly Gordon解釋道。Vitaly Gordon于2014年離開了LinkedIn，并成為Salesforce探索機器學習的先鋒之一。具有諷刺意味的是，AI被認為將推動人類工作自動化，“但它實際上給人類帶來了許多問題”，Gordon說道。這些公司可能比Facebook和Google更了解你，但是它們卻無力去追求那些熟知如何挖掘海量信息的數據科學家。
雷鋒網注：Vitaly Gordon，Salesforce早期的AI工程師
如今企業對于這些專家的需求，就像90年代對互聯網路由專家和2000年前后對SEO專家的需求一樣旺盛，其瘋狂程度甚至超過了灣區的住房市場。如果你是像Facebook、 Google和Amazon一樣的巨頭。那么你就可以雇傭這個領域的權威人士，讓他們優化算法，發明新的方法，用更強大的人工智能服務數十億客戶。但如果你不是，那么你就完蛋了。你要么選擇向巨頭咨詢公司支付一筆費用，定制機器學習系統，要么就只能在一邊干看著。
Salesforce的賣點在于，如果你的業務掌握在自己手中，那么你就能從人工智能中受益，而無需爭搶人才去定制自己的系統。如果把Salesforce的服務比作一個百寶箱，那么企業就能從中得到自己想要的一切服務。
Salesforce公司有15萬客戶，他們大多數都根據自己的需求和數據定制了系統。在Salesforce的“多租戶”模式下，每個公司的數據分別保存，當客戶添加自定義數據字段時，Salesforce甚至不知道這些信息的性質。
為了讓“愛因斯坦”能夠匹配不同業務獨特的軟件配置，Salesforce的AI智囊團意識到，他們需要找到一種全新的方法。“世界上沒有足夠的數據科學家來建立所有我們需要的預測模型”， sales force“愛因斯坦”項目的總經理John Ball說道。正如AT&T在一個世紀前意識到的那樣，如果它堅持手工操作的方式，那么最終每個美國人都將坐在交換機上。Salesforce認為自動化是不可避免的。
這正是擎天柱的市場切入點（在Salesforce內部，開發人員仍然習慣這樣稱呼“愛因斯坦”）。擎天柱是一個可以自動為Salesforce的客戶創建機器模型的系統。有了它，數據科學家們就不用花費幾周時間來訓練每個新建立的模型，以得出準確的結果了。某種意義上來說，擎天柱是一個創造AI的AI，它的遞歸特性既美麗又讓人不安。
雷鋒網注：John Ball，“愛因斯坦”項目總經理
“通常來說，數據科學家研究一個問題，需要花費幾個星期甚至一個月才能找到一個好的問題模型”，Salesforce的數據科學總監說道：“但使用AI，這一過程只需要幾個小時。”
現在，擎天柱的主要功能在Salesforce的云應用程序中都可以使用，客戶只需要勾選對應的方框即可。接下來，Salesforce還將逐步開放該項技術。首先，用戶可以對“愛因斯坦”的功能進行拓展，以處理更多定制化的數據。point-and-click界面允許非程序員為用戶創建定制化的應用程序。“我們希望允許管理員——不是數據科學，甚至不是開發人員——在任何設備上對任何一個領域進行預測”，Ball表示。Salesforce甚至將更進一步，公布其機器學習系統的內部結構，供外部開發者學習和改進。屆時，它將和谷歌和微軟等AI巨頭直接競爭，以主導商業市場。
四
Salesforce最近發布了一項研究聲稱，AI通過CRM軟件產生的影響力，將在全球范圍內增加1萬億美元的GDP，并創造80萬個新的就業崗位。自2016年發布“愛因斯坦”以來，Salesforce已經全面轉向了AI。Benioff表示：“AI是下一個平臺，未來所有的應用和公司的能力都將建立在AI之上。”
Benioff甚至在一個季度財報電話會議上告訴分析師，他在每周的高管會議上用“愛因斯坦”預測結果和解決爭論。他說：“我會在會議上向“愛因斯坦”求助，對它說，‘“愛因斯坦”你已經聽到了所有的討論，你對此有何看法？’“愛因斯坦”將告訴我這個季度的上升和下滑情況，并指出我們的優勢和不足，有時它甚至還會給出過去三個季度中執行的某個策略，并指出某個執行官需要特別關注。”
這聽起來或許有點《1984》中老大哥的意味，但和我交談過的每個Salesforce的員工都非常謹慎地讓AI保持友好。“愛因斯坦”并非要取代你的工作，它只是希望能夠幫助你更加聰明高效地工作。不過AI的世界充滿了對偏見、隱私和數據完整性的模糊恐懼，隨著Salesforce不斷擴張人工智能業務，未來不可避免地要遇到這些問題。
