【印联传媒网讯】在本届 Google I/O 大会结束后，在一家技术公司工作的产品经理 Rene 说道：“我准备把我家 Echo 换成 Google Home了，”

　　而同样的观点，我们在 Google I/O 和开发者们闲聊的时候听到不下 5 次了。他们都觉得，最有吸引力的并不是 Google Home 这个智能音箱本身，而是 Google 多年收集的数据和人工智能终于结合了起来。

　　对于网上流量最大的 Google 来说，人工智能是它的基本工具

　　和大部分电影构想的不同，人工智能不一定要有一张人脸，或者富有磁性的嗓音。它早已是你每天用到的东西。对于全球最大的搜索引擎 Google 来说，每一次搜索都是一次人工智能的应用。

　　从识别文字、语音到看懂图片，“机器学习不是魔法，它是一种工具。” Google Brain 项目的发起者 Greg Corrado 曾说过。

　　搜索引擎里每一次搜索，返回给你的结果都会多少用到人工智能。它需要先辨别你输入的文字是什么意思。

　　这不是简单的键入关键词匹配，它会试图理解你的问题，并给出更清晰的结论。比如当你想知道莱昂纳多什么时候拿的奥斯卡最佳男主角，但又一时拼不出他的名字。Google 会预测你的问题。同时，匹配的答案也加入了莱昂纳多的提名陪跑史。

　　现在，你越来越多看到—— Google 邮箱里自动标记日程安排，甚至帮你叫车、订酒店的功能。你还可以喊 Google Now 帮你规划上班路线。在 Google Photo 中搜索“拥抱”，你可以看到所有同样动作的照片。

　　新的聊天应用 Allo 甚至试图理解人类的社交行为，自动生成你可能会想用的回复。这样你就不用费力打字，点一个按钮就好。

　　Google 每秒都有 4 万人搜索产生海量数据。所有这些数据都是做人工智能分析的基础，而每一次搜索、每一次推荐、每一次照片识别都是改进算法的机会。

　　而且去年，Google 还开源了自家的人工智能平台 TensorFlow。让更多的开发者来帮着完善算法。

　　而 Facebook 正用同样的方法，在人工智能上挑战 Google

　　最近，Facebook 被曝光人工编辑“压制”言论，引导大选期间舆论倾向。

　　但除此之外，个性推荐算法在信息流里呈现你感兴趣的新闻和视频，为你推荐可能认识的好友，这些都会或多或少用到人工智能。

　　而且 Facebook 每天都有超过 10 亿人在刷社交网络。同时，这些人还会将海量私人照片和视频上传上去，许多不会公开分享出来。

　　和 Google 一样，图片和视频，也是 Facebook 的重点。

　　这项技术已经不止停留在分辨不同类型的动物和植物了。当你搜索某位朋友的名字时，它甚至能认出视频和照片里具体的某一个人。

　　紧随着 Google 开源人工智能平台的脚步，Facebook 也在去年年底开源了 Big Sur 平台。海量数据处理需要更聪明的算法，而这需要经验积累。

　　相对于 Google，社交网络处理的数据量同样庞大，而且它可以基于更隐私的个人信息进行搜索。

　　沿着 Siri 的路，亚马逊找了个更合适的外壳

　　和 Google 、Facebook 相比，亚马逊 2015 年 6 月全球开售的无线音箱 Echo 为人工智能找了一个实物外形和更具体的使用场景。

　　和苹果的 Siri 相比，Echo 背后的语音助手 Alexa 正在迅速发展。

　　除了能帮你叫披萨之外，作为一个智能音响，Echo 放歌的功能是最方便的。音乐风格、某张专辑的名称、一个歌手或者组合的名字、甚至是一个歌名，Alexa 都能听得明白。

　　曲库也不局限于自己的音乐服务。除了亚马逊自己的 Prime Music，你也可以接 Pandora、Spotify 之类的热门服务。

　　2015 年 6 月亚马逊宣布 Echo 全球售卖的后一天，也向全球开发者提供了一套免费开发工具 Alexa Skills Kit ，希望第三方来一起挖掘 Alexa 的潜力。

　　用户也能参与其中。Echo 配套的手机应用中还带有人工纠错机制。

　　当你认为 Alexa 没有正确回应你时，就可以报错。这个不时让你去纠错的设计，某种程度上，让用户自己也在训练 Alexa 的智能程度。截至今年 4 月，Echo 卖出了 300 万台。

　　作为音箱，Echo 的确方便，你既不用掏手机、也不用输入文字。亚马逊选择开源，兼容第三方，这是把 Alexa 当成入口，而不只是帮着 Amazon 卖音乐服务的工具。

　　而 Siri 至今没有找到使用频率高，而直接用语音控制比用手更方便的场景。

　　Siri 能做的事情还是少了点，大多不太实用，比如讲个笑话、看个体育比赛结果。

　　被苹果收购后，Siri 2014 年 10 月发布以来，作为软件一直保持着和硬件同步更新的速度。每一次重大升级都得等苹果全球开发者大会。还是卖硬件而非做互联网服务的节奏。

　　微软的人工智能，全都可以塞进小冰的身体里

　　2014 年端午假期，微软的人工智能机器人“小冰”一时火到直接被微信封锁。这是当时继微信红包之后传播最迅速的产品。

　　小冰的迭代速度也比 Siri 要快得多。2015 年 8 月第三代小冰再次入驻微信时，她不仅可以接入其他微信公众号，而且每周都会上线一个新功能。比如新年签、猜人名等等。

　　这些功能看上去有点幼稚，但其实背后用了很多原本微软研究院开发的功能。比如在朋友圈疯传过一阵的 how-old.net，它主要通过识别人脸来判断年龄。

　　未来的计算操控将围绕用户、语音助手以及聊天机器人展开，今年 3 月微软 CEO 纳德拉在开发者大会上最后总结道。

　　个人语音助手 Cortana 最先上线的 Windows Phone 现在已经几乎没什么人用了。但是小冰被放到微信、微博，这些每个月都有几亿人在线的服务，总有人会闲不住和她聊一聊。

　　中小型公司做人工智能，靠的是抱团

　　科技圈对终极人工智能的恐惧谈了好几年。比尔·盖茨、伊隆·马斯克和斯蒂芬·霍金都曾公开表明，人工智能将是人类所面临的最大威胁。

　　2015 年 12 月，特斯拉汽车 CEO 伊隆·马斯克和 YC 孵化器 CEO 山姆·奥特曼宣布合起来研究人工智能。他们花 10 亿美元成立了新的人工智能公司 OpenAI。

　　马斯克接受知名科技记者 Steven Levy 采访时说到，如果要阻止人工智能使用在错误的地方，最好的办法就是让更多的人使用它。

　　除了担心人工智能的威胁，OpenAI 从商业角度来说也非常有价值。

　　科技分析师 Ben Thompson 曾指出，这些人关心人类福祉的同时，OpenAI 聚集的海量数据也会给他们公司带去直接的好处。比如升级一些系统功能。

　　这不难理解。特斯拉汽车的 AutoPilot 功能就需要积累大量的地理位置信息。

　　不管特斯拉，还是 YC 孵化的公司，都没有像 Google、Facebook 一样的庞大数据量。

　　在反抗终结者的事业里，中小公司们正在相互分享数据，推进自己的人工智能研究。

印联责编：洋洋