TalkingData CEO 崔曉波：未來所有公司都是人工智慧公司

「人工智慧的發展可能讓人類被摧毀。」霍金曾經這樣預言過。

但百度自動駕駛事業部首席科學家韓旭說，他挺怕別人問他人工智慧會不會打敗人類這樣的問題。在由 PingWest品玩 和 TalkingData 在美國矽谷合作舉辦的活動中，所有嘉賓都認同這樣一個觀點：人工智慧已經，並且會在未來以更快的速度滲透、改變我們的生活和工作方式。

TalkingData CEO 崔曉波更是斷言：未來，所有公司都是人工智慧公司。這家公司目前正在處理包括來自網易、搜狐、去哪兒，鏈家，工商銀行、唯品會、聚美、愛奇藝等等八萬五千個移動應用提供的大數據。

「雖說未來所有公司都是人工智慧公司，但是我們公司肯定還是裡面特別特別人工智慧的公司。」來自竹間科技的CEO， 原微軟亞洲院副院長簡仁賢這樣評價自己的公司——這是一家致力打造中文市場上首款人工智慧伴侶，以情感計算研究為核心、深度學習技術為基礎滿足人們日常和工作的需求。

簡仁賢表示，未來，沒有人工智慧的手機可能不會再有，而且 APP 向機器人（bot）過渡的速度也會非常驚人。

在簡仁賢看來，人類從電腦，發展到互聯網，發展到手機 APP，下一個風口必然是人工智慧助手。「到2020年，將有超過80%的用戶刪除手機里超過半數的 APP。」他解釋說這還是保守估計。

那這種虛擬的機器助手到底會為我們做什麼事情呢?

那些重複的、耗時的，無聊的人力工作將會被這種虛擬的機器人助手所取代，那些需要大量的數據計算過程的，超過人類計算能力的，需要做出快速反應的工作也會同樣轉嫁給機器人助手。簡仁賢列舉出來可能會受到影響的行業包括醫生、記者、客服、安保、教師、銷售等等 。

不過，比起取代某一種職業的人工智慧開發，竹間科技本身的技術更加關注於對人類語言、情感的捕捉、識別和準確分析。

對於最近大紅大紫的一段 BBC 採訪中，連線教授家突然冒出熊孩子的視頻，竹間科技利用掌握的相應的人工智慧技術能夠精確地分析每一個人的每一秒錶情背後的情緒變化。從分析看來，教授真的是……很無奈呢。

這樣的情感智能系統能夠像人類一樣思考，綜合深度學習和自然語言理解研發出獨特的人際交流技術，讓機器能和人一樣進行閱讀、寫作、用自然語言查詢，以及更重要的，像人類一樣對話，理解上下文，了解對方的內在的情感和意圖。

簡仁賢表示，這樣的人工智慧情緒識別技術並不只是應用於娛樂，更多的是被應用在營銷、客服甚至是教育領域。

通過竹間科技的機器助手，商家可以通過機器代替人工，在海量錄音中快速找到有不滿情緒的錄音片段，輔助質檢人員快速監聽，監控服務質量和顧客給出的滿意度回饋。這樣做不但節省時間，還可以保證準確度，為提高產品質量、服務質量都提供有力的分析數據。

除此外，情緒分析人工智慧技術也同樣適用於課堂對於學生反應的監測——來監測學生是否能夠接受老師的教學方式以及是否已經聽懂上課內容，從而幫助老師去有針對性地調整教育方式和進度。

當然，除了這種我們日常已經頻繁接觸的人工智慧機器助手外，人工智慧技術在無人駕駛汽車領域的發展也同樣速度驚人。

在這場活動上，百度的自動駕駛事業部首席科學家韓旭就分享了百度無人車目前的研發進展。

「在矽谷中心地帶的 Sunnyvale 城市，百度矽谷研究院落地並已經讓自己的無人車進行了上路測試。」韓旭一邊播放上路測試的實際拍攝視頻一邊介紹道。

目前，百度無人車和Google無人車都達到了第四等級的標準，即不需要人工干預的完全自動駕駛。

「在人工智慧無人駕駛的領域內，Google從09年就開始了研究，併到現在為止都在最前列。百度到前年才開始研究，是以實驗室的形式，到2016年，才正是有了專門的事業部來處理無人駕駛，起步屬於相對較晚。」韓旭說儘管這樣，但百度的無人駕駛技術仍然是最前列的。

不過，無人車的造價仍然是個大問題，這樣的問題直接導致普通老百姓很難有機會買到一台無人車來解決自己的生活實際問題。

「光是一個感應器就至少8萬美金。」韓旭在接受採訪時告訴我說一輛無人車這樣的感應器不會少於10個。更頭疼的是，至今包括Google、百度在內的「參賽者」都還沒有合理的辦法來降低這種不適用於消費汽車產品的物料造價，而這也是為什麼到現在無人車仍然沒有出現在普通人的日常生活中的重要原因之一。

但未來，無人車肯定是很重要的出行工具，因為它比人類駕駛的出錯率低很多。根據韓旭演講過程中展示的一份報告顯示，每100萬千米的行駛路程中，人類駕駛出事比例大約為2.6起事故。而按照現在的無人車技術來看，錯誤的概率只有2起。「無人車普及後，可以每天在中國拯救500個人的性命。」

不過，所有這些前沿的人工智慧技術應用背後都離不開大數據的積累。無論是自動駕駛、虛擬現實、人工智慧都基於對於數據的分析。

不過，在 TalkingData 首席數據官黃洋成的演講中，他們認為數據不只是我們日常所認知的簡簡單單的數字。

現在，數據的信息量增大，維度變廣，甚至是人的一個動作、姿態、表情，所處的地理位置、天氣等等都是可以捕捉的數據。

TalkingData 給出的數據來看，人們單日手機使用時長超過4小時。而當我們使用任何一件電子產品，它都會默默在後台記錄著我們的搜索記錄、生活習慣、行走路線以及各種個人偏好。所以移動手機以及app的發展，無疑給了大數據一個「春天」。

但人工智慧並不是單純地對數據的捕捉。

首先，這些數據需要被篩選，而不是所有的數據都該被存儲和收集。一個手機攜帶的感測器數量多達 16 個，如果想要收集、運算，甚至傳輸和分析所有這些數據仍然是不現實的。

此外， 如何從大量的數據裡面解讀人的動作，識別所在的周圍場景也是一個很重要的議題。現在的很多數據都是非結構化的情境數據，例如圖像、聲音、姿態、動作等等，需要人工智慧從如此大量的數據中提煉、精簡有價值的信息。所有的世界上頂尖的技術公司都在做一件事情，就是嘗試用演算法用機器學習去還原人在現實生活中的動作。目前，語音識別的技術，圖象識別、甚至是情緒識別的技術都在大規模的發展。

不過，儘管目前中國大數據、人工智慧技術在全球範圍內已經走在了前沿，但是在前沿技術的基礎研發上，美國還是在領跑，而這也是 TalkingData 國際化的主要任務。

大數據本身就是一個全球化的生意，TalkingData CEO 崔曉波強調，並表示目前 TalkingData 已經在美國、英國和荷蘭等多個國家投資了一批相關的創業公司。

本月，TalkingData已經正式落地美國矽谷地區，成立了全球科研中心。他們除了希望補齊兩個國家間的差距，也有意擴大自己的海外業務。目前，TalkingData的海外客戶已經包括了 Google、Facebook、ACNielsen等等公司。

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