Salesforce能夠吸引人才的一大優勢在于，在Benioff的領導下，公司建立起了富有社會良知的良好形象。這和Uber恰恰相反。這是Richard Socher非常看重的一點，Richard Socher是一個AI領域的能人，它的公司MetaMind于一年前被Salesforce收購了。
Socher現在負責領導Salesforce的研究工作，專注于幫助軟件理解自然語言和圖像的深度學習技術。它在斯坦福大學教授了一門廣受歡迎的人工智能課程，并聯合出版了多篇論文。
Richard Socher，Salesforce AI研究工作負責人
Socher頂著一頭桀驁不馴的稻草拖把一樣的頭發，看起來就像一個研究生，他對于測試AI能力的極限充滿了年輕人的熱情。
“我希望未來可以有越來越多的機會，和一個真正擁有多種智能的系統對話”，他說道。對于當下來說，這意味著建立能夠閱讀隨機段落并正確回答相關問題的學習路徑，以及探索建立能同時完成多件任務的人工智能的新方法。
Socher表示：“隨著技術日益強大，它與倫理的對話刻不容緩。人工智能怎么樣取決于它得到的數據。如果你的數據中包含某種偏見，那么人工智能會快就會學會它。你讓AI自動運行，那么它就會將同樣的錯誤重復幾億次。因此你需要格外小心。”
五
銷售工作可能非常痛苦，但銷售人員必須保持積極，即使他們的工作變得丑陋和絕望。通過擁抱這種積極心態，Salesforce繁榮興盛了長達二十年。Google的AI系統致力于完善信息訪問；Facebook的目標是更加智能地連接人；而Salesforce則能希望通過幫助客戶改進他們的工作，讓世界變得更加美好。
有時候，Salesforce描繪的AI驅動的未來，聽起來美好得有些不真實。為了從局外人的角度對該公司的計劃進行深入的評估，我請教了華盛頓大學的人工智能專家和《Master Algorithm》的作者Pedro Domingos。
Domingos表示，Salesforce是這個領域的“遲到者”，它也許會發現將AI深入集成到自己的產品中比想象中更困難。不過他認為Salesforce公司目前正處在正確的軌道上：人工智能發展到這個階段，讓更多人能夠使用基礎的AI工具，比從算法中再壓榨出幾個百分點的效率提升要重要的多。
Domingos還表示，雖然相對IBM和Google來說Salesforce是個后進者，但這并不意味著它會一直落后。“它們在這個領域仍然是個小角色，但其他公司正迎頭趕上，而且成長速度非常之快——看看Facebook就知道了。雖然現在你是個遲到的新手，但這不意味著幾年后你不能成為一個領導者。”
Salesforce接下來需要面對的是一個競爭非常激烈的市場，它的競爭對手包括微軟（LinkedIn銷售導航員）、甲骨文等巨頭，以及sugarcrm這樣體量相對較少的對手和Conversica之類的創業公司。如果Salesforce能夠在今天激烈的AI競爭中名列前茅，那么很可能是因為一點，即它精心經營的、擁有大量標記和組織過的數據的客戶數據庫。
其他公司有大家都在追求的高薪數據科學家？可他們現在正在花費大量時間“準備數據”，即弄清楚如何預處理數據，以便機器學習程序可以消化，并產生良好的結果。大多數人工智能系統開始預測前，都需要進行大量的信息整理和處理工作。
這是AI背后的自動化精神的一次戲劇性潰敗。Domingos指出，真實情況往往是這樣的，IBM和Accentures這樣的公司只是籠絡了一大批專家去解決他們客戶的問題。“歸根結底還是由人在做這些事情”，他說道：“這能夠賺錢，但無法進一步擴展。”
但Salesforce的客戶已經在將他們的數據輸入同一個軟件平臺了，雖然他們中有很多人添加了自己的定制軟件。“人們把一切都放在那里，”Salesforce技術總裁tallapragada說道。Salesforce并不查看客戶的數據內容，但它知道有多少數據被重新組織了。Salesforce的優勢是元數據。這讓我們可以實現自動化，”數據科學總監Nabar說道。
人工智能技術帶來的究竟是烏托邦式的夢想還是天網般噩夢，也許將由計算機科學家所謂的“數據衛生”來決定。也就是說：“未來的AI時代，無論我們的程序多么智能，數據的整潔性仍然十分重。”
via Wired 雷鋒網編譯
