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AI與人,“替代”還是 “共生”


導讀:在過去的幾百年裡,每次革命都在摧毀一些職業的同時創造一些新的工作崗位。人工智能時代也是一樣,單純的智能不會解決所有的問題,機器和人將協同工作。讓機器做機器擅長的事情,讓人類發揮人類的特長,讓人工智能拓展人類智能。機器與人,和而共生,彼此關愛,共享未來。

1. 很抱歉,我做了一個 59 分的機器人

“0 到 100,你給你的機器人打多少分?”這是第一次見陸奇博士的時候,他問我的問題。

那是一個深秋,在雕刻時光咖啡廳裡,作為 YC 中國的第一批成員,我們團隊和陸奇博士的第一次 Office Hour。

我非常絕望的看著我的合夥人,前亞馬遜工程師高原,想到過去 2 年我們做過的大大小小的項目,有上市公司的客戶,也有初創公司的客戶,無一不對所謂的 Chatbot 失望。而在這一刻,我不得不向我們的導師坦白,我們做了讓人失望的產品。

“我給我們的機器人打 59 分,但是我會和我的客戶說這只是 40 分的機器人,盡可能地降低用戶預期,並引導真人和機器人共同為客戶服務。”

我深吸了一口冷氣,然後一口氣說完。要知道,在一個各大企業都在號稱 90%的準確率的人工智能元年,我需要多大的勇氣才敢承認,我的創業項目並不是“酷炫 fancy” 的。

沒想到的是,陸奇博士竟然跟我的想法一樣。

在2014 年發起“小冰”項目的時候,我認為人工智能已迎來拐點,移動互聯網使數據和服務進一步結構化,而這些結構化的數據和服務,可以很方便地與人工智能小冰對接,“就像電影《超能陸戰隊》中的’大白’,任何一個類別的信息、知識與服務,都可以像插卡那樣與小冰對接,這可能顛覆未來的互聯網行業。”我認為那時已經能搭建一個90 分的Chatbot 了,但是,我過於樂觀了。
來自:陸奇博士

於是,那個下午及後來的很多封郵件往來中,我和陸奇博士探討了很多如何接受智能對話的現狀,以及使用人機協作逐步構建一個 90 分的對話系統的方法及路徑。

2. 對話智能解決重複思考

儘管人工智能技術對人類社會帶來的變革與工業革命相較可能規模更大,來勢更為迅猛,隨之而發展起來的機器人注定將取代很多人類的工作。但本質上,這個替代人類工作的過程,和工業時代並沒有太多差異。

筆者認為,工業革命解決了“重複體力勞動”的事情,人工智能未來解決“重複腦力勞動”的事情。

關於大眾想像中的智能,李開復老師在他的書《人工智能》中是這樣描述的:

普通群眾所遐想的人工智能屬於強人工智能,它屬於通用型機器人,也就是20世紀 60 年代人工智能研究人員提出的理念。它能夠和人類一樣對世界進行感知和交互,通過自我學習的方式對所有領域進行記憶、推理和解決問題。

這樣的強人工智能需要具備以下能力:

  • 存在不確定因素時進行推理、使用策略、解決問題、制定決策的能力。
  • 知識表示的能力,包括常識性知識的表示能力。
  • 規劃能力。
  • 學習能力。
  • 使用自然語言進行交流溝通的能力。
  • 將上述能力整合起來實現既定目標的能力。

這些能力在常人看來都很簡單,因為自己都具備。但由於技術的限制,計算機很難具備以上能力,這也是為什麼現階段人工智能很難達到常人思考的水平。

在筆者看來,“通過自我學習的方式對所有領域進行記憶、推理和解決問題”,是機器和人 大的區別,也是機器無法解決的問題。

我們可以從心理學家的說法中尋找答案:在《思考,快與慢》這本書中,作者將人類思考和認知工作分成了兩個系統來處理:系統1 是快思考:無意識、快速、不怎麼費腦力、無須推理。系統 2 是慢思考:需要調動注意力、過程更慢、費腦力、需要推理。解決問題時,系統 1 先出面,遇到搞不定的事情,系統 2 會出面解決。

