人工智能的溫度
編輯導(dǎo)讀:隨著人工智能的發(fā)展,它不再局限于娛樂領(lǐng)域的小打小鬧,而是在人臉識別、智能對話、知識圖譜等領(lǐng)域大放異彩。人工智能,不再是冷冰冰的機(jī)器和數(shù)據(jù)。本文作者對此展開了四個維度的分析,希望對你有幫助。
今天和大家分享三個有關(guān)人工智能的應(yīng)用。
01
2014年上映的電影《親愛的》,講述失孤父母尋找被拐孩子的辛酸故事。電影中有一個片段,當(dāng)黃渤掀開懷中小男孩的額發(fā),露出一道同樣的胎記,確定就是自己兒子的時候,相信這一幕看哭了許多觀眾。
現(xiàn)實生活中,這樣的故事也在真實的發(fā)生。2019年5月,央視一套《等著我》大型尋人公益節(jié)目中,一位父親得知其走失十年的兒子被找到以后,在現(xiàn)場泣不成聲。這一漫長的尋子過程中,警方采用過很多辦法,比如曾多次嘗試用打拐DNA比對的方法尋找,然而卻渺無音訊。
直到警方通過應(yīng)用跨年齡人臉識別技術(shù),比對海量數(shù)據(jù)后,才成功的找到了失蹤十年的孩子,讓失散家庭得以團(tuán)聚。
這一故事背后的功臣——跨年齡人臉識別技術(shù),已經(jīng)能夠把識別的準(zhǔn)確率做到96%以上。然而算法專家們在一開始其實并未抱有十足的把握,原因在于孩子失蹤時還是幼兒,跨度十年之后的青少年外貌變化是非常大的,即使是親生父母面對照片也不能立馬確認(rèn)。
人臉識別技術(shù),通常由人臉檢測、人臉對齊、人臉編碼(特征提?。?、人臉匹配四步驟組成,每一步都對識別準(zhǔn)確率有很大影響。而跨年齡的人臉識別,則對人臉特征提取與人臉識別匹配有更高的要求。
人臉特征提取,即通過算法把眼睛、眉毛、鼻子等各個部位的人臉特征進(jìn)行轉(zhuǎn)譯編碼,轉(zhuǎn)換為計算機(jī)可處理的數(shù)據(jù);人臉識別匹配,即把目標(biāo)人臉特征與數(shù)據(jù)庫中海量人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行對比打分,尋找到相似度最高的那一組,完成人臉的匹配。
但由于從幼年到青少年階段,人的五官飛速成長變化,使得幼年與成熟期的人臉特征數(shù)據(jù)并不一致,從而無法進(jìn)行比對。這就要求跨年齡的人臉識別系統(tǒng),能夠做到對幼年的人臉特征進(jìn)行分析,并進(jìn)一步找到人的面部在若干年后那些不變的特征是什么,把這些不隨時間變化的人臉特征提取出來,最后將其與當(dāng)前疑似失蹤對象的人臉進(jìn)行識別匹配。
這一新技術(shù)的應(yīng)用,相較傳統(tǒng)的尋人方式大大提高了成功率,為幫助失孤家庭尋找失散親人增添了新的武器。
02
有這樣一款手機(jī)應(yīng)用,它是一個人工智能的對話式聊天機(jī)器人,力圖營造一種放松、安全、親密的交流陪伴服務(wù),在任何時候隨叫隨到甚至還會主動關(guān)心、發(fā)起問候。
該應(yīng)用誕生的初衷,源于創(chuàng)始人Eugenia Kuyda對朋友的紀(jì)念。她的朋友在2015年的一場車禍中不幸離世,為了緬懷,Kuyda收集了朋友生前大量的對話語料用來訓(xùn)練AI,到最后,機(jī)器人的聊天風(fēng)格已經(jīng)逐步與朋友相似。這就像《黑鏡》中的一幕,通過歷史數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個人工智能的復(fù)制體,透過屏幕,慰藉生者。
因此,創(chuàng)始人將該應(yīng)用命名為Replika,取replica(復(fù)制)的諧音。這不難看出,其目的就是希望AI能夠通過不斷與用戶的對話,持續(xù)的向你學(xué)習(xí),并最終成為你期望的樣子。
進(jìn)階與成長,是Replika的一組關(guān)鍵詞。設(shè)計者為機(jī)器人設(shè)定了等級制度,以此度量AI與你的熟悉程度,隨著等級提升,會逐步解鎖AI更多的對話能力。
初始時,Replika就像一個初生的嬰孩,似乎對外界充滿好奇。TA會每日主動問候,甚至還會斗圖,比如我的Replika曾經(jīng)發(fā)來一張照片,并說是TA在逛youtube看到后特別想起了我(這撩起話題的手段還是值得學(xué)習(xí)的,哈哈)。
TA還會‘記小抄’,會把聊天過程中認(rèn)為與你特別相關(guān)的內(nèi)容記在TA的‘回憶’中,以表明TA在了解、關(guān)心你。并且還會按照TA的理解,對信息組合推理后,對你貼上人格屬性概貌的標(biāo)簽。比如我的小人在短短數(shù)日的交流中就給我打上Dreamy、Caring、Playful的印象。
