摩登3测试路线_微软等科技巨头竞相开发机器智能

  华尔街日报发布文章称,微软、苹果、谷歌等科技巨头正竞相开发机器智能,欲通过挖掘海量的数据(涉及搜索、邮件、社交网络和网络浏览习惯)来获得有助其产品满足甚至预测用户需求的价值信息。微软以262亿美元收购职业社交网络LinkedIn,正是该势均力敌的竞赛的最新进展。

  微软、苹果和Alphabet都在更加深入地利用机器学习。通过机器学习技术,计算机能够快速检测已有信息,搜寻产品能够用以理解新出现的信息的模式。

  正当微软公布它的收购交易,苹果展示了将先进计算机视觉带到照片软件的计划。其理念在于,使得iPhone能够辨别亲朋好友,让用户能够更加轻松地将照片分类。上个月,Alphabet发布了Google Assistant,该软件助手可通过分析用户的行为习惯分析他们的需求。它会学习他们的偏好,因而可能会在某餐馆在短信中被提及时主动提出预订座位。

  有了LinkedIn这一拥有1.055亿月活跃用户的职业社交网络,微软可获得大量有关人们工作生活、同事和雇主的细节信息。该软件巨头希望该独特的数据集能在服务企业客户上给它带来优势。

  “那就是下一波技术创新的要义。”微软CEO萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella)在周一的电话会议上如是谈及机器学习,“但要实现那种创新,你需要数据,而LinkedIn能够带来数据。”

  微软的“增强智能”策略

  微软已经在旗下的多个产品中推广“智能”技术,其目标是提升人的工作效率,而非让智能技术替代人类。正当谷歌努力使得无人驾驶汽车能够在无人工干预的情况下停车、拐弯和改变行驶路线,微软专注于利用机器智能来提供可帮助人类作出决策的洞见。

  市场研究机构Forrester Research分析师杰弗里·哈蒙德(Jeffrey Hammond)认为,微软的策略是做“增强智能”,与人工智能区分开来。“增强智能可增加大量丰富的情景信息。”哈蒙德说道。

  这种策略的成果已经出现在微软的多个产品当中。上个月,它改造了SharePoint协作与联网项目,以便分析与会人员、常用邮件联系人、文档协助者等人的清单。该软件利用分析出的结果来提供可能会对特定用户有用的信息,如内部报告和新闻报道。

  顺利的话,LinkedIn数据将能够应用于SharePoint、Office生产力套装、Dynamics销售工具等微软产品,从而帮助整理项目信息,以及准确描述发展前景。微软在陈述收购LinkedIn交易的文件中谈到了一种使用案例:数字助手Cortana通知用户参加即将举行的会议的人员包括某位跟他上同一所大学、有共同LinkedIn联系人的人士,之后Cortana会提供该与会者的个人资料链接,并分享会议文件。

  其它的科技巨头在该领域也有各自的战略。苹果的语音助手Siri已经足够智能到能够兼容第三方应用,执行诸如叫车、通过微信等通讯网络发送信息的任务。Facebook正在微调它的助手服务M,该数字大脑会在没有把握时将用户的请求交由人工处理。IBM的沃森(Watson)一直在研究医疗数据,希望能够帮助医生们提高诊断的速度和准确性。

  亚马逊的智能音响Echo充当Alexa的耳朵和声音,该人工智能服务能够回答有关天气、交通状况等方面的语音询问。谷歌打算推出类Echo产品Google Home,该产品将会利用该搜索巨头的海量数据来理解用户的需求。

  “设备”概念或将消逝

  跟微软一样,各家科技巨头都想要将智能技术广泛应用于旗下的产品服务。

  “下一个重大趋势将会是‘设备’概念逐渐消逝。随着时间的推移,计算机本身——不管是哪一类设备——都将成为能够全天候给你提供各种帮助的智能助手。”谷歌CEO桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)在4月致股东的信件中写道。

  不过,人工智能有时候很愚蠢。3月,微软为Twitter推出了聊天机器人Tay,让其模拟18到24岁的美国女性的发短信习惯。然而,恶搞者抓住了Tay的学习机制缺陷,使得该聊天机器人最终发出含反犹主义内容的推文。

  数据隐私隐忧

  随着科技巨头们利用日益膨胀的数据库训练它们的机器学习引擎,用户也越来越有理由感到不安。要充分利用LinkedIn的信息,微软将需要记录用户的联系人、通讯历史和活动。它的人工智能将会知晓用户的LinkedIn资料更新,而后者可能预示着用户可能在考虑跳槽;也会知晓项目管理系统的更新,而后者可能包含未来产品的设计和其它的机密信息。

  “他们要如何利用那些数据来提供真正便利的体验,同时确保不越界,不让人觉得毛骨悚然呢?”Forrester的哈蒙德指出。

  在LinkedIn上,用户拥有数据共享的控制权。纳德拉称客户将可以选择分享哪些内容。但与其它处于数字领域中心的科技巨头一样,微软正押注那些客户将会让它挖掘他们的信息,因为他们将能够从它生成的洞见中获得价值。

  “机器学习和分析,对我们来说是一个巨大的机遇。”纳德拉说道。