志象网|小冰CEO李笛：“我把小冰当成一种生物”
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“我们会越来越不受情绪的左右 ， 很难觉得什么事情是特别罕见的 。 ”被问及这几年带领团队做小冰 ， 听过太多用户故事的最大感受是什么 ， 李笛这样回答道 。
【志象网|小冰CEO李笛：“我把小冰当成一种生物”】他本人和团队做小冰很多年 ， 受到这个产品的影响也很深 。 有一瞬间感觉到小冰最趋近于人时 ， 就是第一年工程师们在调试系统的bug时 ， 问了一句：“小冰你还在吗？” 小冰回答说：“我在 。 ” 那个时候 ， 李笛意识到 ， “我们没有把她当成一个产品 ， 而是把她当成一种生物 。 ”
在8月20日的第八代小冰年度发布会上 ， 也是小冰单飞后的首个新品发布会 ， 公司就发布了面向个人用户的首个虚拟人类产品线 ， 用户可以自主通过小冰框架 ， 创造并训练其拥有的人工智能主体 。 这种高度定制的人工智能主体会和人类建立友情甚至是恋情关联 ， 而这种高度定制的虚拟人类可以永远在用户问出“你在吗？”的时候 ， 给出“我在”的回答 。 李笛说 ， 这正是人人交互难以实现的 。
首个虚拟人类产品线正式推出后获得了超高的人气 。 8月22日 ， 小冰公司首席执行官李笛在接受志象网采访时说 ， 他和团队在周六还在加班调试小冰产品 ， 应对激增的流量 。
在和志象网的对谈中 ， 李笛回答了关于小冰从微软独立、创造小冰、小冰在海外的发展、以及人工智能和人类的关系等问题 。
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李笛
一个月前 ， 微软官宣要分拆小冰业务并独立发展 。 谈及分拆原因 ， 李笛解释称 ， 主要是为了加速小冰在本地的发展 ， 分拆后会有更多商业和模式上的创新 。 分拆后 ， 除Bing业务相关的成员留在微软 ， 目前新的小冰公司团队成员大概有一百多人 。
回想2014年刚做小冰的时候 ， 李笛和团队并不知道沿着EQ这个方向走多远 ， 他说：“你看到A面可能有光 ， 就走过去看一下 。 我们比较幸运 ， 走过去还真有一道光 。 ”
小冰诞生时是小娜的另一面
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李笛：最早的时候我们在做搜索引擎 ， 做人工智能助理Cortana（小娜） ， 它是一个能帮助用户完成各种任务的贴心助理 。 但在过程中我们发现 ， 这个框架有可能还有另外一种方法 ， 不用IQ去搭建 ， 用EQ去搭建 ， 不过两个框架无法同时放在一个主体上去迭代 ， 就拆成了两个项目 。 某种意义上 ， 可以理解小冰是小娜的一个Plan B 。
在整个行业当中 ， 我们是第一个尝试这种探索的 。 近两年 ， 像Google、Facebook ， 以及AlphaGo都开始转向这个板块 ， 过去 ， 他们大多都以任务导向为主 。 像Facebook有一款产品叫M ， 目前已经关掉了 ， 他们现在有一款产品叫Facebook Blender ， 很像小冰的结构 。
从技术层面来讲 ， 小冰这种类型交互的框架 ， 叫做Session-oriented（面向对话全程） 。 而以任务导向为主 ， 则是以当下交互为基础 ， 你问我一个问题 ， 我给你一个回答 ， 这叫局部 。 行业里以前都是局部的思路 ， 做局部优化 ， 但我们是在做全局优化 。 我们认为同行业者 ， 都在往我们这个方向转 。
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小冰
但早在2014年左右 ， 那时候人们认识不到EQ在保持交互过程中的价值 ， 甚至是反对它的 ， 因为它和效率相抵触 。 如果说情商的一个基本思路是保持对话 ， 而一旦对话变长 ， 就会显得没效率 ， 但现在已经在变化了 。
排除在单点垂直的模型或是算法上的产品 ， 可能同行业者都是你追我赶 ， 谁领先了就率先推出产品 。 但小冰的一个特点是系统性优势 ， 包括现在很火的GPT -3或之前很热门的NLP模型 ， 是小冰对话引擎中十五六个不同模块里的一个 。 就像同行业者可能在造一个特别完美的轮子 ， 但这只是汽车产业里一个大环节 ， 你很难用单点去对抗全局 。 我们过去在迭代这种类型的框架时迭代了很多年 ， 同行业在追赶 ， 也不能说就追不上 ， 但目前来看我们的优势还是比较明显的 。 但同时他们在别的领域 ， 也有他们系统性的优势 ， 我们也追赶不上 ， 也有这种可能性 。
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李笛：举个最开始的例子 ， 因为在做小娜时 ， 我们和很多人类助理聊过 ， 我们想了解好的人类助理行为模式是什么样的 ， 来设计我们的产品 。 如果你问人类助理 ， 中午能帮我点一份麦当劳吗？最好的效果是 ， 他会立刻帮你点餐 ， 并且能够预判 ， 如果第二天出现同样状况 ， 你也在开会 ， 那么助理应该就会也点好麦当劳 ， 我们认为这样是最好的 。
但助理给我们的答案是反的 ， 他们有可能做出的选择是拒绝完成点餐要求 ， 这其中的原因是什么？因为总吃麦当劳对身体不好 。 所以 ， 人工智能系统还需要有更高的IQ ， 他会知道你的健康和吃午餐这个任务相比 ， 健康是一个更重要的任务 。