而人工智能只能解決系統 1 的部分,通過大量的數據訓練,幫助機器訓練一個比人腦反應更加迅速的 24 小時運轉的大腦。而對應到系統 2 的部分,需要結合常識和所學的知識進行推理,才能進一步得出結論。

3. “替代”還是“共生”

智能對話的核心價值,應該在解決問題的能力上,而不是停留在具體是人還是機器回答的這個表面問題上。

迄今為止,沒有任何已知的途徑和方法能夠和人類一樣對世界進行感知和交互、通過自我學習的方式解決所有領域的問題。各種“奇點”假說推論未來人工智能技術可能以指數級成長,卻忽略了這樣的指數級成長需要的是一系列可能需要百年甚至永遠都不可能實現的重大技術發明和突破。

而解決的唯一方式,唯有“共生”。將大量的、重複的、耗時的事務交給機器人,讓員工從疲於應付的情況下解放出來,讓員工發揮主觀能動性,去執行具有更高價值,有創造性,需要情感投入的事務,而讓機器人不知疲倦地、全天候地、更加快速精確地執行煩瑣重複的事務。例如,在客戶服務中,未來實現高效人工智能的道路是協作,協作可以通過兩種主要方式應用。

3.1 增強人類智慧

宏觀上看,機器所掌握的用戶信息比任何一個員工都多。這時,機器可以擴充員工的大腦。在和用戶溝通的時候,機器可以給出這個用戶的所有信息輔助回答。機器通過分析,給出推薦的下一步操作,讓員工主動選擇。

3.2 增強人的能力

人是需要休息的,在同一個時間段能處理的信息量是極其有限的,而 24 小時持續運轉、消息並發量極大的機器的即時回復和快速查找功能,正好可以增強人的能力。例如,使用智能對話處理初始客戶查詢,因為這些請求大多數都很簡單且易於理解。一旦機器人無法處理更多請求,系統就通過自動客戶服務流程傳遞給人工,極大地增強了運營團隊的響應速度和並發處理能力。

這種人機協作的處理方式,在不增加人力的情況下,實現了更高的交互量,進而降低了每次交互的平均成本,並提高了客戶滿意度。同時,隨著機器交互越來越多,企業有了足夠的數據和流程,可以進一步探索自動化流程。有了數據的支撐,就可以加快決策流程併計算出明確的投資回報率。

就像工業機器替代體力勞動者那樣,越來越多的腦力勞動者也會因智能機器人的加入得以解放,隨之而來的是工作流的調整和組織的重構。

在過去的幾百年裡,每次革命都在摧毀一些職業的同時創造一些新的工作崗位。人工智能時代也是一樣,單純的智能不會解決所有的問題,機器和人將協同工作。孫正義曾預測,未來 30 年,將有 100 億人類和 100 億機器人共同生活在地球上,人類和機器人並不是你死我活的關係,而是共生。張小龍也說:“希望我們的產品能成為用戶的朋友,而不僅僅是工具。”筆者認為,這句話套用到人工智能時代同樣適用。讓機器做機器擅長的事情,讓人類發揮人類的特長,讓人工智能拓展人類智能。機器與人,和而共生,彼此關愛,共享未來。

以上章節,選自:《Chatbot從0到1:對話式交互設計實踐指南》

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~本書由陸奇等大咖親自作序

我們非常高興為《Chatbot 從0 到1:對話式交互設計實踐指南》作序,並十分願意將這本書推薦給廣大讀者:無論你是希望了解Chatbot 的公司管理層,或是產品經理、項目經理,還是即將面臨Chatbot 開發需求的開發人員,相信讀完此書,你都將收穫良多。

