不建日程、尋路、找吃的，為什麼小冰不像其他AI那樣爭做你的秘書？

我們的手機里現在基本都有虛擬助理這項功能，對於虛擬助手應該更像人，還是更像機器這回事，不知道大家是怎麼想的。

你是希望手機虛擬助手能在像人一樣，完成任務後還能多跟你聊一會，還是專註自己的本職工作，一句廢話都別說？

在Siri淪為日程助手，Alexa拚命展示幾千個技能，Google Assistant整天監視你的一舉一動然後預測你行程的實用主義時代，微軟亞洲研究院給出了一個比較另類的答案：人工智慧還是要更像人。

至少從虛擬助手「微軟小冰」的發展方向看來是這樣，微軟亞研對小冰的所有升級，都是朝著「要更像人類」發展的。

甚至在描述小冰時用的代詞，也是「她」而不是「它」。

5月16日的微軟發布會上，微軟為小冰做了一次彙報，除了聊天，現在還學會了唱歌、寫詩。

和同出身於微軟的AI助理Cortana（小娜）不同，或者說，和目前市面大部分的語音助理的思路都不一樣，小冰從最初就不是為了做一個「有用」的助理。

語音交互助理設計的主要目的通常被認為是執行命令，完成用戶需要的某項服務，比方說前不久微軟在Build大會上推出自己的智能音箱產品Invoke，內置語音助手小娜，會根據用戶指令提供新聞資訊、天氣情況，播放音樂以及控制家庭的照明等服務。

而小冰這個語音交互匯總起來對用戶來說只有閑聊一個功能。

微軟亞洲互聯網工程院的副院長、也是小冰項目的全球負責人李笛認為，通常用於輔助人類的語音助手計算框架，都以最短路徑原則為標準。比如說讓語言表達越簡單越好，但是小冰使用的是情感路線框架，更利於通過單輪深度交流和用戶建立情感聯繫。

也就是，比起執行任務，小冰更想要做的陪伴型語音交互。

你可能很久沒和小冰聊過天了，先來感受一下現在小冰的畫風：

講道理啊，小冰這種「管殺不管埋」的聊天風格真是讓我想At好多人類朋友

而一般的語音助手在這種情況下，可能會以吃飯的需求為觸發，將推薦附近的餐廳作為主要任務，但小冰不太一樣，它就不是太想幫你完成具體某件事。

李笛在發布會說：

當你想要去真正改變一個事情的時候，你應該首先從這個世界的通用層去解決。對話是一種通用層，而不是打車。今天如果我們想做轎車、訂餐，其實不需要用人工智慧的企業，最後發現沒有人用。今天所有跟人工智慧有關的命題在服務上都是偽命題，因為都已經有一個APP在手機裡面完成這件事。

人工智慧最大的價值應該在於：像人，並且可以大規模交互。

我想說的是人工智慧最大的價值，同時可以和億萬人交互，能夠大規模的並發。在日本，微軟小冰能夠同時和2000萬人對接線下消費的需求，這是人工智慧真正普及的最大價值。還有一個價值就是人工智慧必須像人，這是微軟第一個提出來的。

根據微軟目前披露的數據，小冰的用戶數量已經超過了1億，積累到的直接對話總量300億，覆蓋到全球四個國家，能在14個平台上面與用戶互動。

微軟小冰在日本上線有個不一樣的版本，叫「莉娜」。莉娜和小冰的角色不太一樣，在日本主要和便利店LAWSON合作提供線下服務，能夠完成從線上服務引導至線下消費。

但是中國版本的小冰目前還沒有接觸商業化的發展，李笛解釋原因：小冰的商業化會先在商業秩序較好的國家探索，在中國，目前的主要目標是創造內容。

創造內容這個思路跟很多公司的思路很不一樣，比如IBM，IBM在人工智慧進程上始終強調，人工智慧並非人類的代替，而是人類智能的增強。

而微軟給出的想法是，人工智慧不應該只是人類簡單勞動的代替，而應該是一種具有創造力的人類行為。

微軟試圖用AI作詩來證明這一點。

我上傳一碗特別好吃的豌雜麵的照片，希望小冰為此作詩一首。

或許小冰把豌雜麵識別成太陽了。

微軟工程這樣解釋作詩的技術原理：

從技術角度來看的話，我們是從圖像和文字這兩個跨語義空間的裡面去做深度學習的模型。我們也會用到在不同語義空間裡面的循環神經網路，多模型的迭代。這相當於人類的一種通感，因為當人看到這個圖片的時候會產生對文字的想像，所以我們試圖去用計算的方式模擬人的通感。

小冰學習的數據源於519位中國現代詩人的幾萬首詩，經過大量訓練形成現代詩數據模型，誘發則是根據圖像識別的方式找出的一些元素，這個元素可以是照片上的藍天、人像、月亮或者被當做太陽的豌雜麵。

其實很多擁有人工智慧平台的公司其實都會用「寫詩」這種功能來跟大家互動。主要基於模式識別，再有大量的訓練數據，加上人工對數據的標註，能拼湊出一個看起來像詩的詩似乎不是什麼難事。

Google在去年5月推出了一款基於TensorFlow的機器學習項目Magenta，希望通過機器模仿人類的想像思維並進行藝術創作，在去年6月也完成了作詩和作曲的任務。

但是這都是人工智慧技術發展上的一些小嘗試，至於未來的人工智慧形態是要更像人，還是維持一個機器的形象，Siri給出的建議是：最好不要談論。

「僅供娛樂」

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