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      深度丨這家AI公司,要用機(jī)器學(xué)習(xí)建成Facebook類的知識(shí)平臺(tái)

      本文作者: 李秀琴 2017-07-21 17:30
      導(dǎo)語(yǔ):如果當(dāng)前的AI+內(nèi)容、AI+電商等業(yè)務(wù)在AI剛出現(xiàn)時(shí)就存在,各個(gè)公司從一開(kāi)始就將AI應(yīng)用在這些業(yè)務(wù)形式里,會(huì)出現(xiàn)Google、Facebook這樣的巨頭嗎?

      雷鋒網(wǎng)按:日前,在由中國(guó)計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)(CCF)主辦,雷鋒網(wǎng)和香港中文大學(xué)(深圳)聯(lián)合承辦的CCF-GAIR 全球人工智能和機(jī)器人峰會(huì)的AI+創(chuàng)投專場(chǎng)上,主持人Comet Labs中國(guó)市場(chǎng)負(fù)責(zé)人王星曾攜昆仲資本、紅點(diǎn)投資、雲(yún)九資本、源星資本、國(guó)金投資一起探討了這樣一個(gè)主題:在AI領(lǐng)域有沒(méi)有可能成長(zhǎng)出Google、Facebook這樣的巨頭企業(yè)?

      五位投資人中,有3位對(duì)此表達(dá)了相對(duì)樂(lè)觀的態(tài)度。昆仲資本創(chuàng)始合伙人姚海波更是直言:

      “AI領(lǐng)域一定會(huì)出無(wú)極公司。AI不僅連接了人、信息,同時(shí)還連接了物,所以一定會(huì)出現(xiàn)超越Facebook、Google的公司。”

      無(wú)獨(dú)有偶,海外業(yè)界也同時(shí)進(jìn)行了關(guān)于這一主題的探討。

      近日,國(guó)外科技媒體 VentureBeat 發(fā)表了一篇文章,《How Google, Amazon, and Facebook would look if they had started in the age of AI》,作者Dean Takahashi在文中提出了這樣一個(gè)設(shè)想:過(guò)去幾年間,人工智能已被很多公司應(yīng)用在自己的核心業(yè)務(wù)中,比如AI+搜索、AI+電商、AI+網(wǎng)絡(luò)安全等等。如果,這些業(yè)務(wù)形式在AI剛出現(xiàn)時(shí)就存在,而各個(gè)公司從一開(kāi)始就將AI應(yīng)用在這些業(yè)務(wù)形式里,情況又將怎樣呢?

      深度丨這家AI公司,要用機(jī)器學(xué)習(xí)建成Facebook類的知識(shí)平臺(tái)

      Peter Relan在MobileBeat 2017大會(huì)上(圖片來(lái)源:Michael O'Donnell/VentureBeat)

      針對(duì)這一問(wèn)題,YouWeb孵化器的創(chuàng)始人Peter Relan在MobileBeat 2017大會(huì)上接受VentureBeat采訪時(shí)作了回應(yīng)。Peter  Relan是一位著名的企業(yè)家和投資人,創(chuàng)立的YouWeb已經(jīng)成功孵化了一些創(chuàng)業(yè)公司,如OpenFeint、CrowdStar等。而Relan新成立的Got It,是一個(gè)提供知識(shí)就業(yè)服務(wù)的平臺(tái)。據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,當(dāng)用戶(專業(yè)人士及學(xué)習(xí)者)向Got It平臺(tái)提出問(wèn)題時(shí),該平臺(tái)會(huì)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)計(jì)算出可回答該問(wèn)題的人類專家,從而讓用戶和專家基于該問(wèn)題進(jìn)行10分鐘或20分鐘的會(huì)話。

      據(jù)Relan介紹,目前該平臺(tái)已有25萬(wàn)人申請(qǐng)服務(wù),12500人獲得了專家地位。Relan認(rèn)為Got It是一個(gè)典型的AI+應(yīng)用的例子,因?yàn)槠湔Q生于AI時(shí)代的繁榮期。

      以下是VentureBeat采訪Relan的實(shí)錄,雷鋒網(wǎng)對(duì)其進(jìn)行了不改變?cè)獾木幾g:

      VentureBeat:如果Google、亞馬遜和Facebook從一開(kāi)始就使用AI算法,情況會(huì)如何呢?

