加工簡單，易于清潔，適合室內(nèi)使用。在室外的話，對材料有了要求：即不容易老化。

　　編者按：本文來自微信公眾號“壹娛觀察”（ID：yiyuguancha），。湯姆·克魯斯和陳凱歌的共同點，不是都離了N次婚，而是在1986年都拍了一部題材的電影。陳凱歌拍的是獻禮片《大閱兵》，他試圖在閱兵訓(xùn)練這個嚴肅題材中發(fā)掘展示戰(zhàn)士們的個性，雜糅著對秩序的渴望與反叛的沖動?！洞箝啽烽_場就是一個從飛機上俯拍的長鏡頭，攝影師是張藝謀，這是陳凱歌和張藝謀后一次合作。多年后，陳凱歌認為這部作品是失敗的，影片里表現(xiàn)的東西是混亂的?；仡櫟谖宕鷮?dǎo)演，這部作品也往往被忽略。成的是湯姆·克魯斯，《壯志凌云》同樣是拍訓(xùn)練，但穿插著與女教官的愛情，把個人英雄主義與家國情懷融為一體。24歲的他開著F-14戰(zhàn)斗機，把一個個性十足的空軍戰(zhàn)士形象樹立成了美國青年偶像。電影《碟中諜》在這一年啟動，湯姆·克魯斯拒絕重復(fù)自己，就沒有接著拍《壯志凌云2》。沒人料想到他后來憑借著《碟中諜》系列成為真正的好萊塢，就像沒人料想到《大閱兵》里的攝影師張藝謀后一路成為“國師”，承擔起無論北京會開閉幕式還是國慶60周年晚會等一系列國家任務(wù)。11996年，部《碟中諜》在中國上映的時候，已經(jīng)比美國晚了7個月，但這不重要，重要的是《碟中諜》這個名字出現(xiàn)在杭州市委機關(guān)報《杭州日報》上，其中一則是杭州電影發(fā)行放映公司廣告，湯姆·克魯斯那時候還被稱為：湯姆·考魯斯?！兜姓櫋放c杭州的關(guān)聯(lián)在多年之后才開始顯現(xiàn)，畢竟那時候馬云還在往北京的國家體委跑，他的中國黃頁，吃了長相的虧，他常常被認為是個**。更多的人看到部《碟中諜》還是通過影碟機，廣州的《家庭影院技術(shù)》雜志把這部電影稱為“的試機佳作”。這是一份的鑒定，他告訴你，如果你的音響足夠好，你會在火車拼死搏殺這段高潮戲里，伴隨著低音的隆隆聲，你還能聽到金屬碰撞聲，零件的飛落聲和氣流的沖擊聲等細微的真實音響?！坝暗蟀氩?湯姆·克魯斯飾演的伊頓韓特潛入情報局竊取間諜名單一段，故事情節(jié)與音響效果配合的十分精致，當伊頓從天井的散熱空調(diào)孔細繩而下時，背景音樂戛然而止，庫內(nèi)一片寂靜，此時無聲勝有聲。一滴汗一把刀下落的聲音被夸張的放大，令你不禁怵目驚心。該段錄音要求的信噪比，倘錄音不佳，將使效果大為減色。”《碟中諜》也是湯姆·克魯斯的“克魯斯·瓦格納”制片公司公司部作品，大賣4.58億美元，名利雙收。據(jù)說部《碟中諜》在中國的票房是4510萬元，當時你走在影院街道上或許還能看到手繪的阿湯哥電影海報。這還得歸功于中影剛剛開始的引進政策，他們每年以分賬的發(fā)行的形式引進10部國外電影，也就是后來俗稱的“十部進口大片”。1996年內(nèi)地的票房**是8000萬票房的香港電影《故事4簡單任務(wù)》，排在《碟中諜》前面的還有《勇敢者的游戲》、《勇闖奪命島》等。這些都不重要，重要的是內(nèi)地觀眾領(lǐng)略了間諜和中情局的形象，真正本土的諜戰(zhàn)劇在此后十年間逐漸茁壯。作家麥家在部《碟中諜》熱播之前已經(jīng)寫作了十年，1997年他從轉(zhuǎn)業(yè)到了成都電視臺做編劇，中國諜戰(zhàn)劇熱潮要到2006年熱播的電視劇《暗算》才真正顯現(xiàn)。巧合的是，麥家部長篇《解密》問世時，《碟中諜2》正式與中國觀眾見面。22000年，曾對部《碟中諜》贊不絕口的《家庭影院技術(shù)》雜志，給了《碟中諜2》相當負面的評價。它在文章《豪華包裝下的狗尾續(xù)貂》里直抒胸臆：我奉勸各位影迷把本片開頭湯姆哥哥不用替身，親自上陣的驚險爬山鏡頭，以及片后幾段激烈的飛車鏡頭錄影下來，留作你家招呼客人作為余興節(jié)目外，其余部分都可以扔進垃圾桶里去。這部原定于在1999年北美圣誕上映的大片，推遲到了2000年暑期檔，中國電影院的觀眾則更晚了，要到2002年11月才能看到這部中國香港導(dǎo)演吳宇森指導(dǎo)的作品。《碟中諜2》的中國票房也一般，只有2500萬元，因為大多數(shù)中國觀眾早就在2000年拿到了DVD版，包括《杭州日報》、《大眾電影》等主流媒體，也在那個時候已經(jīng)做了介紹。票房不高的另外一個原因是，中國電影市場在2002年已經(jīng)進入商業(yè)大片時代，這個標志就是張藝謀導(dǎo)演的《英雄》取得了當年票房**，收獲了2.5億元。更重要的是，新修訂的《電影管理條例》開始實行，允許國營電影制片單位以外的人員和機構(gòu)從事電影攝制業(yè)務(wù)，這結(jié)束了電影業(yè)計劃經(jīng)濟、國有企業(yè)一統(tǒng)天下的局面。于冬的博納就成為家獲得電影發(fā)行經(jīng)營許可證的民營公司。2000年的《碟中諜2》是系列作品中口碑差的，以至于《家庭影院技術(shù)》雜志批評說，“本片失敗的是選角，兩個反派人物沒有分量，使人懷疑是否湯姆哥哥的片酬太高，都沒有余錢請到其他明星了，于是隨便在澳洲街頭找兩個小混混充數(shù)。”即便吳宇森導(dǎo)演3小時版本被砍掉了一個多小時，但《碟中諜2》卻贏得了當年票房**。片中**的驚險的攀巖鏡頭，一共拍了七次，導(dǎo)演吳宇森認為該用替身，但湯姆·克魯斯還是親自上陣，只用一根安全繩做保護。與之相映成趣的是湯姆·克魯斯的高片酬，據(jù)說他當時每部《碟中諜》片酬都在7000萬美元左右。用現(xiàn)在的眼光看，這個”天價片酬“相比國內(nèi)流量明星確實是理所當然，56歲的湯姆·克魯斯為了練習高空低開，可是敢從7620米高空反復(fù)跳傘125次。3《碟中諜3》與中國的關(guān)系更近一步。2005年11月24日，如果你在浙江西塘古鎮(zhèn)水鄉(xiāng)旅游，你可能會真正近距離感受好萊塢的電影制作?！兜姓?》在這里取景，當?shù)氐拇迕襁€充當了臨時演員。當時還是新京報記者的卓偉，也特意趕去了現(xiàn)場，做了全程**記錄。這一年好萊塢票房再度下跌7%，開始在中國尋找新市場，自然是應(yīng)有之意。湯姆·克魯斯把這部片子的結(jié)尾就選在了上海。更重要是，當時的中影集團總經(jīng)理韓三平也去劇組探了班，為了談成合拍片，這樣制片方的分成會從10%提到30%。中影的確是參與了《碟中諜3》的投資，只是后來的發(fā)展卻并不順利。2006年，《碟中諜3》先是取消了上海的首映禮，后來又說擔心審核流程可能會被**，遲遲沒有送審。后的結(jié)果其實是卡在了審查，因為片中上海和西塘是勢力藏匿致命化學的地點，形象比較負面，后不得不刪除了6分鐘，包括湯姆·克魯斯被嚴刑拷打和西塘居民搓等鏡頭。等到修改完上映時，已經(jīng)比美國晚了倆月，《碟中諜3》被動拖進了暑期檔。不僅面對著《的石頭》這樣口碑之作，還與《超人歸來》競爭，《碟中諜3》也成了系列中存在感差的一部，中國票房8200萬元。那一年是中國電影豐收的一年，國產(chǎn)大制作占據(jù)票房前三名寶座：張藝謀《滿城盡帶黃金甲》2.91億元、馮小剛《夜宴》1.3億元、于仁泰《霍元甲》1.05億元。4（2002年-2012年中國內(nèi)地電影票房一覽表）等到《碟中諜4》上映的時候，已經(jīng)是中國電影產(chǎn)業(yè)化改革的第十個年，它面對的是一個更加開放的中國市場。中國當時與美國達成協(xié)議，同意在每年引進20部電影的基礎(chǔ)上增加引進14部IMAX或3D電影，美方分賬票房比例升高，這給眾多國內(nèi)電影制作的生存帶來巨大壓力，但如今回頭看，這無疑刺激了中國電影產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?！兜姓?》沒有再度與中影攜手，票房6.75億元，派拉蒙怎么也想不到，精心制作的《碟中諜4》會在中國電影市場輸給派拉蒙另一部情懷影片《泰坦尼克號3D版》。后者在中國席卷了9.48億元票房，成為2012年中國海外電影票房**，這與美國市場截然相反。事實上，在派拉蒙出品的兩部電影占據(jù)著中國電影市場大量份額，好萊塢大片涌入中國市場之時，國產(chǎn)電影也沒閑著，《人在囧途之泰囧》成為票房黑馬沖進了觀眾的視野中，它以12.67億元的票房成為了當年的內(nèi)地票房**。中國電影市場也自此開啟了以10億元為計算票房單位的時代。低成本、輕喜劇電影獲得超高票房的奇景也就此展開。”這是**的時代，也是壞的時代“。5部《碟中諜》上映19年后，2015年秋天，阿里巴巴集團董事局**馬云終于和阿湯哥坐在了一起，談笑風生。一個稱贊對方帥，一個羨慕對方的成就。對了，別忘了當年年個發(fā)布《碟中諜》廣告的《杭州日報》，華媒控股如今是杭報集團旗下上市公司。就在2015年夏天，華媒控股也和阿里建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，在新媒體、本地生活、文化創(chuàng)意、互聯(lián)網(wǎng)廣告等領(lǐng)域開展合作。”此類新媒體產(chǎn)品及服務(wù)，將以有利于阿里巴巴生態(tài)體系完善、有利于華媒控股媒體升級為前提條件。“新媒體業(yè)務(wù)，也是華媒控股總結(jié)年度業(yè)績增長時的亮點。這是互聯(lián)網(wǎng)影業(yè)們風起云涌的時代。阿里影業(yè)按照合同約定，將分享《碟中諜5》在的票房，它負責了《碟中諜5》的線上宣傳、衍生品銷售、三大部分，后獲得6870萬元的票房分成，這一成績也是當年業(yè)績的亮點?，F(xiàn)在是2018年的秋天，《碟中諜6》在內(nèi)地票房已經(jīng)超過7億元，這意味著，阿湯哥主演的電影票房已突破100億美元大關(guān)，《碟中諜》系列為其貢獻了34億美元。他已經(jīng)遠遠不止是一個演員而已?！兜姓櫋废盗胁皇呛萌R塢賣座的系列電影，但可能是直觀見證中國電影市場化歷程的一系列作品，它保持著靈活的身段，又不斷嘗試突破極限。阿湯哥說：“我是來這里娛樂人們的，不帶任何保留，這就是我想做的?！?/p>

　　編者按：本文來自“刺猬公社”（ID：ciweigongshe），作者：石燦，。白天，蔣哲涵給人的感覺很陽光，畢竟他擁有1米7的身高和健碩的身材；夜里，他的內(nèi)心偶爾很孤獨，特別是在一次醉酒后，空虛襲來。“你什么都別說，聽我說，可以嗎？”他打開一個叫soul的社交軟件，在上面匹配到了一個女生。他不知道那個女生是誰，他也不在乎那個女生的身份。在接下來的一段時間里，只要她能夠把蔣哲涵的內(nèi)心獨白聽完就好。他一邊憧憬接下來的自我傾訴和宣泄，一邊害怕被那個女生拒絕。“你說吧。”那個女生的聲音傳到他耳里。蔣哲涵告訴那個女生，他18歲，剛剛結(jié)束一段戀情。他很喜歡、很思念前女友，分手后，他對愛情有了更深的理解……那個女生年齡比他大，蔣哲涵一邊訴說內(nèi)心的青春情愫，她一邊插話開導(dǎo)他。整個對話進行了一個多小時，“借著酒氣說的那些話，平時我哪敢啊”。而他忽略了一點，那次對話在一個陌生環(huán)境，對象是陌生女孩，處于青春期的男孩對女孩抱有一種天然的信任感，哪怕是為了滿足某種社交幻想。他們的整個對話都發(fā)生在soul上面，與他們有類似經(jīng)歷的人成千上萬。次登錄soul，蔣哲涵無需填寫任何資料，回答幾個問題做人格測試就好。進入軟件主頁，會有一個滾動“球體”出現(xiàn)在你的眼前，“球體”由每一個人的名字組成，保有科幻感。soul有星球、廣場、發(fā)布、信息和自己五個功能版塊soul有星球、廣場、發(fā)布、信息和自己五個功能版塊，“廣場”功能類似微博，整體而言，soul要更加小清新。蔣哲涵身上有一個標簽叫“00后”，智酷的數(shù)據(jù)顯示，我國有1.6億“00后”和“05后”，目前處于小學階段的人約有6575萬，初中階段4442萬，高中/中專3967萬，離校進入社會4776萬。這一代人大多生長在階層流動性降低、物質(zhì)生活*、獨享父母疼愛、課業(yè)負擔更重、移動互聯(lián)網(wǎng)和內(nèi)容大爆發(fā)的年代。智酷的數(shù)據(jù)還顯示，“05后”使用家長手機得到了七成以上家長的同意，每天有3個小時以上的自由時間。這意味著，他能擁有足夠的渠道和時間接觸互聯(lián)網(wǎng)。他們很早就開始探索自我認知了。《騰訊00后研究報告》有數(shù)據(jù)顯示，66%的“00后”表示“有很多決定都是我自己做的”。移動互聯(lián)網(wǎng)讓這一代人能高效地接觸不同領(lǐng)域的信息，并作出判斷；但他們也很孤獨，內(nèi)心情感豐富敏感，習慣在社交平臺上表達自己的想法，能在那里找到共同記憶。2012年誕生的微信是滿足不了他們的，一款擁有10億月活用戶的軟件不會輕易為某一個群體妥協(xié)，任何一個變動都會影響到十多億人，得不償失。微信在今年對產(chǎn)品動過手腳，每一次調(diào)整都引起不小的波瀾，其中有很多反對和埋怨的聲音，微信團隊后不得不將部分改動改回原來的模樣。在商業(yè)戰(zhàn)爭里，有一種形式叫“側(cè)翼戰(zhàn)”。在這種戰(zhàn)斗形式里，攻擊方不會直面自己的對手，而是在對手顧不上的領(lǐng)域構(gòu)筑自己即戰(zhàn)力，發(fā)動突然襲擊，出乎意料，直插要害。在社交領(lǐng)域，soul、一罐等新型社交產(chǎn)品走的就是這條路，他們找了一條非常狹小的賽道——soul講究陌生人靈魂交流，一罐注重陌生人標簽化交流。這兩個狹小的賽道都是QQ和微信里的某一個小功能，被新形勢下的創(chuàng)業(yè)者賦予了新的生命，也讓他們在社交領(lǐng)域分得一杯羹。soul創(chuàng)始人張璐，2007年從中山大學本科畢業(yè)，在尼爾森市場研究公司任職，參與數(shù)據(jù)挖掘和分析，消費者行為研究項目。2009年加入Innext管理咨詢公司，任中國區(qū)總經(jīng)理，直接向總部的合伙人匯報。用她的公開介紹來說，“積累了良好的商業(yè)嗅覺，價值理解和談判能力?！?016年她決定做soul時，互聯(lián)網(wǎng)審美還以“看臉”為主流。她接受媒體采訪時說，“不以臉為必要條件，而用‘圖片音樂’進行心靈匹配，給人們更多想象空間和感知能力，給高素質(zhì)的人群一個，同時表達，展示自己的平臺?！倍辛硪粋€直接的需求：“作為一個白領(lǐng)高知女性，我們發(fā)現(xiàn)想要在互聯(lián)網(wǎng)上找到相對干凈，純凈的空間，放眼望去，市面上并沒有非常合適我們的軟件?！彼胱鲆豢罘址昼娬业健皩Φ娜恕钡姆窒碥浖?。“soul是一種比較的社交方式，確保了用戶可以沒有壓力地進行分享、傾訴和溝通?！彼诮邮堋睹咳丈虉蟆凡稍L時稱?！?0后”是soul和一罐的主要目標群體，這類人群在未來的5年里，會成為互聯(lián)網(wǎng)的主要年輕消費者。不過，現(xiàn)在他們還在養(yǎng)成階段。soul的野心可不只是“00后”，它將目標人群從12歲到50歲，能吃下的一個都不放過。這類目標人群應(yīng)該來承接的社交軟件是QQ，因為它擁有更為深厚的低齡化社交土壤。只是，廣告越來越多、界面越來越“臟”、功能越來越重的QQ生活得并不好，它正在喪失低齡化社交老大哥的江湖地位。