李佳芮創立的句子互動公司是 2018 年 YC 中國建立後的第一批入選項目,她因此前往矽谷參與了為期三個月的 YC 創業營。

2019 年,我們成立了全面本地化的創業投資加速品牌“奇績創壇”,和李佳芮的團隊保持著頻繁的交流,成為朋友,彼此支持。

我們很高興看到這樣一位有自主學習驅動力的創業者,將自己在人工智能人機對話領域的經驗出版成書,幫助整個行業的從業者一起進步。

近幾年,隨著人工智能技術的爆發,依托自然語言處理技術的創業方向異常火熱。而我們也相信,Chatbot 將成為大量自然語言處理算法最好的落地場景之一。

為什麼 Chatbot 將成為未來的基礎設施?原因有三。其一,Chatbot 能通過減少人的重複勞動,幫助人們擺脫繁雜的“無價值事務”;其二,Chatbot 能通過快速的運算完成人做不到的即時復雜工作,提供信息增量;其三, Chatbot 能通過語義分析、情感分析、意圖識別等技術手段,與人類進行有溫度的溝通。

然而,就像歷史上任何新技術一樣,其創造、推廣、普及都需要大量先行者以年為單位的努力,Chatbot 也不例外。

我們相信,本書將成為中文世界 Chatbot 推廣過程中的重要一環。不誇張地說,本書將極大地幫助 Chatbot 從實驗室走向大眾視野,幫助讀者全面了解設計 Chatbot 所需的基礎知識。

我們通常將數量龐大、解決各自領域特定問題的機器人稱為封閉域 Chatbot。而當一定數量的封閉域 Chatbot 被有機組合,就有機會成為像蘋果公司的 Siri、小米公司的“小愛同學”一樣的開放域 Chatbot。更進一步,當我們在人工智能的底層技術上持續運轉,簡單的開放域 Chatbot 就有可能擁有自主學習的能力,變成獨立思考的高度擬人化的Chatbot。

雖然現在的我們連一個能夠通過圖靈測試的開放域 Chatbot 都尚未完成,更逞論電影《鋼鐵俠》中的智能管家賈維斯一般的強人工智能。但是,我們毫不懷疑,隨著大量語料的積累,封閉域 Chatbot 將密集誕生,它們將在不遠的將來,組合成我們願景裡更強大的Chatbot。

回到本書,《Chatbot 從 0 到 1:對話式交互設計實踐指南》將教會讀者如何設計一個垂直領域的封閉域 Chatbot。或許這聽起來很樸素,但當一個個小小的封閉域 Chatbot 組合在一起,將積澱成未來我們想像中的 Chatbot 的基礎。

本書用淺顯的語言,從團隊的實戰經驗出發,列舉了許多標準流程,總結了系統性的方法論,幫助讀者結構性地梳理垂直場景業務,使讀者能夠親自動手,以可視化的方式完整實現Chatbot 。

期待著你完整看完這本書,能夠對Chatbot 有一個系統的了解,可以嘗試著設計一個屬於你的Chatbot,並以此為契機,走向更深刻、更困難但也更值得探索的對話式交互領域中。

正所謂“風物長宜放眼量”,雖然 Chatbot 的研究仍處於初級階段,但我們相信:未來,Chatbot 將被運用在更多的場景,成為最重要的人機交互窗口。這一切,都可以從設計一個小的封閉域 Chatbot 開始,從本書開始。祝你閱讀愉快!

——陸奇 曹勗文 董科含奇績創壇(前 YC 中國)

本書摘要

《Chatbot從0到1:對話式交互設計實踐指南》內容共5部分。第1部分從人工智能的發展帶動對話式交互引出Chatbot的應用場景及其分類;第2部分和第3部分從需求分析、流程設計、數據處理、對話腳本撰寫、系統搭建、對話任務測評、平台渠道集成、運營反饋等方面,對Chatbot的整個生命週期進行了詳細分析和介紹;第4部分通過案例分析,對Chatbot進行了實踐;第5部分總結了目前對話式交互的局限性,並展望了基於人工智能發展Chatbot的機會。

目標讀者

《Chatbot從0到1:對話式交互設計實踐指南》適合希望從事Chatbot行業的讀者閱讀,尤其是正在考慮將業務切入Chatbot領域的決策者,即將或正在從事Chatbot專業工作的產品經理和項目經理,以及希望了解Chatbot領域工作流程的開發人員。

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AI與人,“替代”還是 “共生” 2

本文來自 DataFunTalk

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