      Relan:剛才大會(huì)上有演講嘉賓提到,AI在80年代經(jīng)歷了一個(gè)流行階段。當(dāng)時(shí),我還在上大學(xué),而AI相關(guān)言論的炒作一直蔓延到90年代。而到了2000年以后,業(yè)界基本將注意力放在了Web 2.0、社交等方面。事實(shí)上,從那時(shí)起,科技巨頭并沒(méi)有將AI視作他們的核心業(yè)務(wù)。

      VentureBeat:但是這些巨頭都誕生于此。

      Relan:是的。所以回過(guò)頭去看,這真是一件讓人意想不到的事情。如果你現(xiàn)在正創(chuàng)立一家AI公司,那么母庸質(zhì)疑AI一定成為公司的核心戰(zhàn)略。所以我選擇了幾家AI初創(chuàng)企業(yè)密切關(guān)注,就是先看他們是否將AI作為業(yè)務(wù)的核心。

      深度丨這家AI公司,要用機(jī)器學(xué)習(xí)建成Facebook類的知識(shí)平臺(tái)

      以Facebook舉例,眾所周知它是一家社交巨頭,月活用戶已超20億。所以Facebook的內(nèi)容全由基于社區(qū)的用戶來(lái)生成。如果Facebook從一開(kāi)始就應(yīng)用AI技術(shù),那么第一個(gè)解決的問(wèn)題應(yīng)該是“內(nèi)容該如何表現(xiàn)“。2007年-2008年,F(xiàn)acebook開(kāi)放API引發(fā)了全民玩游戲的熱潮。當(dāng)時(shí)的 FarmVille (開(kāi)心農(nóng)場(chǎng):Facebook上的一個(gè)模擬游戲),據(jù)當(dāng)時(shí)的網(wǎng)友反映,用戶的第一個(gè)投訴就是關(guān)于垃圾郵件的。因?yàn)榇蠹叶际盏搅嗽摽钣螒虻暮糜蜒?qǐng)。

      VentureBeat:是的,當(dāng)時(shí)在Facebook經(jīng)常收到這類消息。

      Relan:Facebook早期的核心策略是讓社區(qū)處理這類騷擾信息,但是這一狀況一直持續(xù)到FarmVille出現(xiàn)在Facebook的垃圾郵件達(dá)到臨界值才有了變化。2010年,我和扎克伯格見(jiàn)面,他就此回應(yīng)說(shuō),“它完全摧毀了網(wǎng)絡(luò)”。然而有趣的是,游戲?qū)τ谌我庖粋€(gè)新平臺(tái)都是最重要的應(yīng)用之一,但顯然也很容易失控。

      再看今天,哪些是不好的內(nèi)容?10年前充斥著和游戲有關(guān)的垃圾郵件,而現(xiàn)在就當(dāng)屬假消息了,并且還是當(dāng)時(shí)的10倍有余。FarmVille目前已有2億用戶,而Facebook用戶則達(dá)20億。如何消滅假消息?成為大家都面臨的一大難題。

      如常人的邏輯,你可能認(rèn)為Facebook會(huì)采取“社區(qū)處理”的方式來(lái)停止虛假消息的蔓延。但是在2016年,F(xiàn)acebook坦承自己已在系統(tǒng)里內(nèi)置了AI程序,他們正利用AI和人工的結(jié)合來(lái)識(shí)別、處理虛假消息。這也意味著,F(xiàn)acebook依然堅(jiān)信用戶社群運(yùn)營(yíng)對(duì)不良內(nèi)容的控制作用。

      深度丨這家AI公司,要用機(jī)器學(xué)習(xí)建成Facebook類的知識(shí)平臺(tái)

      Got It用戶使用AI發(fā)現(xiàn)人類專家的服務(wù)示意圖(圖/Got It官網(wǎng))

      VentureBeat:你認(rèn)為Facebook正在調(diào)整整體戰(zhàn)略,專注利用AI去清理網(wǎng)絡(luò)上的垃圾內(nèi)容嗎?