騰訊2018年第二季度財報顯示，QQ月活躍賬戶數(shù)達到8.03億，比去年同期下降5.5%。從2016年的8.99億相比，QQ的月活躍用戶數(shù)，已經(jīng)跌去了差不多1個億，而且跌出了一條斷崖式的曲線，即使有短暫反彈，隨后也在繼續(xù)下跌。當然，這并不會影響QQ在實際生活中的使用，比如家長必須要在Q里幫助孩子做家庭作業(yè)。但QQ遺失的那部分人，正在成為別人的“座上賓”。QQ團隊對這群人有過“挽留”，他們打造出了學生職業(yè)路徑過渡型社交軟件TIM，用它來挽留那些剛畢業(yè)的用戶，但效果甚微。TIM的主要對手不是別人，而是微信。從QQ、微博、微信推崇的圖文時代，到快手、抖音的短視頻時代，他們都不放過打造社交關(guān)系鏈的念想。從2017年開始，社交的另一個時代來了，不過效果不明顯。2017年，在一次公開演講里，字節(jié)跳動CEO張一鳴說，今日頭條即將開啟智能社交時代，今日頭條確實這么做了，主要陣地是今日頭條上的微頭條。邏輯是：依靠一個強大的軟件給子產(chǎn)品吸引流量，放到具體的產(chǎn)品中來，就是今日頭條給微頭條導(dǎo)流。這個邏輯和騰訊做微視一樣，用QQ、QQ空間乃至微信給微視導(dǎo)流。到現(xiàn)在他們都沒有取得十分顯著和持久的效果，至少不能撬動原有的市場利益格局。這并不阻礙智能社交時代的進階之路，QQ、微博、陌陌、微信等主流社交軟件都將人工智能技術(shù)引入產(chǎn)品。很大一部分技術(shù)應(yīng)用在了內(nèi)容分發(fā)之外的社交分發(fā)上。也就是說，算法給用戶分配了男性者或女性者，發(fā)展得順利的話，那就是算法分配男、女朋友了。這股浪潮沒有在主導(dǎo)的產(chǎn)品上大肆體現(xiàn)出來，而是在小而美的社交軟件上體現(xiàn)得愈加明顯，它們沒有提供智能社交功能之外的KPI負擔和思想負擔，毫無顧慮地往前沖，目標明確。soul和一罐的誕生就是代表了這樣一股新生力量——能把智能社交玩出花兒來的力量——它們背后還有Same、探探、對面、派派等。soul讓外界次大范圍知曉，是因為9月13日的微博熱搜。那天，有很多用戶在微博發(fā)問：“soul登不上了怎么辦？”9月14日，soul團隊發(fā)布公告稱：用于用戶量激增，服務(wù)器壓力過載；soul從9月14日到9月21日進行全面的技術(shù)升級，暫時停用發(fā)布動態(tài)和評論動態(tài)的功能。此前，soul在知乎等社交平臺大面積投放廣告，讓不少早期種子用戶不開心，他們正在逃離soul。有數(shù)據(jù)顯示，soul誕生在2016年11月，slogan是“發(fā)現(xiàn)心靈契合的陌生人”。在伴侶價值觀層面，一直都提倡靈魂伴侶這個概念，陌陌曾用LBS（地理定位）技術(shù)嘗試實現(xiàn)這一愿望，后卻弄成了技術(shù)助力“**”，陌生人沒有在道德上遭受譴責，陌陌卻承受了巨大的道德壓力，直到這兩年才緩和過來。soul的目標也是陌生人，它也有“**”的風險，不過它的核心技術(shù)不是LBS，而是大數(shù)據(jù)分發(fā)。它在標簽上做文章，用心理測試、個性化標簽試圖展現(xiàn)一個人的畫像。我們可以把soul理解成一個中介，它連接了多個陌生人，當你進入soul的時候，它會給你做簡單的人物測試，將你的個人信息放置到一個巨大的數(shù)據(jù)容器里；當另一個人進來時，他也做同樣的事情。一旦你在“星球”啟動“機器人匹配”按鈕，想尋找某一個三觀趣味與你相近的人，soul就會在那個巨大的數(shù)據(jù)容器里，將你們的標簽信息進行匹配，把匹配數(shù)值高者推薦給你。你們可以通過文字交流，也可以通過語音交流。soul與陌陌、探探之類的陌生人軟件不一樣，它不要求注冊用戶使用真實頭像和真實姓名。按照soul團隊的理解，他們認為頭像具有欺騙性，真人和照片人物不一定相同。既然如此，他們直接弄了多個統(tǒng)一的漫畫頭像供用戶選擇。名字也如此。在soul和一罐里面，就像是參加一場蒙面舞會，除了既定的外在標簽，其他的內(nèi)在思想，需要靠才能獲得。這是社交的個階段——相識，讓人與人聊起來，熟絡(luò)之后的事情，就不得而知了。一罐走的陌生人社交路線沒有soul那么“花哨”，要呆板得多。靜態(tài)的界面，蠕動的標簽，弱化了個人主頁，強化了內(nèi)容社區(qū)，隨意打開一個標簽，里面都是無頭像用戶的動態(tài)。它更像是一款反個人中心主義的社交產(chǎn)品。一罐的產(chǎn)品界面一罐的標簽要比soul明顯，在一個罐子里，裝滿了各種簽，像先生的法寶。在中國傳統(tǒng)文化里，流行著一個叫“求簽”的文化，大師擁有千百年職業(yè)積淀，他們的吃飯工具是竹筒和簽，大街上、寺廟里都能見到他們的蹤影。你可以把一罐理解為大師的那個裝滿簽的罐。把這個理念放到互聯(lián)網(wǎng)時代，一罐團隊就是將千百年的術(shù)互聯(lián)網(wǎng)社交化了。他們在一罐里放置了人們感興趣的主題，比如喪、吐槽、沙雕、秘密、心愿、找同好、戀愛，每一個標簽都契合了互聯(lián)網(wǎng)主流情緒。soul和一罐的一大共同點是隱藏用戶身份，去中心化，把用戶展示在一個更為平等的空間場域中，用“隨即ID機制——內(nèi)容——社區(qū)——社交”的邏輯構(gòu)建用戶粘性。在一罐里，用戶的每一次發(fā)言和評論，都可以采用**名字，如果你的表白失敗，這套機制相當于是給失敗者復(fù)活的機會。不看人，只看內(nèi)容。要知道，內(nèi)容體現(xiàn)“三觀”。這套機制在職場社交軟件“脈脈”上，被運用得爐火純青，它給發(fā)言者提供了適當?shù)陌踩?，也保證了發(fā)言內(nèi)容的勁爆程度。正當人們沉溺于那些讓人驚喜的信息狂歡時，監(jiān)管部門在7月25日發(fā)了一道命令，讓“脈脈”整改了它原來的“匿名”版塊，原因是有些用戶匿名發(fā)布謠言侮辱誹謗他人，侵犯他人名譽、隱私。整改后，“匿名”版塊更名“職言”，很多內(nèi)容被“脈脈”內(nèi)容審核部門自行過濾，現(xiàn)在的內(nèi)容還是職場困惑、職場經(jīng)驗、職場消息、薪資報酬為主，不過勁爆程度要比之前緩和多了。在“脈脈”瀏覽匿名發(fā)言信息有什么好處呢？一位匿名人士告訴刺猬公社（ID:ciweigognshe），他在“脈脈”上，獲知了不少關(guān)于他所在公司的內(nèi)部信息，那些信息對于他的職業(yè)規(guī)劃來說，富有價值。當然，部分公司管理層可不喜歡這樣，比如透露工資，這在互聯(lián)網(wǎng)公司相當于“信息”。“脈脈”對個人動態(tài)的分發(fā)也是有一手的。個人動態(tài)在算法推薦下，會被推到不同人的主頁上。在用戶運營方面，“脈脈”也拿到了不少**信息。前不久，米果文化副董事長、《奇葩說》辯手馬薇薇“分手”上微博熱搜，從現(xiàn)在的跡象來看，這一消息不是在微博曝出來的，而是她在“脈脈”上發(fā)布了一條動態(tài)說：“我總是帶著悲傷的心情去戀愛，好像開始就看見了結(jié)束。別學我。”經(jīng)過一輪信息認證傳播，才有了微博的狂歡。查閱她的微博和“脈脈”賬號，發(fā)現(xiàn)原本生活化的微博成了她的工作動態(tài)發(fā)布渠道，原本職場化的“脈脈”卻成了她分享個人經(jīng)驗和心情的主要平臺。哪怕賬號內(nèi)容不是她個人直接發(fā)布，也能看得出來，“脈脈”上的人更喜歡她現(xiàn)在的樣子?！懊}脈”的職場實名制度，至少減少了很多噴子的出場機會，因為每一個噴子在懟別人時，都不希望自己的身份是公開的，一旦開噴，你不僅要為自己負責，你還要為你所在的公司名譽負責。這套機制給了人們坦誠交流的心理暗示，也造就了人與人溝通交流的職場道德底線?！懊}脈”的核心不是陌生人社交，只是說，它在陌生人社交上開辟了一個新陣地。做職場關(guān)系鏈條才是它的愿景。在很長的一段時間里，陌生人社交被人們丟進了垃圾桶里，直到soul、一罐等團隊用很大的精力重拾回來，將算法介入其中。并不是說算法介入就一定能成功，還要看時機。一向受傳統(tǒng)文化影響的人們內(nèi)斂含蓄，害怕在QQ、微信、微博等大眾化社交軟件上發(fā)布個人動態(tài)，個人空間被大眾化社交軟件侵襲，壓力無處釋放。不少人會拿飯否、即刻、知乎、豆瓣等軟件當做個人日記本來用，每天匿名寫寫自己的個人感受，吐槽世道，慶幸沒有人看到那些動態(tài)，或者是看到后進行簡單評論，成了他們**的歡愉。那些地方也成了他們的私人自留地。他不知道的是，除了停運的飯否外，其他社交軟件基本都加載了人工智能技術(shù)，對內(nèi)容進行多次疊加開發(fā)。平臺可不希望一條有價值的內(nèi)容只有一次生命周期，他們希望那條有價值的內(nèi)容能被更多人看到。并且，大多社交軟件平臺都希望搭建一個強有力的社交體系，只有這樣，才會有源源不斷的內(nèi)容產(chǎn)生，商業(yè)模式才能運行。這在微博內(nèi)部，被稱為用戶的個人社交資產(chǎn)。熟人社交已經(jīng)成為我們不少人的負擔，LBS陌生人社交路線已經(jīng)被走爛，“算法靈犀測試”模式會成為這個秋天的驚雷嗎？一旦資本對此作出反映，我們會得到一個階段性的答案。

　　編者按：本文來自微信公眾號“S先生”（ID：TheMisterS），作者Mingke，。原題目《人工智障2:你看到的AI與智能無關(guān)》前言大家好，我又出來懟人了。兩年前，寫了一篇文章《為什么現(xiàn)在的人工智能助理都像人工智障》，當時主要是懟“智能助理們”。這次呢則是表達“我不是針對誰，只是現(xiàn)在所有的深度學習都搞不定對話AI”，以及“你看都這樣了，那該怎么做AI產(chǎn)品”。-閱讀門檻-時間：這篇真的太長了（近3萬字）根據(jù)預(yù)覽同學們的反饋，通常次閱讀到Part3時，會消耗很多精力，但讀完P(guān)art3才發(fā)現(xiàn)是精華（同時也是燒腦的部分）。請大家酌情安排閱讀時間?？勺x性：我會在內(nèi)容里邀請你一起思考（無需知識），所以可能不適合通勤時間閱讀。你的閱讀收益取決于在過程中思考的參與程度。適合人群：對話智能行業(yè)從業(yè)者、AIPM、關(guān)注AI的投資人、對AI有強烈興趣的朋友、關(guān)心自己的工作會不會被AI代替的朋友；關(guān)于鏈接：閱讀本文時，無需閱讀每個鏈接里的內(nèi)容，這并不會影響對本文的理解。-關(guān)于“人工智障”四個字-上一片文章發(fā)出后，有朋友跟我說，標題里的“人工智障”這個詞貌似有點offensive。作為學語言出身的，我來解釋一下這個原因：開始呢，我是在跟一位企業(yè)咨詢顧問聊人工智能這個賽道的現(xiàn)狀。因為對話是用英語展開的，當時為了表達我的看法“現(xiàn)在的智能助理行業(yè)正處在一種難以逾越的困境當中”，我就跟她說“CurrentlyallthedigitalassistantsareArtificial-Intelligentlychallenged”。她聽了之后哈哈一笑?！癷ntelligentlychallenged”同時也是英文中對智障的委婉表達。假設(shè)不了解這個常識，她就可能忽略掉這個梗，盡管能明白核心意思，只是不會覺得有什么好笑的。那么信息在傳遞中就有損失。寫文章時，我把這個信息翻譯成中文，就成了“人工智障”。但是因為中文語法的特性，有些信息就lostintranslation了。比如實際表達的是“一種困境的狀態(tài)”而不是“一件事”。（順便說一下，中文的智障，實際上是政治正確的稱呼，詳見特殊會的用詞方法。）為什么要寫那么多字來解釋這個措辭？因為不同的人，看見相同的字，也會得到不同的理解。這也是我們要討論的重點之一。那么，我們開始吧。Part1對話智能的表現(xiàn)：智障:ITU2017年10月，上圖這個叫Sophia的機器人，被沙特阿拉伯授予了正式的公民身份。公民身份，這個評價比圖靈測試還要牛。何況還是在沙特，他們才剛剛允許女性開車不久（2017年9月頒布的法令）。Sophia經(jīng)常參加各種會、“發(fā)表演講”、“接受采訪”，比如去對話，表現(xiàn)出來非常類似人類的言談；去和WillSmith拍MV；接受GoodmorningBritain之類的主流媒體的采訪；甚至公司創(chuàng)始人參加JimFallon的訪談時一本正經(jīng)的說Sophia是“basicallyalive”。Basicallyalive.要知道，西方的吃瓜群眾都是看著《》長大的，前段時間還看了《西部世界》。在他們的世界模型里，“機器智能會覺醒”這個設(shè)定是遲早都會發(fā)生的。普通大眾開始嚇得瑟瑟發(fā)抖。不僅開始擔心自己的工作是不是會被替代，還有很多人開始擔心AI會不會統(tǒng)治人類，這樣的話題展開?！拔磥硪褋怼保芏嗳硕家詾檎嬲娜斯ぶ悄芤呀?jīng)近在咫尺了。只是，有些人可能會注意到有些不合理的地方：“等等，人工智能都要威脅人類了，為啥我的Siri還那么蠢？”Source:DumbAndDumber:ComparingAlexa,Siri,CortanaAndTheGoogleAssistant,Forbes,May2018我們來看看到2018年末在對話智能領(lǐng)域，各方面究竟發(fā)展的如何了?！安灰毡静恕蔽以?016年底做過一個測試，對幾個智能助理提一個看似簡單的需求：“推薦餐廳，不要日本菜”。只是各家的AI助理都會給出一堆餐廳推薦，全是日本菜。2年過去了，在這個問題的處理上有進展么？我們又做了一次測試：結(jié)果是依然沒有解決?！安灰眱蓚€字被所有助理一致忽略了。為什么要關(guān)注“不要”兩個字？之前我去到一家某非常有名的智能語音創(chuàng)業(yè)公司，聊到這個問題時，他家的PM顯出疑惑：“這個邏輯處理有什么用？我們后臺上看到用戶很少提出這類表達啊?！甭牭竭@樣的評論，基本可以確定：這家公司還沒有深入到服務(wù)對話領(lǐng)域。場景方面，一旦深入進服務(wù)領(lǐng)域里的多輪對話，很容易會遇到類似這樣的表達：“我不要這個，有更便宜的么？”。后臺沒有遇到，只能說用戶還沒開始服務(wù)就結(jié)束了。場景方面與AI公司的domain選擇有關(guān)。但是在技術(shù)方面，則是非常重要的。因為這正是真正智能的核心特點。我們將在part2&3詳細聊聊這個問題?，F(xiàn)在先拋個結(jié)論：這個問題解決不了，智能助理會一直智障下去的。“ToC團隊轉(zhuǎn)ToB”自從2015年幾個重要的深度學習在當中火了起來，大小公司都想做“Her”這樣面對個人消費者的通用型智能助理（ToC類產(chǎn)品的目標）。一波熱錢投給有希望的種子隊伍（擁有Fancy背景）之后，全滅。目前為止，在2C這方面的所有商用產(chǎn)品，無論是還是創(chuàng)業(yè)公司，全部達不到用戶預(yù)期。在人們的直覺里，會認為“智能助理”，處理的是一些日常任務(wù)，不涉及的需求，應(yīng)該比“智能專家”好做。這是延續(xù)“人”的思路。