如何在人工智能机器人领域应用大数据?

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为了多来点干货,我写的思路会有点特别:不直接讲大数据是怎么做的,我会跳出来讲,在人工智能机器人这个方向,把握好哪三个点,能够更好的应用大数据,然后把这个事情做成。

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这些电影大家很熟悉,每一个图片大家可以仔细体会一下,它是一种情绪、情感,这些电影代表人类对于人工智能的期盼或希望甚至担忧。个人理解,这个世界是人类念头的化现,所以从长期来看,这些电影里面80%的内容,是会成为现实的;但是短期来说,不管是技术还是产品方面,都还有些瓶颈,所以我觉得应该慎谈人工智能机器人。就像一个果实还没有完全成熟的时候我们就想去摘它,或者有太高的预期,就会比较危险。比如一个小孩子和它交流,如果哪天机器人说了句脏话,小孩子马上就会学了,晚上家长回来的时候是很不能接受的。

这个方向呢,是个长期性的事情,又有这么大的难度,但是还是有很多从业者在做这个事情。简单来分的话有两类:

  • 一类是机器人载体,不管是实体机器人还是虚拟机器人;
  • 一种是云端的人工智能大脑,它是智能的系统和服务。

从层级、形态来分:

  • 第一层是操作层,就是说这个机器人它的前后走,或者端茶倒水这种行为。
  • 第二个是感知层,它感知周围的温度,甚至识别你的情绪。
  • 第三个层次是认知层,就是当把这些数据拿到之后,它会去分析、去筛选、去决策。

这几个步骤我们把它叫认知计算,认知计算之后的知识输出就会到操作层表现,它会有一些动作或语言表达。

图灵机器人的定位是:一个云端的人工智能机器人大脑,落脚点在机器人大脑。去年11月份发布以来,短短9个月时间,我们已经有超过8万个合作伙伴,这个数量是很大的成绩了,我们的应用场景现在包括家庭机器人、服务机器人、智能客服、智能家居、智能车载等15个产品。

为什么是我们?为什么是现在?这是我要引出的重点。

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by Bill Gross @TED

这个图是最近比较火的一个图,是来自美国的研究。这个作者分析了200多家科技创业公司,并且结合他自己的亲身经历,最终归纳出5个点,最能决定一个科技公司是否能做成。并且这5个点他有明确的权值排序。

第一个是Timing,今年年初我们内部判断,2015年,人工智能机器人方向很有可能会大热,现在大半年过去了,基本上得到了印证。举两个例子:一个是最近几个月,我们已经上过好几次央视了,这个并不是说明这个方向的产品它做得有多么完美,而是背后它的含义是什么。可能有人认为央视它本身影响力是很大的,因为它去报道,所以这个影响力很大。我不这么认为,我是反过来看:因为这事可能会火,所以央视选择报道它。央视的记者和从业人员会根据对现状的理解去把握大众的关注点,会对于当代热点很敏感。他是从需求出发的,他认为这个事情很多民众非常感兴趣。一个会场里面有10家、20家厂商,为什么央视报道我们?背后是有些东西在里面的。

第二,我们接触了很多一线的人工智能机器人合作伙伴,很多是水面以下的团队。我们判断,今年年底到明年,会有很多To C的人工智能机器人产品,走到大家面前,这个大家可以拭目以待。后面的2、4、5,团队、business model 、funding,这些要素不是我想说的重点——我重点是想说第3个,是谈解决问题的思路和方法。

这就引出下面这个问题:人工智能机器人技术的产品化(2C),它的突破点在哪里?或者说,怎么找到这个突破点?

street smart。

“找到突破点”的关键在哪里?是算法吗?我确实认为算法模型它是个基石,但是够不够?有一些是在试验室里跑数据很漂亮,但是拿到现实之后就会差很多。所以算法模型跟实际可用之间其实是有一些鸿沟没有迈过的。

那是大数据吗?假设有算法模型,有大数据,是不是只要有钱有人有资源的BAT大公司就可以把这个事情做成?不是的,因为人工智能机器人这种巨大的变革,在人类科技发展历史上每次出现,都是从一个很小的点突破的。所以我想提的是“street smart”,是直接解决问题的思路,不求第一个版本的模型算法多么高效,甚至数据不是那么多,但是要能解决用户的问题,解决问题之后可以再回来用更好的方式做这个事情。

跨界。

人工智能机器人这个技术本身是偏横向支撑的技术,落脚到C端用户一定是具体的产品跟场景,而我们的工程师是缺乏垂直行业的认知。所以要把这个事情做成的话,一定有两个不同背景的团队去协作。就好像这个手指是技术人才,这个手指是垂直行业人才,当这两个人合在一起看的时候,就能够看到这个事情的主线,知道能做什么;当他们分开看的时候,就能知道边界——边界很重要,不光要知道能做什么,更要知道不能做什么。很多时候创业公司死掉,不是不知道做什么,反而是可以做的太多,但其实80%都是坑。总的来说,这个事情不仅是说会节省时间,也会直接影响事情的成功率。

预期。

很多机器人产品刚一出来时会说不清楚自己的用户是谁,这个其实是有问题的。大家知道,人工智能相关技术现在准确度,再提高1%都非常难。怎么办?所以要选择低用户预期的场景去切入,分得足够细才能够知道选择哪个用户群体,并且以他们的意见反过来驱动产品开发的推进。

汇总下,前面这几段说的问题是,人工智能机器人方向的To C产品化,怎么找到突破点?第一点是street smart,第二点是跨界,第三点是预期。

总的来说,人工智能机器人与30年前PC产业的发展阶段类似,未来每个人都会有自己智能化、个性化的机器人;中短期判断家用服务机器人是比较好的方向,可能会成为智能家庭服务的入口。之前很多智能家居行业的产品希望自己成为一个入口——这个事情将来有可能是由机器人来实现。

#专栏作家#

hanniman,人人都是产品经理专栏作家,前腾讯、现创业公司PM;专注于人工智能领域的产品化研究,关注人机交互(特别是语音交互)在手机、机器人、智能汽车、智能家居、AR/VR等前沿场景的可行性和产品体验;擅长对创业团队管理、个人成长提出实战型的建议方案;知乎/简书/微博帐号,均为hanniman。

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