      Relan:我認(rèn)為這是不可避免的。就算你能100%控制你的公司,你也不能忽視技術(shù)的力量。事實(shí)上,在我們公司Discord(一家游戲玩家的語(yǔ)音聊天社區(qū))也遇到了相同的問(wèn)題。目前,這一社區(qū)已有5000萬(wàn)用戶,達(dá)到了Facebook的1/40,Discord已經(jīng)成為游戲玩家聊天社區(qū)的中心。但是我們發(fā)現(xiàn),他們聊的話題并不止于游戲,還有其他各種話題。所以,為了社區(qū)環(huán)境更正向的發(fā)展,我們運(yùn)用了圖像識(shí)別技術(shù),來(lái)監(jiān)測(cè)社區(qū)里是否有關(guān)色情、暴力等信息。即使是在社區(qū)平臺(tái)上,作為創(chuàng)始人,你依然可以借助AI的力量來(lái)阻隔不良的內(nèi)容。

      VentureBeat:所以你還是認(rèn)為,處理不良內(nèi)容最終仍然需要人力干預(yù)?

      Relan:其實(shí)這涉及到一些異常環(huán)節(jié)。一方面,由于社區(qū)里的用戶過(guò)分龐大,每個(gè)人都可以自由發(fā)言和聊天,所以我們的工作必須引入AI引擎。但在一些異常和邊緣事件上,我們還需要為用戶提供一些工具。比如,AI并不知道“我該做什么”,或者用戶在社區(qū)里看到一些“我不能接受”或“這令人反感”的內(nèi)容時(shí),都需要人力去做出干預(yù)和管理。

      VentureBeat:Got It這個(gè)平臺(tái)也涉及到人力管理,不如跟大家介紹一下這個(gè)平臺(tái)吧。

      Relan:Got It是一家新公司。它的創(chuàng)立源于這樣一個(gè)想法,“如果亞馬遜可以提供虛擬機(jī)服務(wù),那為什么不讓知識(shí)成為一項(xiàng)服務(wù)呢?”如果你想了解某些內(nèi)容,不但可以通過(guò)Google和搜索來(lái)得到。同時(shí),瀏覽社區(qū)和論壇也不失為一種途徑。但是,這兩項(xiàng)并不能算作真正的服務(wù)。因?yàn)榉?wù)必須遵循四大關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn):

      一、有一個(gè)明確的標(biāo)準(zhǔn)。Google搜索得到的結(jié)果,往往從幾條到幾千條不準(zhǔn),用戶不確定能得到多少條結(jié)果。

      二、它必須有一個(gè)確定的價(jià)格。

      三、它一定是有需求的。

      四、必須是有保證的。

      可是你去看Google或Quora,無(wú)一符合以上四項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)。而社區(qū)和論壇自不用說(shuō),用戶提出的問(wèn)題,也不能保證一定會(huì)有人解答。

      所以,我們?cè)趧?chuàng)立Got It平臺(tái)時(shí),試圖將其建立成類似于亞馬遜的服務(wù)平臺(tái)。即它會(huì)針對(duì)每位用戶的問(wèn)題,在一定時(shí)間內(nèi)通過(guò)先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)幫用戶找到可回答這一問(wèn)題并標(biāo)注了明確價(jià)格的專家。所以,在這個(gè)過(guò)程中,不管是機(jī)器算法還是專家的價(jià)格,都是明確且便于理解的。

      深度丨這家AI公司,要用機(jī)器學(xué)習(xí)建成Facebook類的知識(shí)平臺(tái)

      Relan在接受VB采訪(圖:Michael O'Donnell/VentureBeat)

      VentureBeat:這個(gè)過(guò)程有一個(gè)重要角色——人類專家。

      Relan:對(duì)。用戶和專家的對(duì)話,有的10分鐘,有的20分鐘。在會(huì)話結(jié)束之后,用戶還會(huì)就此過(guò)程進(jìn)行評(píng)分。事實(shí)上,這是一項(xiàng)很有技術(shù)性的工作。舉個(gè)例子,你正使用Excel來(lái)完成某項(xiàng)工作,但是不熟悉操作。于是你上Got It找到了一位專家,并和其一起工作了10分鐘。當(dāng)然,Excel的操作問(wèn)題并不能通過(guò)簡(jiǎn)單的10分鐘就能學(xué)會(huì)。但是,有趣的在于,你找到專家的這個(gè)過(guò)程使用了AI算法。所以,我依然認(rèn)為,任何內(nèi)容的交互都不能取代人與人之間的溝通、交流和聯(lián)系。