推薦餐廳、安排行程是人人都會做的事情；卻只有少數(shù)受過訓(xùn)練的人能夠處理金融、醫(yī)療問診這類問題。而對于現(xiàn)在的AI，情況正好相反?，F(xiàn)在能造出在圍棋上打敗柯潔的AI，但是卻造不出來能給柯潔管理日常生活的AI。隨著toC助理賽道的崩盤，ToBornottoB已經(jīng)不再是問題，因為已經(jīng)沒得選了，只能ToB。這不是商業(yè)模式上的選擇，而是技術(shù)的限制。目前ToB，特別是限定領(lǐng)域的產(chǎn)品，相對ToC類產(chǎn)品更可行：一個原因是領(lǐng)域比較封閉，用戶從思想到語言，不容易發(fā)揮跑題；另一方面則是數(shù)據(jù)充分。只是ToB的公司都很容易被當成是做“外包”的。因為客戶是一個個談下來的，項目是一個個交付的，這意味著增長慢，靠人堆，沒有復(fù)利帶來的指數(shù)級增長。大家紛紛表示不開心。這個“幫人造機器人”的業(yè)務(wù)有點像“在網(wǎng)頁時代幫人建站”。轉(zhuǎn)成ToB的團隊經(jīng)常受到資本的質(zhì)疑：“你這個屬于做項目，怎么規(guī)?；?？”要知道，國內(nèi)的很多投資機構(gòu)和里面的投資經(jīng)理入行的時間，是在國內(nèi)的移動互聯(lián)起來的那一波?！癝calability”或者“高速增長”是體系里重要的指標，沒有之一。而做項目這件事，就是Casebycase，要增長就要堆人，也就很難出現(xiàn)指數(shù)級增長。這就有點尷尬了?！澳惴判?，我有SaaS！哦不，是AIaaS。我可以打造一個平臺，上面有一系列工具，可以讓客戶們自己組裝機器人?！比欢@些想做技能平臺的創(chuàng)業(yè)公司，也沒有一個成功的。短期也不可能成功。YannLeCun對AIaas的看法主要的邏輯是這樣的：你給客戶提供工具，但他需要的是雕像——這中間還差了一個雕塑家。佐證就是那些各家試圖開放“對話框架”給更小的，甚至是服務(wù)提供者，幫助他們“3分鐘開發(fā)出自己的AI機器人”，具體就不點名了。自己都開發(fā)不出來一個讓人滿意的產(chǎn)品，還想抽象一個范式出來讓別人沿用你的（不work的）框架？不過，我認為MLaaS在長期的成功是有可能的，但還需要行業(yè)發(fā)展更為成熟的時候，現(xiàn)在為時尚早。具體分析我們在后面Part5會談到?！耙粝涞某晒椭悄艿氖　睂υ掃@個領(lǐng)域，另一個比較火的賽道是智能音箱。各大主要科技公司都出了自己的智能音箱，騰訊叮當、阿里的天貓精靈、小米音箱、國外的Alexa、Google的音箱等等。作為一個硬件品類，這其實是個還不錯的生意，基本屬于制造業(yè)。不僅出貨不差，還被寄予期望，能夠成為一個生態(tài)的生意——核心邏輯看上去也是充滿想象力的：超級終端：在后移動時代，每家都想像iphone一樣搶用戶的入口。只要用戶習慣使用語音來獲得咨詢或者服務(wù)，甚至可以像Xbox/ps一樣，硬件賠錢賣，軟件來掙錢；用語音做OS：打造各類語音的技能，然后通過大量“離不開的技能”反哺這個OS的市場占有；提供平臺：像Xcode一樣，給提供應(yīng)用開發(fā)的工具和分發(fā)平臺、提供使用服務(wù)的流量?？墒牵@些技能使用的實際情況是這樣的：Source:Statista萬眾期待的killerapp并沒有出現(xiàn)；基本沒有商業(yè)服務(wù)型的應(yīng)用；技能都沒賺到錢，也不知道怎么；大部分高頻使用的技能都沒有商業(yè)價值——用戶用的多的就是“查天氣”沒有差異性：智能的差異嘛基本都沒有的事兒?！盎实鄣男氯斯ぶ悄堋被剡^頭來，我們再來看剛剛那位沙特阿拉伯的公民，Sophia。既然剛剛提到的那么多公司投入了那么多錢和科學家，都搞成這樣，憑什么這個Sophia能一鳴驚人？因為Sophia的“智能”是個**?？梢灾苯右肶annLeCun對此的評價，“這是鬼扯”。簡單來說，Sophia是一個帶喇叭的木偶——在各種大會上的發(fā)言和采訪的內(nèi)容都是人工撰寫，然后用人人都有的語音合成做輸出。卻被宣傳成為是其“人工智能”的自主意識言論。這還能拿“公民身份”，可能是人類公民被黑的慘的一次。這感覺，好像是我家的橘貓被一所985大學授予了土木工程學士學位。其實對話系統(tǒng)里，用人工來撰寫內(nèi)容，或者使用模版回復(fù)，這本來就是現(xiàn)在技術(shù)的現(xiàn)狀（在后面我們會展開）。但刻意把“非智能”的產(chǎn)物說成是“智能”的表現(xiàn)，這就不對了。考慮到大部分吃瓜群眾是通過媒體渠道來了解當前技術(shù)發(fā)展的，跟著炒作的媒體（比如被點名的TechInsider）都是這場**的共犯。這些不知道是無知還是無良的文科生，真的沒有做好新聞工作者份內(nèi)的調(diào)查工作。近這股妖風也吹到了國內(nèi)的韭菜園里。Sophia出現(xiàn)在了王力宏的一首講AI的MV里；然后又2018年11月跑去給大企業(yè)站臺。真的，行業(yè)內(nèi)認真做事兒的小伙伴，都應(yīng)該站出來，讓大家更清晰的知道現(xiàn)在AI——或者說機器學習的邊界在哪兒。不然甲方爸爸們信以為真了，突然指著sophia跟你說，“別人都能這么自然，你也給我整一個?！蹦闩虏坏醚b個真人進去？對了，說到這兒，確實現(xiàn)在也有：用人——來成人工智能——來模擬人，為用戶服務(wù)。Source:TheGuardian國內(nèi)的案例典型的就是銀行用的大堂機器人，其實是真人在遠程語音（所謂Telepresence）。美國有X.ai，做基于的日程管理的。只是這個AI到了下午5點就要下班。當然，假如我是這些**背后，被質(zhì)疑的時候，我還可以強行拉回人工智能上：“這么做是為了積累真正的對話數(shù)據(jù)，以后用來做真的AI對話系統(tǒng)識別的訓(xùn)練。”這么說對外行可能是毫無破綻的。但是真正行業(yè)內(nèi)干正經(jīng)事的人，都應(yīng)該像傅盛那樣站出來，指明這些做法是**：“沒有一家能做出來......做不到，一定做不到”。人家沙特是把AI當成人，這些套路是把人當成AI。然后大眾就開始分不清楚究竟什么是AI了。“人工智能究竟（tmd）指的是什么？”另一方面，既然AI現(xiàn)在的那么蠢，為什么馬一龍(ElonMusk)卻說“AI很有可能毀滅人類”；霍金甚至直接說“AI可能是人類文明里糟糕的事件”。而在另一邊，F(xiàn)acebook和Google的**科學家卻在說，現(xiàn)在的AI都是渣渣，根本不需要擔心，甚至應(yīng)該重做。大家該相信誰的？一邊是要去火星的男人，和說不定已經(jīng)去了火星的男人；另一邊是當前兩家科技的人物。其實他們說的都對，因為這里說到的“人工智能”是兩碼事。馬一龍和霍金擔心的人工智能，是由人造出來的真正的智能，即通用人工智能（AGI,ArtificialGeneralIntelligence）甚至是超級智能（SuperIntelligence）。而YannLeCun和Hinton指的人工智能則是指的當前用來實現(xiàn)“人工智能效果”的技術(shù)（基于統(tǒng)計的機器學習）。這兩位的觀點是“用這種方式來實現(xiàn)人工智能是行不通的”。兩者本質(zhì)是不同的，一個指的是結(jié)果，一個指的是（現(xiàn)在的）過程。那么當我們在討論人工智能的時候，究竟在說什么？JohnMcCathyJohnMcCathy在1956年和MarvinMinsky，NathanielRochester以及ClaudeShannon在達特貌似研討會上打造了AI這個詞，但是到目前為止，學界工業(yè)界并沒有一個統(tǒng)一的理解。根本的問題是目前人類對“智能”的定義還不夠清楚。何況人類本身是否是智能的**體現(xiàn)，還不一定呢。想想每天打交道的一些人：）一方面，在大眾眼中，人工智能是“人造出來的，像人的智能”，比如Siri。同時，一個AI的水平高低，則取決于它有多像人。所以當Sophia出現(xiàn)在公眾眼中的時候，普通人會很容易被蒙蔽（甚至能通過圖靈測試）。Oracle對AI的定義也是“只要是能讓計算機可以模擬人類行為的技術(shù)，都算！”而另一方面，從字面上來看“ArtificialIntelligence”，只要是人造的智能產(chǎn)品，理論上都算作人工智能。也就是說，一個手持計算器，盡管不像人，也應(yīng)算是人工智能產(chǎn)品。但我相信大多數(shù)人都不會把計算器當成是他們所理解的人工智能。這些在認識上不同的解讀，導(dǎo)致當前大家對AI應(yīng)用的期望和評估都有很多差異。再加上還有“深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學習”這些概念紛紛跟著人工智能一起出現(xiàn)。但是各自意味著什么，之間是什么關(guān)系，普通大眾都不甚了解?！皼]關(guān)系，韭菜不用懂?！钡窍胍罹虏说娜?，**能搞清楚吧。連有些投資人自己也分不清，你說怎么做判斷，如何投項目？當然是投胸大的。以上，就是到2018年末，在對話領(lǐng)域的人工智能的現(xiàn)狀：智能助理依然智障；大部分ToB的給人造機器人的都無法規(guī)模化；對話方面沒有像AlphaZero在圍棋領(lǐng)域那樣的讓人震驚的產(chǎn)品；沒有商業(yè)上大規(guī)模崛起的跡象；有的是一團渾水，和渾水摸魚的人。為什么會這樣？為什么人工智能在圖像識別，人臉識別，下圍棋這些方面都那么快的進展，而在對話智能這個領(lǐng)域卻是如此混亂？既然你都看到這里了，我相信你是一個愿意探究本質(zhì)的好同志。那么我們來了解，對話的本質(zhì)是什么；以及現(xiàn)在的對話系統(tǒng)的本質(zhì)又是什么。Part2當前對話系統(tǒng)的本質(zhì)：填表“AIthinks,manlaughs”Source:TheGlobeandMail有一群小雞出生在一個農(nóng)場，無憂無慮安心地生活。雞群中出現(xiàn)了一位科學家，它注意到了一個現(xiàn)象：每天早上，食槽里會自動出現(xiàn)糧食。作為一名優(yōu)秀的歸納法信徒(Inductivist)，這只科學雞并不急于給出結(jié)論。它開始全面觀察并做好記錄，試圖發(fā)現(xiàn)這個現(xiàn)象是否在不同的條件下都成立。“星期一是這樣，星期二是這樣；樹葉變綠時是這樣，樹葉變黃也是這樣；天氣冷是這樣，天氣熱也是這樣；下雨是這樣，出太陽也是這樣！”每天的觀察，讓它越來越興奮，在心中，它離真相越來越接近。直到有一天，這只科學雞再也沒有觀察到新的環(huán)境變化，而到了當天早上，雞舍的門一打開，它跑到食槽那里一看，依然有吃的！科學雞，對他的小伙伴，志在必得地宣布：“我預(yù)測，每天早上，槽里會自動出現(xiàn)食物。明天早上也會有！以后都會有！我們不用擔心餓死了！”經(jīng)過好幾天，小伙伴們都驗證了這個預(yù)言，科學雞驕傲的并興奮的把它歸納成“早起的小雞有食吃定理”。正好，農(nóng)場的農(nóng)夫路過，看到一只興奮的雞不停的咯咯叫，他笑了：“這只雞很可愛哦，不如把它做成叫花雞好了”?？茖W雞，卒于午飯時間。在這個例子里，這只羅素雞（BertrandRussell’schicken）只對現(xiàn)象進行統(tǒng)計和歸納，不對原因進行推理。而主流的基于統(tǒng)計的機器學習特別是深度學習，也是通過大量的案例，靠對文本的特征進行歸類，來實現(xiàn)對識別語義的效果。這個做法，就是羅素雞。目前，這是對話式人工智能的主流技術(shù)基礎(chǔ)。其主要應(yīng)用方向，就是對話系統(tǒng)，或稱為Agent。之前提到的智能助理Siri，Cortana，GoogleAssistant以及行業(yè)里面的智能客服這些都算是對話智能的應(yīng)用?！皩υ捴悄艿暮谙洹边@些產(chǎn)品的交互方式，是人類的自然語言，而不是圖像化界面。圖形化界面（GUI）的產(chǎn)品，比如網(wǎng)頁或者APP的產(chǎn)品設(shè)計，是所見即所得、界面即功能。對話智能的交互（CUI,ConversationalUI）是個黑箱：終端用戶能感知到自己說出的話（輸入）和機器人的回答（輸出）——但是這個處理的過程是感覺不到的。就好像跟人說話，你并不知道他是怎么想的。每一個對話系統(tǒng)的黑箱里，都是自由發(fā)揮的天地。雖說每家的黑箱里面都不同，但是底層的思路，都萬變不離其宗，核心就是兩點：聽人話（識別）講人話（對話管理）。如果你是從業(yè)人員，那么請回答一個問題：你們家的對話管理是不是填槽？若是，你可以跳過這一節(jié)（主要科普填槽是怎么回事），請直接到本章的第五節(jié)“當前對話系統(tǒng)的局限”?！癆I如何聽懂人話？”對話系統(tǒng)這個事情在2015年開始突然火起來了，主要是因為一個技術(shù)的普及：機器學習特別是深度學習帶來的語音識別和NLU(自然語言理解)——主要解決的是識別人講的話。這個技術(shù)的普及讓很多團隊都掌握了一組關(guān)鍵技能：意圖識別和實體提取。這意味著什么？我們來看一個例子。在生活中，如果想要訂，人們會有很多種自然的表達：“訂”；“有去上海的航班么？”；“看看航班，下周二出發(fā)去紐約的”；“要出差，幫我查下”；等等等等可以說“自然的表達”有無窮多的組合（自然語言）都是在代表“訂”這個意圖的。而聽到這些表達的人，可以準確理解這些表達指的是“訂”這件事。而要理解這么多種不同的表達，對機器是個挑戰(zhàn)。在過去，機器只能處理“結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)”（比如關(guān)鍵詞），也就是說如果要聽懂人在講什么，必須要用戶輸入的指令。所以，無論你說“我要出差”還是“幫我看看去北京的航班”，只要這些字里面沒有包含提前設(shè)定好的關(guān)鍵詞“訂”，系統(tǒng)都無法處理。而且，只要出現(xiàn)了關(guān)鍵詞，比如“我要退訂”里也有這三個字，也會被處理成用戶想要訂。自然語言理解這個技能出現(xiàn)后，可以讓機器從各種自然語言的表達中，區(qū)分出來，哪些話歸屬于這個意圖；而那些表達不是歸于這一類的，而不再依賴那么死板的關(guān)鍵詞。比如經(jīng)過訓(xùn)練后，機器能夠識別“幫我推薦一家附近的餐廳”，就不屬于“訂”這個意圖的表達。并且，通過訓(xùn)練，機器還能夠在句子當中自動提取出來“上?！?，這兩個字指的是目的地這個概念（即實體）；“下周二”指的是出發(fā)時間。這樣一來，看上去“機器就能聽懂人話啦！”。這個技術(shù)為啥會普及？主要是因為機器學習領(lǐng)域的學術(shù)氛圍，導(dǎo)致重要的論文基本都是公開的。不同團隊要做的是考慮具體工程實施的成本。后的效果，就是在識別自然語言這個領(lǐng)域里，每家的基礎(chǔ)工具都差不多。在意圖識別和實體提取的準確率，都是百分點的差異。既然這個工具本身不是核心競爭力，甚至你可以用別家的，大把可以選，但是關(guān)鍵是你能用它來干什么？