学会这几招,你就是10000家AI创企中技术最牛逼的那一个!

观点 作者:有料 2017-03-22 02:21:18 阅读:286
编者注:Snehal Shinde是旅行和购物应用Mezi的首席技术官兼联合创始人。在下文中,Shinde将以Mezi为例,向大家分享关于AI技术发展的经验教训。以下以第一人称叙述。 人工智能正在迎来新一轮的突破。曾经被局限于科幻小说中的AI技术,已经逐渐被有远见的企业家们所发掘。早在2014年,著名作家、编辑兼未来主义者凯文·凯利(Kevin Kelly)就预测,创企的未来公式显而易见,那就是:服务/产品+AI技术。 AI领域充满着机遇,但是艰巨的挑战总是如影随形。任何一个曾亲手调试新开发的AI技术的人都心知肚明,突破的道路上一直有个难以克服的障碍:现在的技术还很难做到完全自主。 这在业界是个公开的秘密,规模化的AI应用通常需要人类代理作为安全信息网,在后台工作,随时准备应对出现的各类问题。即使是AI技术和智能聊天机器人研发先驱的Facebook,偶尔也需要人类代理来确保高品质的用户体验。 虽然对于刚刚起步的AI技术来说,这确实是一个行之有效的方法,但是我们的最终目标是做到完全自主。那么企业家们该如何达到这个目标呢?在这里可以学习Mezi的做法,它先从正确的纵向结构入手,然后再各个击破结构中的一系列任务。 选择正确的纵向结构 关于人工智能领域最大的误解之一就是,AI是全能的。事实上,我们更有可能看到无数高度专业的AI,而不是一个人工总体智能(AGI)。 因此,选择正确的纵向结构,也就是正确的专业方向是相当重要的。当我们首次推出Mezi时,我们专注于用户的购物体验,并在诸如时尚、礼品馈赠、旅行等数个垂直领域进行测试。很快,我们就意识到旅游业具有发展和规模化AI所需的一切关键要素。 一方面,旅游业高度分散。市面上没有单一的应用程序,可以包揽从酒店预约、门票预定到行程制定的全方位服务。同时,旅游业高度商业化。在元数据已经较为完善的情况下,在这个结构化的产业中,航班、酒店、汽车、旅行等方面的不同属性是很容易解析的,AI也可以轻松获取并利用这些数据。 可以说,AI在旅游业中的应用前景非常广阔。通过采用自然语言处理技术(NLP),深度学习和神经网络,我们可以更加深入、精准地获取用户的意图、行为、位置和其他信息。AI在这种结构化的环境中,能够更轻松地分析用户偏好并运行一系列计算机学习算法,以提供高度个性化的建议。 在为AI选择合适的纵向结构时,需要考虑的另一个因素则是市场中商业用例的范围。旅游业的发展,有相当一部分市场是由商务旅行者驱动的。商务旅行创造了重复使用和信息交互的机会,这是每个软件应用的关键目标,而且它开创了AI作为私人助理的先例。商务旅客的旅行计划通常由助理制定,但他们更倾向于采用技术解决问题,以便更好更快地完成工作。 各个击破 同样要记住的是,从半自主化的机器到完全自主的人性化机器的跳跃并不是最重要的,这样的转变是一次次小的进步的积累,是从量变达到了质变。 当我们第一次发布Mezi时,几乎每一个用户的交互都有一个人在幕后操作。我们聘请了那些冷静且经验丰富的客户专家来负责这项工作。然后,我们开始构建AI程序,从客户专家与客户的互动中观察并学习,包括语气、词语和emoji表情的选择等。 不久之后,我们开始将这些任务逐渐交付给Mezi AI。一开始Mezi AI要负责人类代理工作流程中较为简单的部分,然后开始执行更为复杂的工作任务。当AI能够胜任一项新任务时,人类就能够专注于更复杂的挑战,并确定AI学习的新领域。 例如,2017年年初,我们与世界最大的金融服务公司之一合作开展试点项目,当时我们的通信量激增,而一度表现良好的AI却开始出现问题。我们的NLP系统无法应对多样性的请求。不过,幸运的是,我们人手充足,这为我们在训练NLP系统时节省了很多时间。为了使我们的AI更加智能,我们几乎每个小时都会进行迭代计算。 最后,该项目作为一个有效的压力测试,帮助我们确定新领域的未来战略以及改进措施。由此,我们得出一个重要结论,量变产生质变,AI技术可以从简单的任务做起,随着时间发展,逐渐适应复杂的任务。 在AI的规模化过程中,不可一蹴而就,不要一开始就着手编写完整的交互系统代码。相反,引导它与人类进行交互,在进一步的学习中,逐渐取代人类在这些步骤中的作用。这种方法能够为AI搭建一个支架,使它能够自我学习,并创建一个快速迭代的编码系统。然后,随着AI规模的扩大已经更加智能的操作,只需要删除原有的训练任务,并交给它们新一轮的任务,它就能再次学习并完成任务了。 解码人工智能·猎云网2017产业创新峰会 4月13日北京等你参加: http://www.lieyunwang.com/topic/summitai

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