      深度丨這家AI公司,要用機(jī)器學(xué)習(xí)建成Facebook類的知識(shí)平臺(tái)圖片來(lái)源:YouTube

      最酷的在于,找到專家的這個(gè)過(guò)程并不是簡(jiǎn)單的人類互動(dòng),它還有機(jī)器學(xué)習(xí)算法在其中助力。我們運(yùn)用的算法和Google使用的ageRank一樣。Google現(xiàn)在有了一個(gè)新的系統(tǒng)——RankBrain,即除了內(nèi)容之外,是Google首次公開(kāi)承認(rèn)的,使用AI為用戶推薦最合適的頁(yè)面的系統(tǒng)。而我們?cè)贕ot It平臺(tái)使用的系統(tǒng)叫做ExpertRank,是一個(gè)在實(shí)時(shí)拍賣中投標(biāo)以在固定時(shí)間段內(nèi)在一對(duì)一聊天會(huì)話中提供可解決用戶問(wèn)題的專家的系統(tǒng),該系統(tǒng)還能提供服務(wù)保證。

      所以,將人和AI結(jié)合在一起,無(wú)論是在Facebook還是Google上,都是一件有趣的事情。因?yàn)樗阉饕姹旧砭褪窃诜?wù)器上運(yùn)行,而加在搜索系統(tǒng)上的AI引擎依然還是在服務(wù)器上工作,這是一個(gè)真正基于服務(wù)器的系統(tǒng)。但是,我們也要正視一個(gè)事實(shí),即目前而言,仍然只有15%的查詢搜索是在AI的幫助下被回答的,而剩下的85%仍在使用傳統(tǒng)的PageRank。

      事實(shí)上,目前AI輔助駕駛非常受歡迎,從無(wú)人駕駛行業(yè)的發(fā)展即可見(jiàn)一斑。不過(guò),若要對(duì)比特斯拉和Google的Waymo無(wú)人駕駛汽車,二者的策略很不一樣。就特斯拉而言,其采取的策略為AI輔助,即如果沒(méi)有人在旁邊,它就不會(huì)開(kāi)車。不過(guò)特斯拉較Waymo和Uber更優(yōu)秀的在于,其在AI助手上領(lǐng)先一籌,從而擁有更多的數(shù)據(jù)。

      VentureBeat:所以你會(huì)認(rèn)為“AI+人類”的組合方式讓解答更有效率?

      Relan:因?yàn)檫@樣你會(huì)有更多的數(shù)據(jù)。業(yè)界普遍認(rèn)同這樣一種觀點(diǎn):AI即數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)越多,AI越成熟。事實(shí)上,當(dāng)一個(gè)社區(qū)的不良信息越多,用戶就越難以忍受這些內(nèi)容。相反,假消息越多,打擊假消息就越容易。因?yàn)槿祟惪梢杂?xùn)練AI 來(lái)辨別虛假消息。

      這與Google Search相似。搜索量越大,Google的搜索算法Hummingbird (蜂鳥(niǎo))就能更快的了解這些問(wèn)題。事實(shí)上,Hummingbird即為實(shí)際了解查詢的RankBrain算法。你對(duì)它訓(xùn)練越多的問(wèn)題,它就能更好的理解查詢的結(jié)果。

      VentureBeat:這里有一個(gè)問(wèn)題,你們?nèi)绾慰s放人類的參與?我可能是某領(lǐng)域的一位頂尖專家,但是不會(huì)在凌晨3點(diǎn)回答問(wèn)題。