“DuetotheacademicculturethatMLcomesfrom,prettymuchalloftheprimaryscienceispublishedassoonasit’screated-almosteverythingnewisapaperthatyoucanreadandbuildwith.Butwhatdoyoubuild?”——BenedictEvans（A16Z合伙人）在這方面，顯而易見的價值，就是解放雙手。語音控制類的產(chǎn)品，只需要聽懂用戶的自然語言，就去執(zhí)行這個操作：在家里要開燈，可以直接說“開燈”，而不用去按開關(guān)；在車上，說要“開天窗”，天窗就打開了，而不用去找對應(yīng)的按鈕在哪里。這類系統(tǒng)的重點在于，清楚聽清哪個用戶在講是什么。所以麥克風陣列、近場遠場的抗噪、聲紋識別講話的人的身份、ASR（語音轉(zhuǎn)文字），等等硬件軟件的技術(shù)就相應(yīng)出現(xiàn)，向著前面這個目標不斷優(yōu)化?！爸v人話”在這類應(yīng)用當中，并不那么重要。通常任務(wù)的執(zhí)行，以結(jié)果進行反饋，比如燈應(yīng)聲就亮了。而語言上的反饋，只是一個輔助作用，可有可無。但是任務(wù)類的對話智能，往往不止是語音控制這樣一輪交互。如果一個用戶說，“看看明天的”——這表達正常，但無法直接去執(zhí)行。因為缺少執(zhí)行的必要信息：1）從哪里出發(fā)？和2）去哪里？如果我們希望AIAgent來執(zhí)行這個任務(wù)，一定要獲得這兩個信息。對于人來完成這個業(yè)務(wù)的話，要獲得信息，就得靠問這個用戶問題，來獲得信息。很多時候，這樣的問題，還不止一個，也就意味著，要發(fā)起多輪對話。對于AI而言，也是一樣的。要知道“去哪里”=Agent問用戶“你要去哪里？”要知道“從哪里出發(fā)”=Agent問用戶“你要從哪里出發(fā)呢？”這就涉及到了對話語言的生成?！癆I如何講人話？”決定“該說什么話”，才是對話系統(tǒng)的核心——無論是硅基的還是碳基的智能。但是深度學習在這個版塊，并沒有起到什么作用。在當前，處理“該說什么”這個問題，主流的做法是由所謂“對話管理”系統(tǒng)決定的。盡管每一個對話系統(tǒng)背后的“對話管理”機制都不同，每家都有各種理解、各種設(shè)計，但是萬變不離其宗——目前所有任務(wù)類對話系統(tǒng)，無論是前段時間的Googleduplex，還是智能客服，或者智能助理，核心的對話管理方法，有且僅有一個：“填槽”，即Slotfilling。如果你并不懂技術(shù)，但是又要迅速知道一家做對話AI的水平如何，到底有沒有黑科技(比如剛剛開始看AI領(lǐng)域的做投資的朋友)，你只需要問他一個問題：“是不是填槽？”如果他們（誠實地）回答“是”，那你就可以放下心來，黑科技尚未出現(xiàn)。接下來，能討論的范圍，無非都是產(chǎn)品設(shè)計、工程實現(xiàn)、如何解決體驗和規(guī)?；睦Ь?，這類的問題?；旧显撝钦系模€是會智障。要是他們回答“不是填槽”，而且產(chǎn)品的效果還很好，那么就有意思了，值得研究，或者請速速聯(lián)系我：）那么這個“填槽”究竟是個什么鬼？嗯，不搞開發(fā)的大家可以簡單的把它理解為“填表”：好比你要去銀行辦個業(yè)務(wù)，先要填一張表。如果這張表上的空沒有填完，柜臺**姐就不給你辦。她會紅筆給你圈出來：“必須要填的空是這些，別的你都可以不管?！蹦闳刻詈昧?，再遞給**姐，她就去給你辦理業(yè)務(wù)了。還記得剛剛那個的例子么？用戶說“看看明天的”，要想執(zhí)行“查”，就得做以下的步奏，還要按順序來：1.ASR：把用戶的語音，轉(zhuǎn)化成文字。2.NLU語義識別：識別上面的文字，屬于（之前設(shè)定好的）哪一個意圖，在這里就是“訂”；然后，提取文字里面的實體，“明天”作為訂票日期，被提取出來啦。3.填表：這個意圖是訂，那么就選“訂”這張表來填；這表里有三個空，時間那個空里，就放進“明天”。（這個時候，表里的3個必填項，還差兩個：“出發(fā)地”和“到達地”）4.開始跑之前編好的程序：如果差“出發(fā)地”，就回“從哪里走??？”；如果差“目的地”，就回“你要去哪里？”（NLG上打引號，是因為并不是真正意義上的自然語言生成，而是套用的對話模版）5.TTS：把回復(fù)文本，合成為語音，播放出去在上面這個過程當中，1和2步奏都是用深度學習來做識別。如果這個環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題，后面就會連續(xù)出錯。循環(huán)1-5這個過程，只要表里還有空要填，就不斷問用戶，直到所有的必填項都被填完。于是，表就可以提交**姐（后端處理）了。后端看了要查的條件，返回滿足這些條件的情況。Agent再把查詢結(jié)果用之前設(shè)計好的回復(fù)模板發(fā)回給用戶。順便說一下，我們經(jīng)常聽到有些人說“我們的多輪對話可以支持xx輪，多的時候有用戶能說xx輪”?，F(xiàn)在大家知道，在任務(wù)類對話系統(tǒng)里，“輪數(shù)的產(chǎn)生”是由填表的次數(shù)決定的，那么這種用“輪數(shù)多少”來衡量產(chǎn)品水平的方法，在這個任務(wù)類對話里里無意義。一定要有意義，也應(yīng)該是：在達到目的、且不影響體驗的前提下，輪數(shù)越少越好。在當前，只要做任務(wù)類的多輪對話，基本跑不掉填表。5月的時候，GoogleI/O發(fā)布了Duplex的錄音Demo，場景是GoogleAssistant代替用戶打電話去訂餐廳，和店員溝通，幫助用戶預(yù)定位子。值得注意，這并不是Livedemo。Google'sAssistant.CREDIT:GOOGLE那Google的智能助理（后稱IPA）又怎么知道用戶的具體需求呢？跑不掉的是，用戶還得給GoogleAssistant填一張表，用對話來交代自己的具體需求，比如下面這樣：圖中左邊是一個使用GoogleAssistant訂餐廳的真實案例，來自TheVerge?！爱斍皩υ捪到y(tǒng)的局限”我剛剛花了兩千來個字來說明對話系統(tǒng)的通用思路。接下來，要指出這個做法的問題還記得之前提到的“不要日本菜”測試么？我們把這個測試套用在“訂”這個場景上，試試看：“看看明天去北京的航班，東航以外的都可以”，還是按步奏來：1.ASR語音轉(zhuǎn)文字，沒啥問題；2.語義識別，貌似有點問題-意圖：是訂，沒錯；-實體提?。焊暗挠?xùn)練來；-時間：明天-目的地：北京-出發(fā)地：這個用戶沒說，一會得問問他...等等，他說的這個“東航以外的都可以”，指的是啥？之前沒有訓(xùn)練過與航空公司相關(guān)的表達啊。沒關(guān)系，咱們可以把這個表達的訓(xùn)練加上去：東航=航司。多找些表達，只要用戶說了各個航空公司的名字的，都訓(xùn)練成航司這個實體好啦。另外，咱們還可以在填表的框里，添加一個航司選擇，就像這樣（黃色部分）：（嗯，好多做TOB的團隊，都是掉在這個“在后面可以加上去”的坑里。）但是，這么理所當然的訓(xùn)練之后，實體提取出來的航司卻是“東航”——而用戶說的是“東航以外的”，這又指的哪個（些）航司呢？“要不，咱們做點Trick把‘以外’這樣的邏輯單獨拿出來手工處理掉？”——如果這個問題可以這么容易處理掉，你覺得Siri等一干貨色還會是現(xiàn)在這個樣子？難度不在于“以外”提取不出來，而是在處理“這個以外，是指哪個實體以外？當前基于深度學習的NLU在“實體提取”這個技術(shù)上，就只能提取“實體”。而人能夠理解，在這個情況下，用戶是指的“排除掉東航以外的其他選擇”，這是因為人除了做“實體提取”以外，還根據(jù)所處語境，做了一個對邏輯的識別：“xx以外”。然后，自動執(zhí)行了這個邏輯的處理，即推理，去進一步理解，對方真正指的是什么（即指代）。而這個邏輯推理的過程，并不存在于之前設(shè)計好的步奏（從1到5）里。更麻煩的是，邏輯的出現(xiàn)，不僅僅影響“實體”，還影響“意圖”：“hiSiri，別推薦餐廳”——它還是會給你推薦餐廳；“hiSiri，除了推薦餐廳，你還能推薦什么？”——它還是會給你推薦餐廳。中文英文都是一樣的；Googleassistant也是一樣的。想要處理這個問題，不僅僅是要識別出“邏輯”；還要正確判斷出，這個邏輯是套用在哪個實體，或者是不是直接套用在某一個意圖上。這個判斷如何做？用什么做？都不在當前SLU的范圍內(nèi)。對這些問題的處理，如果是集中在一些比較封閉的場景下，還可以解決個七七八八。但是，如果想要從根本上、泛化的處理，希望一次處理就解決所有場景的問題，到目前都無解。在這方面，Siri是這樣，GoogleAssistant也是這樣，任意一家，都是這樣。為啥說無解？我們來看看測試?！坝脠D靈測試來測對話系統(tǒng)沒用”一說到對人工智能進行測試，大部分人的反應(yīng)是圖靈測試。5月GoogleI/O大會的那段時間，我們團隊正在服務(wù)一家企業(yè)，為他們規(guī)劃基于AIAgent的服務(wù)。在發(fā)布會的第二天，我收到這家客戶的TechOffice的好心提醒：Google這個像真人一樣的黑科技，會不會現(xiàn)有的技術(shù)方案？我的回答是并不會。話說GoogleDuplex在發(fā)布會上的demo確實讓人印象深刻，而且大部分看了Demo的人，都分辨不出打電話去做預(yù)定的是不是真人?！斑@個效果在某種意義上，算是通過了圖靈測試。”Google母公司的Chairman說googleduplex可以算過了圖靈測試了由于圖靈測試的本質(zhì)是“欺騙”(Agameofdeception，詳見TobyWalsh的論文)，所以很多人批評它，這只能用來測試人有多好騙，而不是用來測智能的。在這一點上，我們在后文Part4對話的本質(zhì)中會有更多解釋。人們被這個Demo騙到的主要原因，是因為合成的語音非常像真人。這確實是Duplex牛的地方：語音合成。不得不承認，包括語氣、音調(diào)等等模擬人聲的效果，確實是讓人嘆為觀止。只是，單就在語音合成方面，就算是做到，在本質(zhì)上就是一只鸚鵡——多可以騙騙Alexa（所以你看活體識別有多么重要）。只是，Google演示的這個對話系統(tǒng)，一樣處理不了邏輯推理、指代這類的問題。這意味著，就它算能過圖靈測試，也過不了WinogradSchemaChallenge測試。相比圖靈測試，這個測試是直擊深度學習的要害。當人類對句子進行語法分析時，會用真實世界的知識來理解指代的對象。這個測試的目標，就是測試目前深度學習欠缺的常識推理能力。如果我們用WinogradSchemaChallenge的方法，來測試AI在“餐廳推薦”這個場景里的水平，題目會是類似這樣的：A.“四川火鍋比日料更好，因為它很辣”B.“四川火鍋比日料更好，因為它不辣”AI需要能準確指出：在A句里，“它”指的是四川火鍋；而在B句里，“它”指的則是日料。還記得在本文Part1里提到的那個“不要日本菜測試”么？我真的不是在強調(diào)“回字有四種寫法”——這個測試的本質(zhì)，是測試對話系統(tǒng)能不能使用簡單邏輯來做推理（指代的是什么）。而在WinogradSchemaChallenge中，則是用世界知識（包括常識）來做推理：如果系統(tǒng)不知道相應(yīng)的常識（四川火鍋是辣的；日料是不辣的），就沒有推理的基礎(chǔ)。更不用說推理還需要被準確地執(zhí)行。有人說，我們可以通過上下文處理來解決這個問題。不好意思，上面這個常識根本就沒有出現(xiàn)在整個對話當中。不在“上文”里面，又如何處理？對于這個部分的詳細解釋，請看下一章（Part3對話的本質(zhì)）。盡管指代問題和邏輯問題，看上去，在應(yīng)用方面已經(jīng)足夠致命了；但這些也只是深度學習表現(xiàn)出來的諸多局限性中的一部分。哪怕更進一步，再過一段時間，有一家AI在WinogradSchemaChallenge拿了的正確率，我們也不能期望它在自然語言處理中的表現(xiàn)如同人一樣，因為還有更嚴重和更本質(zhì)的問題在后面等著。“對話系統(tǒng)更大的挑戰(zhàn)不是NLU”我們來看問題表現(xiàn)在什么地方?，F(xiàn)在我們知道了，當人跟現(xiàn)在的AI對話的時候，AI能識別你說的話，是靠深度學習對你說出的自然語言進行分類，歸于設(shè)定好的意圖，并找出來文本中有哪些實體。而AI什么時候回答你，什么時候反問你，基本都取決于背后的“對話管理”系統(tǒng)里面的各種表上還有啥必填項沒有填完。而問你的話，則是由產(chǎn)品經(jīng)理和代碼小哥一起手動完成的。那么，這張表是誰做的？或者說，是誰決定，對于“訂”這件事，要考慮哪些方面？要獲得哪些信息？需要問哪些問題？機器又是怎么知道的？是人。是產(chǎn)品經(jīng)理，準確點說。就像剛才的“訂”的案例，當用戶問到“航司”的時候，之前的表里并沒有設(shè)計這個概念，AI就無法處理了。要讓AI能處理這樣的新條件，得在“訂”這張表上，新增加“航空公司”一欄（黃色部分）。而這個過程，都得人為手動完成：產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計好后，工程師編程完成這張表的編程。所以AI并不是真的，通過案例學習就自動理解了“訂”這件事情，包含了哪些因素。只要這個表還是由人來設(shè)計和編程實現(xiàn)的，在產(chǎn)品層面，一旦用戶稍微談及到表以外的內(nèi)容，智障的情況就自然出現(xiàn)了。因此，當Googleduplex出現(xiàn)的時候，我并不那么關(guān)心Googleduplex發(fā)音和停頓有多像一個人——實際上，當我觀察任意一個對話系統(tǒng)的時候，我都只關(guān)心1個問題：“是誰設(shè)計的那張表：人，還是AI？”只是，深度學習在對話系統(tǒng)里面，能做的只是識別用戶講出的那句話那部分——嚴格依照被人為訓(xùn)練的那樣（監(jiān)督學習）。至于其他方面，比如該講什么話？該在什么時候講話？它都無能為力。但是真正人們在對話時的過程，卻不是上面提到的對話系統(tǒng)這么設(shè)計的，而且相差十萬八千里。人的對話，又是怎么開展的？這個差異究竟在哪里？為什么差異那么大？所謂深度學習很難搞定的地方，是人怎么搞定的呢？畢竟在這個星球上，我們自身就是70億個的自然語言處理系統(tǒng)呢。我們需要了解要解決的問題，才可能開展解決問題的工作。在對話領(lǐng)域，我們需要知道人們對話的本質(zhì)是什么。下一章比較燒腦，我們將討論“思維”這件事情，是如何主導(dǎo)人們的對話的。Part3人類對話的本質(zhì)：思維“對話的終目的是為了同步思維”你是一位30出頭的職場人士，每天上午9點半，都要過辦公樓的旋轉(zhuǎn)門，進大堂的，然后刷工牌進電梯，去到28樓，你的辦公室。今天是1月6日，平淡無奇的一天。你剛進電梯，電梯里只有你一個人，正要關(guān)門的時候，有一個人匆忙擠進來。