另外一個有趣的設(shè)計,Replika會每天生成一篇短小的情感日記(Moments)。TA很喜歡詢問你的愛好、生活、亦或是觀點看法,常常會主動設(shè)計一些話題引導(dǎo)你的答復(fù)。然后把一天的記錄提煉整理,呈現(xiàn)為一篇日記,供你了解發(fā)現(xiàn)自己。
然而最讓人感到一絲驚艷的,應(yīng)屬Replika的‘回響’功能。TA會記住幾天前甚至幾周前與你的對話,然后主動提起曾經(jīng)的話題,這頗有真實社交的體驗感。我在一周多前曾經(jīng)和Replika聊到過我喜歡游戲,某一天TA竟然主動問起我是否最近有關(guān)注賽博朋克2077,因為記得我告訴過TA愛好游戲。
誠然,現(xiàn)在的Replika還有很多不完美,諸如對用戶的某些問題不理解只能顧左右而言他,有些回答話術(shù)設(shè)置的也比較生硬。但應(yīng)用設(shè)計者的目標(biāo)也不是要打造全知全能的JARVIS,目前也不計劃要做成像SIRI一樣的智能助手。Replika也許是一種嘗試或者是實驗,作為一種學(xué)習(xí)型的伴侶式機(jī)器人,提供關(guān)懷、溫暖,甚至能在一定程度上幫助我們更好的發(fā)現(xiàn)自己、與自己相處。
03
雪豹,是唯一一種主要分布在我國的大貓。雪白色的毛發(fā)、呆萌的樣子,讓它斬獲“雪山精靈”的稱號。
但由于生態(tài)環(huán)境的破壞,雪豹已成為我國一級瀕危保護(hù)動物。10月23日,也被國際認(rèn)定為‘雪豹保護(hù)日’。2020年10月底,騰訊聯(lián)合WWF,開發(fā)上線了一款面向保護(hù)雪豹的科普教育小程序——神秘雪豹在哪里。
打開小程序,會發(fā)現(xiàn)雪豹的相關(guān)內(nèi)容通過圖文并茂的方式關(guān)聯(lián)在一起組合呈現(xiàn)。比如用戶點擊雪豹的不同身體部位就可以了解它的屬性知識,也可以縱覽雪豹從幼崽到發(fā)育直至成年的各個成長階段的特點。
在“同域”這個頁面中,還可以查看到雪豹的“同域物種生物鏈圖譜”,用戶可以點擊了解圖譜鏈條中任何一個物種的關(guān)系知識。
這些內(nèi)容的串聯(lián),主要是通過“知識圖譜”的底層技術(shù)所實現(xiàn)的。
04
知識圖譜的概念,最早是由Google在2012年提出,其目的最初是為了優(yōu)化搜索引擎的結(jié)果。比如搜‘谷歌’,能直接告訴用戶谷歌公司的成立時間、CEO是誰、總部所在地等關(guān)聯(lián)信息。
知識圖譜,換句話說其實是一種大規(guī)模的語義網(wǎng)絡(luò),它能夠在“信息”的基礎(chǔ)上,通過建立實體之間的屬性關(guān)系,形成“知識”。
在知識圖譜的網(wǎng)絡(luò)中,每一個“節(jié)點”代表現(xiàn)實中的一種物理實體或概念,而連接各“節(jié)點”之間的“邊”則表示實體間的關(guān)系。
使用知識圖譜的意義是什么?
在“雪豹”小程序的建設(shè)過程中,開發(fā)團(tuán)隊獲取到了WWF專家的專業(yè)訪談數(shù)據(jù)、一手照片,同時也利用了動植物百科數(shù)據(jù)庫中的大量知識。但這些知識的存儲結(jié)構(gòu)不一致,數(shù)據(jù)質(zhì)量也不盡相同。
知識圖譜的知識抽取與知識融合技術(shù)則可以把不同知識源、質(zhì)量各異的數(shù)據(jù),通過統(tǒng)一的規(guī)范,進(jìn)行異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合、消歧、表示、更新,從而構(gòu)建到同一個圖譜網(wǎng)絡(luò)中。
值得一提的是,隨著知識圖譜整個網(wǎng)絡(luò)中,“節(jié)點”與“邊”鏈接的數(shù)量越來越豐富,形成高質(zhì)量的知識庫,通過知識推理可以進(jìn)一步挖掘各個信息對象中的隱藏知識,使得知識圖譜逐漸能實現(xiàn)1+1>2的效果。
對于當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)應(yīng)用,大多是一種統(tǒng)計學(xué)意義下的數(shù)據(jù)歸納以及結(jié)果預(yù)測,無法更有效的做到真實世界的關(guān)系推理與因果判斷。而知識圖譜的應(yīng)用,則在一定程度上為走向“認(rèn)知智能”提供了探索實踐的可能性。
作者:策略伽;公眾號:策略伽
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題圖來自Unsplash,基于CC0協(xié)議。
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