      Relan:其實(shí)Got It的想法非常簡(jiǎn)單。這世界上大約有70億的人口,而每個(gè)人都有不同的問(wèn)題和需求。可是,如果要把每個(gè)人的問(wèn)題具體匹配到一個(gè)具體的人來(lái)回答,這個(gè)系統(tǒng)暫時(shí)還是缺乏的。所以,我們想建立一個(gè)類似于Facebook這樣強(qiáng)大的知識(shí)網(wǎng)絡(luò),只是沒(méi)有社交的成分。Got It最有趣的在于,你和專家對(duì)話的10分鐘里,你大腦儲(chǔ)存的知識(shí)以及你掌握的知識(shí),在溝通的過(guò)程中不僅互利共通,而且邊際成本為零。

      所以,我們的愿景是,通過(guò)Got It讓每一個(gè)人都成為系統(tǒng)中的某位專家,并建立一個(gè)可為每個(gè)問(wèn)題找到“正確的人”的AI引擎。目前,Got It平臺(tái)已經(jīng)進(jìn)行了300萬(wàn)次的會(huì)話,擁有12500位網(wǎng)絡(luò)專家,每天新加入的用戶超過(guò)200人,擁有25萬(wàn)的申請(qǐng)量。

      我們并不缺乏人,因?yàn)樗麄円恢贝嬖凇N覀円膊幌胩鎿Q人,我們需要的只是AI,可以幫助我們找到回答問(wèn)題的人類專家的AI。

      VentureBeat:你們的AI算法會(huì)著重看哪方面的數(shù)據(jù)?未來(lái)會(huì)走什么路線?

      Relan:Got It平臺(tái)的算法會(huì)查看每一個(gè)對(duì)話的數(shù)據(jù)。并根據(jù)六個(gè)因素來(lái)調(diào)整專家的等級(jí),如:

      一、禮貌。因?yàn)檫@是一項(xiàng)用戶付費(fèi)的服務(wù)。

      二、同理心。即能感受用戶的感受。

      三、準(zhǔn)確度。即專家是否實(shí)際解決了用戶的需求。

      四、個(gè)人信息。即經(jīng)過(guò)10分鐘的會(huì)話之后,二者是否試圖交換過(guò)個(gè)人信息?

      ......

      針對(duì)10分鐘會(huì)話中,二者交流溝通的信息量及具體內(nèi)容的情況,在會(huì)話結(jié)束之后,該專家的等級(jí)就會(huì)得到相應(yīng)的調(diào)整。

      Got It的路線圖非常明確,即永遠(yuǎn)不會(huì)取代人類。但是我們會(huì)一直運(yùn)用AI來(lái)清除不良內(nèi)容,以提供更好的服務(wù)。所以,我們要求該平臺(tái)上的AI引擎,不僅能像Facebook一樣,利用AI阻隔不良信息,同時(shí)也希望能像Google一樣找到相對(duì)精準(zhǔn)的專家,提供精準(zhǔn)的解答。

      而隨著時(shí)間的推移,Got It必將越走越好。因?yàn)閿?shù)據(jù)不斷在改進(jìn),找到的人類專家也越來(lái)越多。只要我們對(duì)AI進(jìn)行更多數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,平臺(tái)上的對(duì)話則會(huì)有越來(lái)越好的結(jié)果和體驗(yàn)。

      深度丨這家AI公司,要用機(jī)器學(xué)習(xí)建成Facebook類的知識(shí)平臺(tái)

      所以,這必將給亞馬遜也帶來(lái)挑戰(zhàn)。因?yàn)槲覀冎械暮芏嗳耍夹枰嗟挠?jì)算能力。隨著計(jì)算需求的增加,你如何確定你是否得到了最好的資源來(lái)解決這一需求?如果這一需求涉及到一個(gè)大的數(shù)據(jù)分析問(wèn)題,可能就需要聚合不同的資源來(lái)解決。

      所以,需求和服務(wù)之間的相關(guān)性,是亞馬遜在未來(lái)需要思考的一個(gè)重要問(wèn)題。即便Alexa和Echo幫其集聚了海量用戶,但是,作為一個(gè)平臺(tái),我們必須保證,當(dāng)需求出現(xiàn)時(shí)要為這些用戶找到最合適的資源。而這點(diǎn),在AI應(yīng)用呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)的大環(huán)境下顯得尤為迫切。

      Via VentureBeat,雷鋒網(wǎng)編譯

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