進來的快遞小哥，他進電梯時看到只有你們兩人，就說了一聲“你好”，然后又低頭找樓層按鈕了。你很自然的回復(fù)：“你好”，然后目光轉(zhuǎn)向一邊。兩邊都沒什么話好講——實際上，是對話雙方認為彼此沒有什么情況需要同步的。人們用語言來對話，其終的目的是為了讓雙方對當前場景模型（Situationmodel）保持同步。（大家先了解到這個概念就夠了。更感興趣的，詳情請見Towardaneuralbasisofinteractivealignmentinconversation）。Theinteractive-alignmentmodel(basedonPickeringandGarrod,2004)上圖中，A和B兩人之間發(fā)展出來所有對話，都是為了讓紅框中的兩個“Situationmodel”保持同步。Situationmodel在這里可以簡單理解為對事件的各方面的理解，包括Context。不少做對話系統(tǒng)的朋友會認為Context是僅指“對話中的上下文”，我想要指出的是，除此以外，Context還應(yīng)該包含了對話發(fā)生時人們所處的場景。這個場景模型涵蓋了對話那一刻，除了明文以外的所有已被感知的信息。比如對話發(fā)生時的天氣情況，只要被人感知到了，也會被放入Context中，并影響對話內(nèi)容的發(fā)展。A:“你對這個事情怎么看？”B:“這天看著要下雨了，咱們進去說吧”——盡管本來對話內(nèi)容并沒有涉及到天氣。對同一件事情，不同的人在腦海里構(gòu)建的場景模型是不一樣的。(想要了解更多，可以看Situationmodelsinlanguagecomprehensionandmemory.Zwaan,R.A.,&Radvansky,G.A.(1998).)所以，如果匆忙進電梯來的是你的項目老板，而且假設(shè)他和你（多半都是他啦）都很關(guān)注近的新項目進展，那么你們要開展的對話就很多了。在電梯里，你跟他打招呼：“張總，早！”，他會回你“早啊，對了昨天那個…”不待他問完，優(yōu)秀如你就能猜到“張總”大概后面要聊的內(nèi)容是關(guān)于新項目的，這是因為你認為張總對這個“新項目”的理解和你不同，有同步的必要。甚至，你可以通過昨天他不在辦公室，大概漏掉了這個項目的哪些部分，來推理你這個時候應(yīng)該回復(fù)他關(guān)于這個項目的具體什么方面的問題?！白蛱炷悴辉冢瑒e擔心，客戶那邊都處理好了。打款的事情也溝通好了，30天之內(nèi)搞定?！薄憧矗淮龔埧倖柾?，你都能很棒的回答上。這多虧了你對他的模型的判斷是正確的。一旦你對對方的情景模型判斷失誤，那么可能“沒打中點上”?！拔抑?，昨天晚上我回了趟公司，小李跟我說過了。我是要說昨天晚上我回來辦公室的時候，你怎么沒有在加班呀？小王，你這樣下去可不行啊…”所以，人們在進行對話的過程中，并不是僅靠對方上一句話說了什么（對話中明文所包含的信息）就來決定回復(fù)什么。而這和當前的對話系統(tǒng)的回復(fù)機制非常不同?！皩υ捠撬枷霃母呔S度向低維的投影”我們假設(shè)，在另一個平行宇宙里，還是你到了辦公樓。今天還是1月6日，但2年前的今天，你與交往了5年的女友分手了，之后一直對她念念不忘，也沒有交往新人。你和往日一樣，進電梯的，剛要關(guān)門的時候，匆忙進來的一個人，要關(guān)的門又打開了。就是你2年前分手的那位前女友。她進門時看到只有你們兩，她抬頭看了一下你，然后又低頭找樓層電梯了，這時她說：“你好”。請問你這時腦袋里是不是有很多信息洶涌而過？這時該回答什么？是不是類似“一時不知道該如何開口”的感覺？這個感覺來自（你認為）你和她之間的情景模型有太多的不同（分手2年了），甚至你都無法判斷缺少哪些信息。有太多的信息想要同步了，卻被貧瘠的語言困住了。在信息豐富的程度上，語言是貧瘠的，而思想則要豐富很多“Languageissketchy,thoughtisrich”(Newperspectivesonlanguageandthought，LilaGleitman,TheOxfordHandbookofThinkingandReasoning；更多相關(guān)討論請看,Fisher&Gleitman,2002;Papafragou,2007)有人做了一個比喻：語言和思維的豐富程度相比，是冰山的一角。我認為遠遠不止如此：對話是思想在低維的投影。如果是冰山，你還可以從水面上露出來的部分反推水下大概還有多大。屬于維度相同，但是量不同。但是語言的問題在，只用聽到文字信息，來反推講話的人的思想，失真的情況會非常嚴重。為了方便理解這個維度差異，在這兒用3D和2D來舉例：思維是高維度（立體3D的形狀），對話是低維度（2D的平面上的陰影）。如果咱們要從平面上的陰影的形狀，來反推，上面懸著的是什么物體，就很困難了。兩個陰影的形狀一模一樣，但是上面的3D物體，可能不同。對于語言而言，陰影就像是兩個“你好”在字面上是一模一樣的，但是思想里的內(nèi)容卻不同。在見面的那一瞬間，這個差異是非常大的：你在想（圓柱）：一年多不見了，她還好么？前女友在想（球）：這個人好眼熟，好像認識…“挑戰(zhàn)：用低維表達高維”要用語言來描述思維有多困難？這就好比，當你試圖給另一位不在現(xiàn)場的朋友，解釋一件剛剛發(fā)生過的事情的時候，你可以做到哪種程度的還原呢？試試用語言來描述你今天的早晨是怎么過的。當你用文字完整描述后，我一定能找到一個事物或者某個具體的細節(jié)，它在你文字描述以外，但是卻確實存在在你今天早晨那個時空里。Source:TheChallenger比如，你可能會跟朋友提到，早飯吃了一碗面；但你一定不會具體去描述面里一共有哪些調(diào)料。傳遞信息時，缺少了這些細節(jié)(信息)，會讓聽眾聽到那碗面時，在腦海里呈現(xiàn)的一定不是你早上吃的“那碗面”的樣子。這就好比讓你用平面上（2D）陰影的樣子，來反推3D的形狀。你能做的，只是盡可能的增加描述的視角，盡可能給聽眾提供不同的2D的素材，來盡量還原3D的效果。為了解釋腦中“語言”和“思想”之間的關(guān)系（與讀者的情景模型進行同步），我畫了上面那張對比圖，來幫助傳遞信息。如果要直接用文字來描述，還要盡量保全信息不丟失，那么我不得不用多得多的文字來描述細節(jié)。（比如上面的描述中，尚未提及陰影的面積的具體大小、顏色等等細節(jié)）。這還只是對客觀事物的描述。當人在試圖描述更情緒化的主觀感受時，則更難用具體的文字來表達。比如，當你看到AngelinaJordan這樣的小女生，卻能唱出Iputaspellonyou這樣的歌的時候，請嘗試用語言描述你的主觀感受。是不是很難？能講出來話，都是類似“鵝嚶”這類的？這些文字能代表你腦中的感受的多少部分？1%？希望此時，你能更理解所謂“語言是貧瘠的，而思維則要豐富很多”。那么，既然語言在傳遞信息時丟失了那么多信息，人們?yōu)槭裁蠢斫馄饋?，好像沒有遇到太大的問題？“為什么人們的對話是輕松的？”假設(shè)有一種方式，可以把此刻你腦中的感受，以不失真的效果傳遞給另一個人。這種信息的傳遞和上面用文字進行描述相比，豐富程度會有多大差異？可惜，我們沒有這種工具。我們主要的交流工具，就是語言，靠著對話，來試圖讓對方了解自己的處境。那么，既然語言這么不，又充滿邏輯上的漏洞，信息量又不夠，那么人怎么能理解，還以此為基礎(chǔ)，建立起來了整個文明？比如，在一個餐廳里，當服務(wù)員說“火腿三明治要買單了”，我們都能知道這和“20號桌要買單了”指代的是同樣的事情(Nuberg,1978)。是什么讓字面上那么大差異的表達，也能有效傳遞信息？人能通過對話，有效理解語言，靠的是解讀能力——更具體的點，靠的是對話雙方的共識和基于共識的推理能力。當人接收到低維的語言之后，會結(jié)合引用常識、自身的世界模型（后詳），來重新構(gòu)建一個思維中的模型，對應(yīng)這個語言所代表的含義。這并不是什么新觀點，大家熟悉的開復(fù)老師，在1991年在蘋果搞語音識別的時候，就在采訪里科普，“人類利用常識來幫助理解語音”。當對話的雙方認為對一件事情的理解是一樣的，或者非常接近的時候，他們就不用再講。需要溝通的，是那些（彼此認為）不一樣的部分。當你聽到“蘋果”兩個字的時候，你過去建立過的蘋果這個模型的各個維度，就被引用出來，包括可能是綠或紅色的、味道的甜、大概拳頭大小等等。如果你聽到對方說“藍色的蘋果”時，這和你過去建立的關(guān)于蘋果的模型不同（顏色）。思維就會產(chǎn)生一個提醒，促使你想要去同步或者更新這個模型，“蘋果為什么是藍色的？”還記得，在Part2里我們提到的那個測試指代關(guān)系的WinogradSchemaChallenge么？這個測試的名字是根據(jù)TerryWinograd的一個例子而來的?！白h員們拒絕給者頒發(fā)許可證，因為他們[害怕/提倡]暴力?！碑擺害怕]出現(xiàn)在句子當中的時候，“他們”指的應(yīng)該是議員們；當[提倡]出現(xiàn)在句子當中的時候，“他們”則指的是“者”。1.人們能夠根據(jù)具體情況，作出判斷，是因為根據(jù)常識做出了推理，“議員害怕暴力；者提倡暴力?！?.說這句話的人，認為這個常識對于聽眾應(yīng)該是共識，就直接把它省略掉了。同理，之前（Part2）我們舉例時提到的那個常識（“四川火鍋是辣的；日料不是辣的”），也在表達中被省略掉了。常識（往往也是大多數(shù)人的共識）的總量是不計其數(shù)，而且總體上還會隨著人類社會發(fā)展的演進而不斷新增。例子1，如果你的世界模型里已經(jīng)包含了“華農(nóng)兄弟”（你看過并了解他們的故事），你會發(fā)現(xiàn)我在Part2開始的例子，藏了一個梗（做成叫花雞）。但因為“華農(nóng)兄弟”并不是大多數(shù)人都知道的常識，而是我與特定人群的共識，所以你看到這句話時，獲得的信息就比其人多。而不了解這個梗的人，看到那里時就不會接收到這個額外的信息，反而會覺得這個表達好像有點點奇怪。例子2，創(chuàng)投圈的朋友應(yīng)該都有聽說過Elevatorpitch，就是30秒，把你要做什么事情講清楚。通常的案例諸如：“我們是餐飲界的Uber”，或者說“我們是辦公室版的Airbnb”。這個典型結(jié)構(gòu)是“XX版的YY”，要讓這句話起到效果，前提條件是XX和YY兩個概念在發(fā)生對話之前，已經(jīng)納入到聽眾的模型里面去了。如果我給別人說，我是“對話智能行業(yè)的麥肯錫”，要能讓對方理解，對方就得既了解對話智能是什么，又了解麥肯錫是什么?！盎谑澜缒Ｐ偷耐评怼眻鼍澳Ｐ褪腔谀骋淮螌υ挼模瑢υ挷煌?，場景模型也不同；而世界模型則是基于一個人的，相對而言長期不變。對世界的感知，包括聲音、視覺、嗅覺、觸覺等感官反饋，有助于人們對世界建立起一個物理上的認識。對常識的理解，包括各種現(xiàn)象和規(guī)律的感知，在幫助人們生成一個更完整的模型：世界模型。無論、或者對錯，每一個人的世界模型都不一樣，有可能是觀察到的信息不同，也有可能是推理能力不一樣。世界模型影響的是人的思維本身，繼而影響思維在低維的投影：對話。讓我們從一個例子開始：假設(shè)現(xiàn)在咱們一起來做一個不那么智障的助理。我們希望這個助理能夠推薦餐廳酒吧什么的，來應(yīng)付下面這樣的需求：當用戶說：“我想喝點東西”的時候，系統(tǒng)該怎么回答這句話？經(jīng)過Part2，我相信大家都了解，我們可以把它訓(xùn)練成為一個意圖“找喝東西的店”，然后把周圍的店檢索出來，然后回復(fù)這句話給他：“在你附近找到這些選擇”。恭喜，咱們已經(jīng)達到Siri的水平啦！但是，剛剛我們開頭就說了，要做不那么智障的助理。這個“喝東西的店”是奶茶點還是咖啡店？還是全部都給他？嗯，這就涉及到了推理。我們來手動模擬一個。假設(shè)我們有用戶的Profile數(shù)據(jù)，把這個用上：如果他的偏好中愛的飲品是咖啡，就給他推薦咖啡店。這樣一來，我們就可以更“個性化”的給他回復(fù)了：“在你附近找到這些咖啡店”。這個時候，咱們的AI已經(jīng)達到了不少“智能系統(tǒng)”喜歡鼓吹的個性化概念——“千人千面”啦！然后我們來看這個概念有多蠢。一個人喜歡喝咖啡，那么他一輩子的任意時候就都要喝咖啡么？人是怎么處理這個問題的呢？如果用戶是在下午1點這么問，這么回他還好；如果是在晚上11點呢？我們還要給他推薦咖啡店么？還是應(yīng)該給他推薦一個酒吧？或者，除此之外，如果今天是他的生日，那么我們是不是該給他點不同的東西？或者，今天是圣誕節(jié)，該不該給他推薦熱巧克力？你看，時間是一個維度，在這個維度上的不同值都在影響給用戶回復(fù)什么不同的話。時間和用戶的Profile不同的是：1.時間這個維度上的值有無限多；2.每個刻度還都不一樣。比如雖然生日是同一個日期，但是過生日的次數(shù)卻不重復(fù)；除了時間這個維度以外，還有空間。于是我們把空間這個維度疊加（到時間）上去。你會發(fā)現(xiàn)，如果用戶在周末的家里問這個問題（可能想叫奶茶外賣到家？），和他在上班時間的辦公室里問這個問題（可能想出去走走換換思路），咱們給他的回復(fù)也應(yīng)該不同。光是時空這兩個維度，就有無窮多的組合，用"ifthen"的邏輯也沒法全部手動寫完。我們造機器人的工具，到這個需求，就開始捉襟見肘了。何況時間和空間，只是世界模型當中顯而易見的兩個維度。還有更多的，更抽象的維度存在，并且直接影響與用戶的對話。比如，人物之間的關(guān)系；人物的經(jīng)歷；天氣的變化；人和地理位置的關(guān)系（是經(jīng)常來出差、是當?shù)赝林?、是次來旅游）等等等等。咱們聊到這里，感覺還在聊對話系統(tǒng)么？是不是感覺有點像在聊推薦系統(tǒng)？要想效果更好，這些維度的因素都要疊加在一起進行因果推理，然后把結(jié)果給用戶。至此，影響人們對話的，光是信息（還不含推理）至少就有這三部分：明文（含上下文）場景模型（Context）世界模型。普通人都能毫不費力地完成這個工作。但是深度學習只能處理基于明文的信息。對于場景模型和世界模型的感知、生成、基于模型的推理，深度學習統(tǒng)統(tǒng)無能為力。這就是為什么現(xiàn)在炙手可熱的深度學習無法實現(xiàn)真正的智能（AGI）的本質(zhì)原因：不能進行因果推理。根據(jù)世界模型進行推理的效果，不僅僅體現(xiàn)上在對話上，還能應(yīng)用在所有現(xiàn)在成為AI的項目上，比如自動駕駛。經(jīng)過大量訓(xùn)練的自動駕駛汽車，在遇到偶發(fā)狀況時，就沒有足夠的訓(xùn)練素材了。比如，突然出現(xiàn)在路上的嬰兒車和突然滾到路上的垃圾桶，都會被視為障礙物，但是剎不住車的情況下，一定要撞一個的時候，撞哪一個？又比如，對侯世達(DouglasHofstardler)而言，“駕駛”意味著當要趕著去一個地方的時候，要選擇超速還是不超速；要從堵車的高速下來，還是在高速上慢慢跟著車流走...這些決策都是駕駛的一部分。他說：“世界上各方面的事情都在影響著“駕駛”這件事的本質(zhì)”。“人腦有兩套系統(tǒng)：系統(tǒng)1和系統(tǒng)2”關(guān)于“系統(tǒng)1和系統(tǒng)2”的詳情，請閱讀Thinking,FastandSlow,byDanielKahneman，一本非常好的書，對人的認知工作是如何展開的進行了深入的分析。在這兒，我給還不了解的朋友介紹一下，以輔助本文前后的觀點。心理學家認為，人思考和認知工作分成了兩個系統(tǒng)來處理：系統(tǒng)1是快思考：無意識、快速、不怎么費腦力、無需推理系統(tǒng)2是慢思考：需要調(diào)動注意力、過程更慢、費腦力、需要推理系統(tǒng)1先上，遇到搞不定的事情，系統(tǒng)2會出面解決。系統(tǒng)1做的事情包括:判斷兩個物體的遠近、追溯聲音的來源、完形填空("我愛北京天安")等等。順帶一提，下象棋的時候，一眼看出這是一步好棋，這個行為也是系統(tǒng)1實現(xiàn)的——前提是你是一位優(yōu)秀的玩家。對于中國學生而言，你突然問他：“7乘以7”，他會不假思索的說：“49！”這是系統(tǒng)1在工作，因為我們在小學都會背99乘法表。這個49并非來自計算結(jié)果，而是背下來的（反復(fù)重復(fù)）。相應(yīng)的，如果你問：“3287x2234等于多少？”，這個時候人就需要調(diào)用世界模型中的乘法規(guī)則，加以應(yīng)用（計算）。這就是系統(tǒng)2的工作。另外，在系統(tǒng)1所設(shè)定的世界里，貓不會像狗一樣汪汪叫。若事物違反了系統(tǒng)1所設(shè)定的世界模型，系統(tǒng)2也會被激活。在語言方面，YoshuaBengio認為系統(tǒng)1不做與語言有關(guān)的工作；系統(tǒng)2才負責語言工作。對于深度學習而言，它更適合去完成系統(tǒng)1的工作，實際上它根本沒有系統(tǒng)2的功能。關(guān)于這兩個系統(tǒng)，值得一提的是，人是可以通過訓(xùn)練，把部分系統(tǒng)2才能做的事情，變成系統(tǒng)1來完成的。比如中國學生得經(jīng)過“痛苦的記憶過程”才能熟練掌握99乘法表，而不是隨著出生到長大的自然經(jīng)驗，慢慢學會的。但是這里有2個有意思的特征：1.變成系統(tǒng)1來處理問題的時候，可以節(jié)約能量。人們偏向相信自己的經(jīng)驗，是因為腦力對能量的消耗很大，這是一個節(jié)能的做法。2.變成系統(tǒng)1的時候，會犧牲辯證能力，因為系統(tǒng)1對于邏輯相關(guān)的問題一無所知?！拔易鲞@個事情已經(jīng)幾十年了”這種經(jīng)驗主義思維就是典型案例。想想自己長期積累的案例是如何在影響自己做判斷的？“單靠深度學習搞不定語言，現(xiàn)在不行，將來也不行”在人工智能行業(yè)里，你經(jīng)常會聽到有人這么說“盡管當前技術(shù)還實現(xiàn)不了理想中的人工智能，但是技術(shù)是會不斷演進的，隨著數(shù)據(jù)積累的越來越多，終將會實現(xiàn)讓人滿意的人工智能?！比绻@個說法，是指寄希望于僅靠深度學習，不斷積累數(shù)據(jù)量，就能翻盤——那就大錯特錯了。無論你怎么優(yōu)化“馬車”的核心技術(shù)（比如更壯、更多的馬），都無法以此造出汽車(下圖右)。對于大眾而言，技術(shù)的可演進性，是以宏觀的視角看人類和技術(shù)的關(guān)系。但是發(fā)動機的演化和馬車的關(guān)鍵技術(shù)沒有半點關(guān)系。深度學習領(lǐng)域的3大牛，都認為單靠深度學習這條路（不能終通向AGI）。感興趣的朋友可以沿著這個方向去研究:GeoffreyHinton的懷疑：“我的觀點是都扔掉重來吧”YoshuaBengio的觀點：“如果你對于這個每天都在接觸的世界，有一個好的因果模型，你甚至可以對不熟悉的情況進行抽象。這很關(guān)鍵......機器不能，因為機器沒有這些因果模型。我們可以手工制作這些模型，但是這遠不足夠。我們需要能發(fā)現(xiàn)因果模型的機器?！盰annLeCun的觀點：“Alearningpredictiveworldmodeliswhatwe’remissingtoday,andinmyopinionisthebiggestobstacletosignificantprogressinAI.”至于深度學習在將來真正的智能上扮演的角色，在這兒我引用GaryMarcus的說法：“Idon’tthinkthatdeeplearningwon’tplayaroleinnaturalunderstanding,onlythatdeeplearningcan’tsucceedonitsown.”“解釋人工智障產(chǎn)品”現(xiàn)在，我們了解了人們對話的本質(zhì)是思維的交換，而遠不只是明文上的識別和基于識別的回復(fù)。而當前的人工智能產(chǎn)品則無法實現(xiàn)這個效果。那么當用戶帶著人類的世界模型和推理能力來跟機器，用自然語言交互時，就很容易看到破綻。Sophia是一個技術(shù)上的**（凡是鼓吹Sophia是真AI的，要么是不懂，要么是忽悠）；現(xiàn)在的AI，都不會有真正的智能（推理能力什么的不存在的，包括Alphago在內(nèi)）；只要是深度學習還是主流，就不用擔心AI統(tǒng)治人類；對話產(chǎn)品感覺用起來智障，都是因為想跳過思維，直接模擬對話（而現(xiàn)在也只能這樣）；“用的越多，數(shù)據(jù)越多，智能會越強，產(chǎn)品就會越好，使用就會越多”——對于任務(wù)類對話產(chǎn)品，這是一個看上去很酷，實際上不靠譜的觀點；一個AIagent，能對話多少輪，毫無意義；toC的助理產(chǎn)品做不好，是因為解決不了“如何獲得用戶的世界模型數(shù)據(jù)，并加以利用”這個問題；toB的對話智能公司為何很難規(guī)模化？（因為場景模型是手動生成的）先有智能，后有語言：要做到真正意義上的自然語言對話，至少要實現(xiàn)基于常識和世界模型的推理能力。而這一點如果能實現(xiàn)，那么我們作為人類，就可能真的需要開始擔心前文提到的智能了。不要用NLP評價一個對話智能產(chǎn)品：年底了，有些媒體開始出各種AI公司榜單，其中有不少把做對話的公司分在NLP下面。這就好比，不要用觸摸屏來衡量一款智能手機。在這兒我不是說觸摸屏或者NLP不重要(Essential)，反而因為太重要了，這個環(huán)節(jié)成為了每一家的標配，以至于在這方面基本已經(jīng)做到頭了，差異不過1%。對于一個對話類產(chǎn)品而言，NLU盡管重要，但只應(yīng)占個整體配件的5-10%左右。更進一步來說，甚至意圖識別和實體提取的部分用大廠的，產(chǎn)品間差異也遠小于對話管理部分的差距。真正決定產(chǎn)品的是剩下的90%的系統(tǒng)。到此，是不是有一種絕望的感覺？這些學界和行業(yè)的大牛都沒有解決方案，或者說連有把握的思路都沒有。是不是做對話智能這類的產(chǎn)品就沒戲了？上限就是這樣了么？不是。對于一項技術(shù)而言，可能確實觸底了；但是對于應(yīng)用和產(chǎn)品設(shè)計而言，并不是由一個技術(shù)決定的，而是很多技術(shù)的結(jié)合，這里還有很大的空間。作為產(chǎn)品經(jīng)理，讓我來換一個角度。我們來研究一下，既然手中的工具是這些，我們能用他們來做點什么？Part4AI產(chǎn)品的潛力在于設(shè)計“AI的歸AI，產(chǎn)品的歸產(chǎn)品”《ThePrestige》2006，劇照有一部我很喜歡的電影，ThePrestige，里面講了一個關(guān)于“瞬間移動”的魔術(shù)。對于觀眾而言，就是從一個地方消失，然后瞬間又從另一個地方出現(xiàn)。個魔術(shù)師，成功的在舞臺上實現(xiàn)了這個效果。他打開舞臺上的右邊的門，剛一進去的一瞬間，就從舞臺左邊的門出來了。對觀眾而言，這符合他們的期望。第二個魔術(shù)師在觀眾席里，看到效果后驚呆了，他感覺這根本毫無破綻。但是他是魔術(shù)師——作為一個產(chǎn)品經(jīng)理——他就想研究這個產(chǎn)品是怎么實現(xiàn)的。但是魔術(shù)行業(yè)里，不受人待見的，就是魔術(shù)揭秘。影片后，他得到了答案（劇透預(yù)警）：所有的工程機關(guān)、升降機、等等，都如他所料的藏在了舞臺下面。但真正的核心是，個魔術(shù)師一直隱藏著自己的另一個雙胞胎兄弟。當他打開一個門，從洞口跳下舞臺的那一刻，雙胞胎的另一位就馬上從另一邊升上舞臺?？吹竭@里，大家可能就恍然大悟：“原來是這樣，雙胞胎啊！”這感覺是不是有點似曾相識？在本文Part2，我們聊到把對話系統(tǒng)的黑箱打開，里面就是填一張表的時候，是不是有類似的感覺？對話式人工智能的產(chǎn)品（對話系統(tǒng)）就像魔術(shù)，是一個黑箱，用戶是以感知來判斷價值的?！拔疫€以為有什么黑科技呢，我是雙胞胎我也可以啊?！逼鋵嵾@并不容易。我們先不說魔術(shù)的舞臺里面的工程設(shè)計，這個魔術(shù)難的地方是如何能在魔術(shù)師的生活中，讓另一個雙胞胎在大眾視野里消失掉。如果觀眾們都知道魔術(shù)師是雙胞胎，就很可能猜到舞臺上的魔術(shù)是兩個人一起表演的。所以這個雙胞胎，一定不能出現(xiàn)在大眾的“世界模型”里。為了讓雙胞胎的另一個消失在大眾視野里，這兩兄弟付出了很多代價，身心磨，絕非一般人能接受的，比如共享同一個老婆。這也是我的建議：技術(shù)不夠的時候，設(shè)計來補。做AI產(chǎn)品的同學，不要期待給你智能。要是真的有智能了，還需要你干什么？人工智能產(chǎn)品經(jīng)理需要設(shè)計一套龐大的系統(tǒng)，其中包括了填表、也當然包括深度學習帶來的意圖識別和實體提取等等標準做法、也包括了各種可能的對話管理、上下文的處理、邏輯指代等等。這些部分，都是產(chǎn)品設(shè)計和工程力量發(fā)揮的空間。“設(shè)計思路的基礎(chǔ)”我需要強調(diào)一下，在這里，咱們講的是AI產(chǎn)品思路，不是AI的實現(xiàn)思路。對于對話類產(chǎn)品的設(shè)計，以現(xiàn)在深度學習的基礎(chǔ)，語義理解應(yīng)該只占整個產(chǎn)品的5%-10%；而其他的，都是想盡一切辦法來模擬“傳送”這個效果——畢竟我們都知道，這是個魔術(shù)。如果只是識別就占了你家產(chǎn)品的大量心血，其他的不去拉開差異，基本出來就是智障無疑。在產(chǎn)品研發(fā)方面上，如果研發(fā)團隊能提供多種技術(shù)混用的工具，肯定會增加開發(fā)團隊和設(shè)計的發(fā)揮空間。這個做法也就是DL(DeepLearning)GOFAI(GoodOldFashionedAI)的結(jié)合。GOFAI是JohnHaugeland首先提出的，也就是深度學習火起來之前的symbolicAI，也就是專家系統(tǒng)，也就是大多數(shù)在AI領(lǐng)域的人都看不起的“ifthen…”DLGOFAI這個前提，是當前一切后續(xù)產(chǎn)品設(shè)計思路的基礎(chǔ)?！癉esignPrinciple：存在即為被感知”“存在即為被感知”是18世紀的哲學家GeorgeBerkeley的名言。加州大學伯克利分校的命名來源也是為了紀念這位唯心主義大師。這個意思呢，就是如果你不能被感知到，你就是不存在的！我認為“存在即為被感知”是對話類AI產(chǎn)品的Designprinciple。對話產(chǎn)品背后的智能，是被用戶感知到而存在的。直到有一天AI可以代替產(chǎn)品經(jīng)理，在那之前，所有的設(shè)計都應(yīng)該圍繞著，如何可以讓用戶感覺和自己對話的AI是有價值的，然后才是聰明的。要非常明確自己的目的，設(shè)計的是AI的產(chǎn)品，而不是AGI本身。就像魔術(shù)的設(shè)計者，給你有限的基礎(chǔ)技術(shù)條件，你能組裝出一個產(chǎn)品，體驗是人們難以想到。同時，也要深刻的認識到產(chǎn)品的局限性。魔術(shù)就是魔術(shù)，并不是現(xiàn)實。這意味著，在舞臺上的魔術(shù)，如果改變一些重要的條件，它就不成立了。比如，如果讓觀眾跑到舞臺的頂上，從上往下看這個魔術(shù)，就會發(fā)現(xiàn)舞臺上有洞。或者“瞬間移動”的不是這對雙胞胎中的一個，而是一個觀眾跑上去說，“讓我來瞬間移動試試”，就穿幫了。NarrowAI的產(chǎn)品，也是一樣的。如果你設(shè)計好了一個Domain，無論其中體驗如何，只要用戶跑到Domain的邊界以外了，就崩潰了。先設(shè)定好產(chǎn)品邊界，設(shè)計好“越界時給用戶的反饋”，然后在領(lǐng)域里面，盡可能的模擬這個魔術(shù)的效果。假設(shè)Domain的邊界已經(jīng)設(shè)定清晰了，哪些方面可以通過設(shè)計和工程的力量，來大幅增加效果呢？其實，在“Part3對話的本質(zhì)”里談到的與思維相關(guān)的部分，在限定Domain的前提下，都可以作為設(shè)計的出發(fā)點：你可以用GOFAI來模擬世界模型、也可以模擬場景模型、你可以Fake邏輯推理、可以Fake上下文指代——只要他們都限定在Domain里?！斑x擇合適的Domain”成本（工程和設(shè)計的量）和給用戶的價值并不是永遠成正比，也根據(jù)不同的Domain的不同。比如，我認為現(xiàn)在所有的閑聊機器人都沒有什么價值。開放Domain，沒有目標、沒有限定和邊界，對用戶而言，會認為什么都可以聊。但是其自身“場景模型”一片空白，對用戶所知的常識也一無所知。導(dǎo)致用戶稍微試一下，就碰壁了。我把這種用戶體驗稱為“每次嘗試都容易遇到挫折”。可能，有些Domain對回復(fù)的內(nèi)容并不那么看重。也就并不需要那么強壯的場景模型和推理機制來生成回復(fù)內(nèi)容。我們假設(shè)做一個“樹洞機器人”，可以把產(chǎn)品定義是為，扮演一個好的聽眾，讓用戶把心中的壓力煩惱傾訴出來。:BradleyUniversityOnline這個產(chǎn)品的邊界，需要非常明確的，在用戶剛剛接觸到的時候，強化到用戶的場景模型中。主要是系統(tǒng)通過一些語言的反饋，鼓勵用戶繼續(xù)說。而不要鼓勵用戶來期望對話系統(tǒng)能輸出很多正確且有價值的話。當用戶做出一些陳述之后，可以跟上一些對“場景模型”依賴較小，泛泛的話。“我從來沒有這么考慮過這個問題，你為什么會這么想呢？”“關(guān)于這個人，你還有哪些了解？”“你覺得他為什么會這樣？”……這樣一來，產(chǎn)品在需求上，就大幅減輕了對“自然語言生成”的依賴。因為這個產(chǎn)品的價值，不在回復(fù)的具體內(nèi)容是否，是否有價值上。這就同時降低了對話背后的“場景模型”、“世界模型”、以及“常識推理”這些高維度模塊的需求。訓(xùn)練的素材嘛，也就是某個特定分支領(lǐng)域（比如職場、家庭等）的心理咨詢師的對話案例。產(chǎn)品定義上，這得是一個Companion型的產(chǎn)品，不能真正起到理療的作用。當然，以上并不是真正的產(chǎn)品設(shè)計，僅僅是用一個例子來說明，不同的Domain對背后的語言交互的能力要求不同，進而對更后面的“思維能力”要求不同。選擇產(chǎn)品的Domain時，盡量遠離那些嚴重依賴世界模型和常識推理，才能進行對話的場景。有人可能說，你這不就是Sophia的做法么？不是。這里需要強調(diào)的是Sophia的核心問題是欺騙。產(chǎn)品是想忽悠大眾，他們真的做出了智能。在這里，我提倡的是明確告訴用戶，這就是對話系統(tǒng)，而不是真的造出了智能。這也是為什么，在我自己的產(chǎn)品設(shè)計中，如果遇到真人和AI同時為用戶服務(wù)的時候（產(chǎn)品上稱為HybridModel），我們總是會偏向明確讓用戶知道，什么時候是真人在服務(wù)，什么時候是機器人在服務(wù)。這么做的好處是，控制用戶的預(yù)期，以避免用戶跑到設(shè)計的Domain以外去了；不好的地方是，你可能“聽上去”沒有那么酷。所以，當我說“存在即為被感知”的時候，強調(diào)的是對價值的感知；而不是對“像人一樣”的感知。“對話智能的核心價值：在內(nèi)容，不在交互”多年前，還在英國讀書的時候，我曾經(jīng)在一個非常有名歷史悠久的秘密結(jié)社里工作。我對當時的那位照顧會員需求的大管家印象深刻。你可以想象她好像是“美國運通黑卡服務(wù)”的超級禮賓，她有兩個超能力：1.Resourceful，會員的奇葩需求都能想盡辦法的實現(xiàn)：一個身在法蘭克福的會員半夜里遇到急事，臨時想盡快回倫敦，半夜沒有航班了，打電話找到大管家求助。后大管家找到另一個會員的朋友借了私人飛機，送他一程，凌晨回到了倫敦。2.Mind-reading，會員想要什么，無需多言：“Oliver，我想喝點東西…”“當然沒問題，我待會給你送過來。”她也不需要問喝什么，或者送到哪里。人人都想要一個這樣的管家。蝙蝠俠需要Alfred；鋼鐵俠需要Javis；西奧多需要Her（盡管這哥們后來走偏了）；iPhone需要Siri；這又回到了我們在Part1里提到的，AI的toC產(chǎn)品是智能助理。但是，人們需要這個助理的根本原因，是因為人們需要它的對話能力么？這個世界上已經(jīng)有70億個自然語言對話系統(tǒng)了（就是人），為什么我們還需要制造更多的對話系統(tǒng)？我們需要的是對話系統(tǒng)后面的思考能力，解決問題的能力。而對話，只是這個思考能力的交互方式（ConversationalUserInterface）。如果真能足夠聰明的把問題提前解決了，用戶甚至連話都不想說。我們來看個例子。我知道很多產(chǎn)品經(jīng)理已經(jīng)把這個iPhone初代發(fā)布的東西講爛了。但是，在這兒確實是一個非常好的例子：我們來探討一下iPhone用虛擬鍵盤代替實體鍵盤的原因。普通用戶，從直觀的視角，能得出結(jié)論：這樣屏幕更大！需要鍵盤的時候就出現(xiàn)，不需要的時候就消失。而且還把看上去挺復(fù)雜的產(chǎn)品設(shè)計給簡化了，更好看了。甚至很多產(chǎn)品經(jīng)理也是這么想的。實際上，這根本不是硬件設(shè)計的問題。原因見下圖。其實喬布斯在當時也講的很清楚：物理鍵盤的核心問題是，（作為交互UI）你不能改變它。物理交互方式（鍵盤）不會根據(jù)不同的軟件發(fā)生改變。如果要在手機上加載各種各樣的內(nèi)容，如果要創(chuàng)造各種各樣的軟件生態(tài)，這些不同的軟件都會有自己不同的UI，但是交互方式都得依賴同一種（物理鍵盤無法改變），這就行不通了。所以，實際代替這些物理鍵盤的，不是虛擬鍵盤，而是整個觸摸屏。因為iPhone（當時的）將來會搭載豐富的生態(tài)軟件內(nèi)容，就必須要有能與這些還沒出現(xiàn)的想法兼容的交互方式。在我看來，上述一切都是為了豐富的內(nèi)容服務(wù)。再一次的，交互本身不是核心，它背后搭載的內(nèi)容才是。但是在當初看這個發(fā)布會的時候，我是真的沒有g(shù)et到這個點。那個時候真的難以想象，整個移動互聯(lián)時代會誕生的那么多APP，都有各自不同的UI，來搭載各式各樣的服務(wù)。你想想，如果以上面這些實體鍵盤，讓你來操作大眾點評、打開地圖、Instagram或者其他你熟悉的APP，是一種怎樣的體驗？更有可能的是，只要是這樣的交互方式，根本設(shè)計不出剛才提到的那些APP。與之同時，這也引申出一個問題：如果設(shè)備上，并沒有多樣的軟件和內(nèi)容生態(tài)，那還應(yīng)該把實體鍵設(shè)計成觸摸和虛擬的方式么？比如，一個挖掘機的交互方式，應(yīng)該使用觸屏么？甚至對話界面？“對話智能解決重復(fù)思考”同樣的，對話智能的產(chǎn)品的核心價值，應(yīng)該在解決問題的能力上，而不是停留在交互這個表面。這個“內(nèi)容”或者“解決問題的能力”是怎么體現(xiàn)的呢？工業(yè)革命給人類帶來的巨大價值在于解決“重復(fù)體力勞動”這件事。經(jīng)濟學家TylerCowen認為，“什么行業(yè)的就業(yè)人越多，這個工種就會創(chuàng)造更大的商業(yè)價值?！彼贏verageIsOver這本書里描述到：“20世紀初，美國就業(yè)人口多的是農(nóng)民；二戰(zhàn)后的工業(yè)化、第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，再加上婦女解放運動，就業(yè)人工多的工種變成輔助商業(yè)的文字工作者比如秘書助理呼叫中心（文員，信息輸入）。1980/90年代的個人計算機，以及Office的普及，大量秘書，助理類工作消失?！边@里提及的工作，都是需要大量重復(fù)的工作。而且不停的演變，從重復(fù)的體力，逐步到重復(fù)的腦力。從這個角度出發(fā)，對一個場景背后的“思考能力”沒有把控的AI產(chǎn)品，會很快被代替掉。的，就是典型意義上的智能客服。在市場上，有很多這樣的智能客服的團隊，他們能夠做對話系統(tǒng)（詳見Part2），但是對這各領(lǐng)域的思考，卻不甚了解。我把“智能客服”稱為“前臺**姐”——無意冒犯，但是前臺**姐的主要工作和技能并沒有關(guān)系。他們重要的技能就是對話，準確點說是用對話來“路由”——了解用戶什么需求，把不合適的需求過濾掉，再把需求轉(zhuǎn)給專家去解決。但是對于一個企業(yè)而言，客服是只嘴和耳，而專家才是腦，才是內(nèi)容，才是價值?？头卸嗖缓诵模肯胂氪罅勘煌獍鋈サ暮艚兄行?，就知道了。與這類客服機器人產(chǎn)品對應(yīng)的，就是專家機器人。一個專家，必定有識別用戶需求的能力，反之不亦然。你可以想象一個企業(yè)支付給一個客服多少薪資，又支付給一個專家多少薪資？一個專家需要多少時間培訓(xùn)和準備才能上崗，客服**姐呢？于此同時，能力是這個機構(gòu)的核心，而客服不是。正因為如此，很多人認為，人工的呼叫中心，以后會被AI呼叫中心代替掉；而我認為，用AI做呼叫中心的工作，是一個非常短暫的過渡型方案。很快代替人工呼叫中心的，甚至代替AI呼叫中心，是具備交互能力的專家AI中心。在這兒，“專家”的意義大于“呼叫”。在經(jīng)歷過工具化帶來的產(chǎn)能爬坡和規(guī)模效應(yīng)之后，他們成本差不多，但是卻很多。比如他直接鏈接后端的供給系統(tǒng)的同時，還具備領(lǐng)域的推理能力，也能與用戶直接交互。NLP在對話系統(tǒng)里解決的是交互的問題。在人工智能產(chǎn)品領(lǐng)域里，給與一定時間，掌握技能的團隊一定能對話系統(tǒng)；而掌握對話系統(tǒng)的團隊則很難掌握技能。試想一下在幾年前，移動互聯(lián)剛剛出現(xiàn)的時候，會做app的，去幫銀行做app；而幾年之后銀行都會自己開發(fā)app，而干不了銀行的事。在這個例子里，做AI產(chǎn)品定義的朋友，你的產(chǎn)品**是要代替（或者輔助）某個領(lǐng)域?qū)＜?；而不要瞄準那些過渡性崗位，比如客服。從這個角度出發(fā)，對話智能類的產(chǎn)品核心的價值，是進一步的代替用戶的重復(fù)思考。Workonthemindnotthemouth.哪怕已經(jīng)是在解決腦袋的問題，也盡量去代替用戶系統(tǒng)2的工作，而不只是系統(tǒng)1的工作。在你的產(chǎn)品中，加入級的推理；幫助用戶進行抽象概念與具象細節(jié)之間的轉(zhuǎn)化；幫助用戶去判斷那些出現(xiàn)在他的模型中，但是他口頭還沒有提及的問題；考慮他當前的環(huán)境模型、發(fā)起對話時所處的物理時空、過去的經(jīng)歷；推測他的心態(tài)，他的世界模型。先解決思考的問題，再盡可能的轉(zhuǎn)化成語言。Part5AIPM“缺了什么？”2018年10月底，我在慕尼黑為企業(yè)客戶做onsitesupport。期間與客戶的各個BU、市場老板們以及自身的研發(fā)團隊交流對話AI的應(yīng)用。作為的汽車品牌之一，他們也在積極尋求AI在自身產(chǎn)品和服務(wù)上的應(yīng)用。不缺技術(shù)人才。盡管作為傳統(tǒng)行業(yè)的大象，可能會被外界視為不擅長AI，其實他們自身并不缺少NLP的研發(fā)。當我跟他們的NLP團隊交流時，發(fā)現(xiàn)基本都有世界名校的PHD。而且，在閉門的供應(yīng)商大會上，基本所有的科技大廠和咨詢公司都在場了。就算實在搞不了，也大有人排著隊的想幫他們搞。創(chuàng)新的意愿強烈。在我接觸過的大企業(yè)當中，特別是傳統(tǒng)世界當中中，這個企業(yè)是非常重視創(chuàng)新的。經(jīng)過移動互聯(lián)時代，丟掉的陣地，他們是真心想一點點搶回來，并試圖所在的行業(yè)，而不是follow別人的做法。不僅僅是像“傳統(tǒng)的大企業(yè)創(chuàng)新”那樣做一些不痛不癢的POC，來完成創(chuàng)新部門的KPI。他們則真的很積極地推進AI的商業(yè)化，而且勇于嘗試改變過去和Techprovider之間的關(guān)系。這點讓我印象深刻，限于保密條款，在此略過細節(jié)。（關(guān)于國際巨型企業(yè)借新技術(shù)的初創(chuàng)團隊之手來做式創(chuàng)新，也是一個很有意思的話題，以后新開一個Topic。）數(shù)據(jù)更多。那么傳統(tǒng)的優(yōu)勢就在于，真正擁有業(yè)務(wù)場景和實際的數(shù)據(jù)。賣出去的每一臺產(chǎn)品都是他們的終端，而且開始全面聯(lián)網(wǎng)和智能化。再加上，各種線下的渠道、海量的客服，其實他們有能力和空間來搜集更完整的用戶生命周期數(shù)據(jù)。當然，作為硬幣的另一面，百年品牌也自然會有嚴重的歷史牽絆。機構(gòu)內(nèi)部的合規(guī)、采購流程、數(shù)據(jù)的管控、BU之間的數(shù)據(jù)和行政壁壘也是跑不掉的。這些環(huán)節(jié)的Tradeoff確實大大的影響了對上述優(yōu)勢的利用。但是缺少的還是產(chǎn)品定義能力。如果對話智能的產(chǎn)品定義失敗，后面的執(zhí)行就算是的，出來的效果也是智障。有些銀行的AI機器人就是例子：立項用半年，競標用半年，開發(fā)用一年，然后上線跑一個月就因為太蠢下線了。但這其實并不是傳統(tǒng)行業(yè)的特點，而是目前所有玩家的問題——互聯(lián)網(wǎng)或科技公司的對話AI產(chǎn)品也逃不掉?？赡芑ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)還自我感覺良好，在這產(chǎn)品設(shè)計部分，人才不缺了——畢竟“人人都是產(chǎn)品經(jīng)理”嘛。但在目前，咱們看到的互聯(lián)網(wǎng)公司出來的產(chǎn)品也都是差不多的效果，具體情況咱們在Part2里已經(jīng)介紹足夠多了。我們來看看難點在哪里。AI產(chǎn)品該怎么做定義呢？也就是，需要怎樣的產(chǎn)品才能實現(xiàn)商業(yè)需求。技術(shù)部門往往主要關(guān)注技術(shù)實現(xiàn)，而不背商業(yè)結(jié)果KPI；而業(yè)務(wù)部門的同事對AI的理解又很有限，也就容易提出不合適的需求。關(guān)鍵是，在做產(chǎn)品定義時，你想要描述“我想要一個這樣的AI，它可以說…”的時候你會發(fā)現(xiàn)，因為是對話界面，你根本無法窮盡這個產(chǎn)品的可能性。其中一個具體細節(jié)就是，產(chǎn)品文檔該怎么寫，這就足夠挑戰(zhàn)了?！皩υ扐I產(chǎn)品的管理方法”先給結(jié)論：如果還想沿用管理GUI產(chǎn)品的方來管理對話智能產(chǎn)品，這是不可能的。從行業(yè)角度來看，沒有大量成功案例，就不會有流水線；沒有流水線，就沒有基于流水線的項目管理。也就是說，從1886年開始輛現(xiàn)代汽車出現(xiàn)，到1913年才出現(xiàn)條流水線——中間有27年的跨度。再到后來豐田提出TheToyotaWay，以精益管理(LeanManagement)來快速迭代（類似敏捷開發(fā)）以盡量避免浪費，即Kaizen(改善)，這已經(jīng)是2001年的事情了。這兩天和其他也在給大企業(yè)做對話的同行交流的時候，聽到很多不太成功的產(chǎn)品案例，歸結(jié)起來幾乎都是因為“產(chǎn)品Scope定義不明”，導(dǎo)致項目開展到后面根本收不了尾。而且因為功能之間的耦合緊密，連線都上不了（遇到上下文對話依賴的任務(wù)時，中間環(huán)節(jié)一但有缺失，根本走不通流程）。這些都是行業(yè)早期不成熟的標志。“對話AI產(chǎn)品的DesignPrinciple尚未出現(xiàn)”對話智能領(lǐng)域相對視覺類的產(chǎn)品，有幾個特性上的差異：1）是產(chǎn)品化遠不如視覺類AI成熟；2）深度學習在整個系統(tǒng)里扮演的角色雖然重要，但是還是很少，遠不夠撐起來有價值的對話系統(tǒng)；3）產(chǎn)品都是黑箱，目前在行業(yè)中尚無比較共同認可的設(shè)計標準。APP發(fā)展到后面，隨著用戶的使用習慣的形成，和業(yè)界內(nèi)成功案例的“互相交流”，逐步形成了一些設(shè)計上的共識，比如下面這一排，右邊紅圈里的“我”：但是，從2007年iPhone發(fā)布，到這些移動產(chǎn)品的設(shè)計規(guī)范逐步形成，也花了近6、7年時間，且不提這是圖形化界面。到如今，這類移動設(shè)備上的產(chǎn)品設(shè)計標準已經(jīng)成熟到，如果在設(shè)計師不遵循一些設(shè)計思路，反而會引起用戶的不習慣。只是對話系統(tǒng)的設(shè)計規(guī)范，現(xiàn)在談還為時尚早。到這里，結(jié)合上述兩個點（對話AI產(chǎn)品的管理方法、設(shè)計規(guī)范都不成熟），也就可以解釋為什么智能音箱都不智能。因為智能音箱的背后都是一套“技能打造框架”，給，希望能用這套框架來制作各種“技能”。而“對話技能類平臺”在目前根本走不通。任何場景一旦涉及到明文識別以外的，需要對特定的任務(wù)和功能進行建模，然后再融合進多輪對話管理里的場景，以現(xiàn)在的產(chǎn)品成熟程度，都無法抽象成有效的設(shè)計規(guī)范。現(xiàn)在能抽象出來的，都是非常簡單的上下文管理（還記得Part2里的“填表”么？）。我就舉一個例子，絕大部分的技能平臺，根本就沒有“用戶生命周期管理”的概念。這和服務(wù)流程是兩碼事，也是很多機器人智障的諸多原因之一。因為涉及到太細節(jié)和的部分，咱們暫且不展開。也有例外的情況：技能全部是語音控制型，比如“關(guān)燈開燈”“開空調(diào)25度”。這類主要依賴明文識別的技能，也確實能用框架實現(xiàn)比較好的效果。但這樣的問題在于，開放給沒有意義：這類技能既不需要多樣的產(chǎn)品化；從這類開發(fā)中也根本賺不到錢——幾乎沒有商業(yè)價值。另一個例外是大廠做MLaaS類平臺，這還是很有價值的。能解決對深度學習的需求，比如意圖識別、分詞、實體提取等底層的需求。但整個識別部分，就如我在Part3&4里提到的，只應(yīng)占到任務(wù)對話系統(tǒng)的10%，也而已。剩下的90%的工作，也是真正決定產(chǎn)品價值的工作，都得自己搞。他們會經(jīng)歷些什么？我隨便舉幾個簡單的例子（行業(yè)外的朋友可以忽略）：如果你需要訓(xùn)練一個意圖，要生成1000句話來做素材，那么“找100個人，每人寫10句”的訓(xùn)練效果要遠好于“找10個人，每人寫100句”；是用場景來分意圖、用語義來分意圖和用謂語來拆分意圖，怎么選？這不僅影響機器人是否能高效支持“任務(wù)”之間的跳轉(zhuǎn)，還影響訓(xùn)練效率、開發(fā)成本；有時候意圖的訓(xùn)練出錯，是訓(xùn)練者把自己腦補的內(nèi)容放進去了；話術(shù)的重要性，不僅影響用戶看著舒不舒服，更決定了他的回復(fù)的可能性——以及回復(fù)的回復(fù)的可能性——畢竟他說的每一句后面的話，都需要被識別后，再回復(fù)；如果你要給一個電影院做產(chǎn)品，**用圖形化界面，而不要用語言來選座位：“現(xiàn)在空著的座位有，排的1，2，3，4….”這些方面的經(jīng)驗和技巧數(shù)都數(shù)不完，而且還是淺顯、皮毛的部分。你可以想象，對話智能的設(shè)計規(guī)范還有多少路要走——記得，每個產(chǎn)品還是黑箱，就算出了好效果，也看不到里面是怎么設(shè)計的?！耙粋€合適的AIPM”當真正的人工智能實現(xiàn)之后，所有產(chǎn)品經(jīng)理所需要做的思考，都會被AI代替。所以，真正的人工智能也許是人類后的一個發(fā)明。在那一天之前，對話智能產(chǎn)品經(jīng)理的工作，是使用各種力量來創(chuàng)造智能給人的感覺。AIPM一定要在心中非常明確“AI的歸AI，產(chǎn)品的歸產(chǎn)品”。做工具的和用工具的，出發(fā)點是不同。應(yīng)該是帶著做產(chǎn)品的目的，來使用AI；千萬不要出現(xiàn)“AIPM是來實現(xiàn)AI的”這樣的幻覺。我們都熟悉，PM需要站在“人文和技術(shù)的十字路口”來設(shè)計產(chǎn)品。那么對話智能的AIPM可能在這方面可能人格分裂的情況更，以至于甚至需要2個人來做配合成緊密的產(chǎn)品小組——我認為一個優(yōu)秀的對話智能產(chǎn)品經(jīng)理，需要在這三個表現(xiàn)優(yōu)秀：1.懂商業(yè)：就是理解價值對話產(chǎn)品的價值一定不在對話上，而是通過對話這種交互方式（CUI）來完成背后的任務(wù)或者解決具體問題。一個本來就很強的APP，就不要想著去用對話重新做一遍。反而是一些APP/WEB還沒有能很好解決的問題，可以多花點時間研究看看。這方面在Part4里的對話智能的核心價值部分，當中有詳細闡述，在這里就不重復(fù)了。2.懂技術(shù)：理解手中的工具（深度學習GOFAI）一個大廚，應(yīng)該熟悉食材的特性；一個音樂家，應(yīng)該熟悉樂器的特征；一個雕塑家，應(yīng)該熟悉手中的鑿子。大家工具都差不多，成果如何，取決于藝術(shù)家?，F(xiàn)在，AIPM手中有深度學習，那么就應(yīng)該了解它擅長什么和不擅長什么。以避免提出太過于荒謬的需求，導(dǎo)致開發(fā)的同學向你發(fā)起攻擊。了解深度學習的特性，會直接幫助我們判斷哪些產(chǎn)品方向更容易出效果。比如，做一個推薦餐廳的AI，就比做一個下圍棋的AI難太多了。下圍棋的產(chǎn)品成功，并不需要人類理解這個過程，接受這個結(jié)果就行。而推薦一個餐廳給用戶，則必須要去模擬人的思維后，再投其所好。人們在想要推薦餐廳的時候，通過對話，了解他的需求（不能問太多，特別是顯而易見的問題，比如他在5點的時候，你問他要定幾點的餐廳）對于圍棋而言，每次（單次）輸入的可能性只有不超過棋盤上19x19=361種可能性；一局棋的過程盡管千變?nèi)f化，我們可以交給深度學習的黑箱；后決定所需要的信息，全部呈現(xiàn)在棋盤上的落子上，盡管量大，但與落子以外的信息毫無關(guān)系，全在黑箱里，只是這個黑箱很大。后，輸出的結(jié)果的可能性只有兩種：輸或者贏。對于推薦餐廳。每次輸入的信息，實際并不包含決策所需要的全部信息（無法用語言表達所有相關(guān)的影響因素，參考Part3里世界模型部分）；而且輸出的結(jié)果是開放的，因為推薦的餐廳，既不可被量化，更不存在的對錯。了解CUI的特性后，不該用對話的就不要強上對話交互；有些使用對話成本非常高，又很不Robustic的環(huán)節(jié)，同時用戶價值和使用頻次又很低的，就要考慮規(guī)避——咱們是做產(chǎn)品的，不是實現(xiàn)真正的AI的，要分清楚。3.懂人：心理和語言這可能是當前對話類產(chǎn)品重要的地方，也是拉開和其他產(chǎn)品設(shè)計的核心部分。也可能是中年人做產(chǎn)品的第二春。對心理的理解，指的是當用戶在說話的時候，對他腦中的模型的理解。英文中“Readtheroom”就是指講話之前，先觀察一下了解周圍聽眾的情況，揣摩一下他們的心理，再恰當?shù)恼f話。比如，講話的時候，是否聽眾開始反復(fù)的看表？這會讓直接影響對話的進程。你有遇到過和某人對話起來感覺很舒服的么？這個人，不僅僅是語言組織能力強，更重要的則是他對你腦中的對話進程的把握，以及場景模型，甚至對你的世界模型有把握。他還知道怎么措辭，會更容易讓你接受，甚至引導(dǎo)（Manipulate）你對一些話題的放棄，或者是加強。對話系統(tǒng)的設(shè)計也是一樣的。哪些要點在上文中說過？哪些類型的指代可以去模擬？如果是文字界面，用戶會不會拉回去看之前的內(nèi)容？如果是語音界面，用戶腦中還記不記得??？如果記得住，還強調(diào)，會感覺重復(fù)；如果記不住，又不重復(fù)，會感覺困惑。對語言的理解，則是指對口語特性的理解。我知道FrederickJelinek說的“每當我開除一個語言學家，Speech識別的準確率就會增高”。只是，現(xiàn)在根本沒有真正意義上的自然語言生成（NLG），因為沒有真正的思維生成。所以，任務(wù)類的對話的內(nèi)容，系統(tǒng)不會自然產(chǎn)生，也無法用深度學習生成。對于AIPM而言，要考慮的還是有很多語言上的具體問題。一個回復(fù)里，內(nèi)容會不會太長？要點該有幾個？謂語是否明確，用戶是否清晰被告知要做什么？條件又是什么？這樣的回復(fù)，能引發(fā)多少種可能的問詢？內(nèi)容措辭是否容易引起誤解（比如因為聽眾的背景不同，可能會有不同的解讀）？從這個角度而言，一個好的對話系統(tǒng)，必定出自一個很能溝通的人或者團隊之手。能為他人考慮，心思細膩，使用語言的能力高效，深諳人們的心理變化。對業(yè)務(wù)熟悉，能洞察到用戶的Context的變化，而其格調(diào)又幫助用戶控制對話的節(jié)奏，以終解決具體問題。Part6可見的未來是現(xiàn)狀的延續(xù)“過渡技術(shù)”在幾周前，我與行業(yè)里另一家做對話的CEO討論行業(yè)的將來。當我聊到“深度學習做對話還遠達不到效果”的態(tài)度時，他問我：“如果是悲觀的，那么怎么給團隊希望繼續(xù)往前進呢？”其實我并不是悲觀的，可能只是更客觀一點。既然深度學習在本質(zhì)上搞不定對話，那么現(xiàn)在做對話AI的實現(xiàn)方式，是不是個過渡技術(shù)？這是一個好問題。我認為，用現(xiàn)在的技術(shù)用來制作AI的產(chǎn)品，還會持續(xù)很長時間，直到真正智能的到來。如果是個即將被替代或者的技術(shù)，那就不應(yīng)該加碼投入。如果可以預(yù)見未來，沒人想在數(shù)碼相機崛起的前期，加入柯達；或者在LED電視普及之前，重金投入在背投電視的研發(fā)上。而且難以預(yù)測的不僅僅是技術(shù)，還有市場的發(fā)展趨勢。比如在中國，作為無現(xiàn)金支付方式，還沒來得及覆蓋足夠多的支付場景，就被移動支付斷了后路。而現(xiàn)在的對話智能所使用的技術(shù)，還遠沒到這個階段。ClaytonM.Christensen在《創(chuàng)新者的窘境》里描述了每個技術(shù)的三個階段：個階段，緩步爬坡；第二個階段開始迅猛發(fā)展，但是到接近發(fā)展的高地（進步減速）的時候，另一個式技術(shù)可能已經(jīng)悄悄萌芽，并重復(fù)著個技術(shù)的發(fā)展歷程；第三個階段，則進入發(fā)展瓶頸，并終被新技術(shù)下圖黑色部分，為書中原圖：而當前對話AI的技術(shù)，還在階段（藍色旗幟位置）稱不上是高速發(fā)展，還處于探索的早期。黑箱的情況，會使得這個周期（階段）可能比移動時代更長。以當前的技術(shù)發(fā)展方向，結(jié)合學術(shù)界與工業(yè)界的進展來看，第二個技術(shù)還沒有出現(xiàn)的影子。但是同樣因為深度學習在對話系統(tǒng)中，只扮演的一小部分角色，所以大部分的空間，也是留給大家探索和成長的空間。換句話來講，還有很多發(fā)展的潛力。前提是，我們在討論對話類的產(chǎn)品，而不是實現(xiàn)AI本身。只是，這個階段的對話AI，還不會達到人們在電影里看到的那樣，能自如的用人類語言溝通。2）服務(wù)提供者崛起的機會因為上述的技術(shù)發(fā)展特點，在短期的將來，數(shù)據(jù)和設(shè)計是對話智能類產(chǎn)品的壁壘，技術(shù)不是。只是這里說的數(shù)據(jù)，不是指的用來訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。而是供給端能完成服務(wù)的數(shù)據(jù)；能夠照顧用戶整個生命周期的數(shù)據(jù)；是當對話發(fā)生的時候，用戶的明文以外的數(shù)據(jù)這些數(shù)據(jù)；影響用戶腦中的環(huán)境模型、影響對任務(wù)執(zhí)行相關(guān)的常識推理數(shù)據(jù)，等等。而隨著IOT的發(fā)展，服務(wù)提供者，作為與用戶在線下直接打交道的一方，是有可能掌握這些數(shù)據(jù)。他們能在各個Touchpoint去部署這些IOT設(shè)備，來搜集環(huán)境數(shù)據(jù)。并且，由他們決定要不要提供這些數(shù)據(jù)給平臺方。但是，往往這些行業(yè)里的玩家都是歷史悠久、行動緩慢。其組織機構(gòu)龐大，而且是組織結(jié)構(gòu)并不是為了創(chuàng)新而設(shè)計，而是圍繞著如何能讓龐大的軀干不用思考，高速執(zhí)行。而這也正是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)的機會。3）超級終端與入口之爭對話智能類的產(chǎn)品必須搭載在硬件終端上。很多相關(guān)的硬件嘗試，都是在賭哪個設(shè)備能夠成為繼手機之后的下一個超級終端。就好像智能手機作為計算設(shè)備，代替了PC的地位一樣。畢竟，在移動時代，搶到了超級終端，就搶到了用戶獲取服務(wù)的入口。在入口的基礎(chǔ)之上，才是各個應(yīng)用。如果對話智能發(fā)展到足夠好的體驗，并能覆蓋更多的服務(wù)領(lǐng)域時，哪一個終端更有可能成為下一個超級終端呢？智能音箱、帶屏幕的音箱、車載設(shè)備甚至車機、穿戴設(shè)備等等都可以搭載對話智能。在5G的時代，更多的計算交給云端，在本地設(shè)備上留下能耗較低的OS和基礎(chǔ)設(shè)施，I/O交給麥克風和音頻播放就完成了。credit:Pixabay因此任意一個聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，都可能具備交互和傳遞服務(wù)的能力，進一步削弱超級終端的存在。也就是說，作為個人用戶，在任意一個聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上，只要具備語音交互和聯(lián)網(wǎng)能力，都可能獲得服務(wù)。特別是一些場景依賴的商業(yè)服務(wù)，如酒店、醫(yī)院、辦公室等等。隨著這些入口的出現(xiàn)，在移動時代的以流量為中心的商業(yè)模式，可能將不再成立。而新的模式可能誕生，想象一下，每一個企業(yè)，每一個品牌都會有自己的AI。一個或是多個，根據(jù)不同的業(yè)務(wù)而產(chǎn)生；對內(nèi)部員工服務(wù)或者協(xié)助其工作，同時也接待外部的客服，管理整個生命周期從注冊成這家企業(yè)的用戶開始，到后（不幸地）中斷服務(wù)為止。只是這個發(fā)展順序是，先有服務(wù)，再有對話系統(tǒng)——就好像人，是有腦袋里的想法，再用對話來表達。結(jié)語在本文中，所有與技術(shù)和產(chǎn)品相關(guān)的討論，都是在強調(diào)一個觀點：一個產(chǎn)品是由很多技術(shù)組合而成。我不希望傳達錯誤的想法，類似“深度學習不重要”之類的；相反，我是希望每一類技術(shù)都得到正確的認識，畢竟我們離真正的人工智能還有距離，能用上的都有價值。作為AI從業(yè)者，心中也會留有非理性的希望，能早日見證到人造的智能的到來。畢竟，如果真正的智能出現(xiàn)了，可能產(chǎn)品經(jīng)理（以及其他很多崗位）就解放了（或者被摧毀了）。這或許就是人類的后一個發(fā)明。本文開始于慕尼黑，終成稿于北京，斷斷續(xù)續(xù)耗時接近3個月。期間與很多大企業(yè)，行業(yè)內(nèi)的創(chuàng)業(yè)者，還有一些資本的同學溝通交流。在此表示感謝，就不一一點名啦。