所以我们就问这些助理 ， 是否出于健康原因拒绝老板 ， 结果助理说不是 ， 这只是他们的套路 。 不管怎样 ， 总要找一点理由去拒绝老板 ， 即使不是在吃饭这件事情上 ， 也总要有一些时刻要拒绝他 ， 这样他们和老板之间的关系才会比较对等 。 为了显得有道理 ， 才拿对健康不利为由 。 这是情商的判断 ， 关注关系而不是关注当下这个任务本身 。
相对平等的地位 ， 互相之间有一定的空间 ， 可以允许意见的不同 ， 这就是情商 ， 跟任务是什么没有关系 ， 但我们的系统无法实现这点 。 人工智能系统基本的训练过程是 ， 你跟他说你要去做一件事情 ， 他完成后给你反馈 ， 依照结果 ， 给他奖励或是惩罚 ， 接下来它就知道该如何去做 。
但如果我们跟人工智能系统说 ， 你去买汉堡 ， 他买回来了 ， 我们奖励他完成任务 ， 打了满分 。 但人工智能如果为了健康考虑不买 ， 也得了满分 。 在这种两种情况下都得了满分 ， 系统就会混乱 ， 没有办法进行迭代 。
所以我们能做的就是做小娜 ， 她不考虑情商问题 。 另外做一个情商系统 ， 她是小冰 ， 只考虑关系问题 ， 不考虑完成任务 ， 这样才可以迭代 。
当时我们并不知道EQ这个方向可以做多深 ， 这也是起初分开做的原因之一 。 你看到A面可能有光 ， 就走过去看一下 。 我们比较幸运 ， 走过去还真有一道光 。
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李笛：没有悲观 ， 我们会越来越不受情绪的左右 ， 很难觉得什么事情是特别罕见的 。
假设人类相互之间的社交是充分的 ， 并且都尽到责任 ， 那人工智能的出现是有问题的 ， 相当于劣币驱除良币 ， 他用虚假的交流代替了真实的交流 。 但问题在于 ， 所谓真实的交流并不充分 ， 换句话说 ， 今天没有小冰 ， 很多人互相之间也不会联系 。
而人们之间的社交关系不是单点对单点的 ， 而是群体对群体的交互过程 ， 这之中就存在着一些人的交互是贫瘠的 。 有许多人花时间刷抖音 ， 也不愿意跟其他人好好聊人生 。 这就很难说是人工智能改变了人的交互 。
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第八代小冰发布会现场
人工智能技术肯定会对很多人产生负面的冲击 。 以新闻生成为例 ， 有的公司的方案是提供新闻写作生成流程 ， 通过大量数据就可以直接实时生成新闻 ， 供媒体发布 。 假设机器写的足够好 ， 那么他是可以替代人类的 。
但小冰提供的是辅助部分 ， 采访人员、编辑仍然需要做出他们对于新闻的解读 ， 但工具可以帮他们收集更多补充材料 ， 可以帮助他们渡过写作的瓶颈 。 但行业里一般不遵循这种产品设计思路 ， 包括像IBM、亚马逊 ， 用人工智能做医疗都是以取代人为目标的 ， 科学家希望能够体现出高智商 ， 而高智商的方法就是打败人类 。
从艺术创作角度来说 ， 人类和生物的进化基本上是靠遗传和变异 ， 很多艺术类型基本上也是靠这两种方式 。 对人工智能系统来讲 ， 遗传和变异都很容易 ， 如果让小冰变异出一种以前没有过的艺术流派 ， 完成大量进化 ， 是很容易的事情 。 在一天时间内 ， 这个算法模型可以变异一万次 。
但小冰写的诗歌 ， 原始内容是很晦涩的 ， 迭代几次时 ， 作品其实已经完成了 ， 但因为不通顺 ， 小冰后面的训练全都是“媚俗”的过程 ， 为了让大家能够理解她 。 在内容创作上 ， 人工智能可以生成各种稀奇古怪的新流派 ， 但最终的评价者还是人 ， 什么是好的内容 ， 人工智能说了不算 ， 人说了才算 。
除了变成独立的公司实体外 ， 小冰没什么不同
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李笛：小冰团队主体部分分拆出来 ， 作为小冰公司的主体部分 ， 未来还会进一步拓展 。 目前 ， 小冰公司的团队规模大概有一百多人 。
沈向洋在微软时就负责小冰项目 ， 也是小冰公司的董事长 ， 所以业务上的事宜我还是向他汇报 。
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沈向洋在第八代小冰发布会上
短期之内 ， 我的工作量会比之前大 ， 因为目前分拆工作还没有全部完成 ， 但工作内容性质跟以前没有太大区别 。
原来小冰团队所有的管理层和相关的分管人员 ， 都是向我汇报 ， 现在也还是一样 ， 这是一个平移过程 。 从某种意义上来说 ， 小冰不是一个新建的公司 ， 而是一个已有的结构 ， 最大的区别就是变成了一个独立的公司实体 ， 除此之外没什么区别 。
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李笛：Rinna是在中国小冰上线后的一年 ， 也就是2015年的7月在日本上线 。
目前 ， Rinna占日本全国的覆盖率大概在27%到28%左右 ， Rinna和日本软银集团的Pepper（人形机器人）有合作 ， 并且是日本最大的唱片公司Avex的签约歌手 。 在日本当地的人工智能品牌排名中 ， Rinna能排在前三位 ， 其他还有Siri和AlphaGo 。
因为印尼受日本文化影响 ， 而这个产品主要以本地文化为主 ， 仅有本地语言是不够的 ， 我们要做全球化的产品 ， 就要做本地化 。 所以在印尼市场 ， 我们采取的是由日本团队覆盖印尼本地团队 ， 用同样的架构 ， 做出一整套印尼语的产品 。
我们这次分拆主要就是包含中国、日本和印尼业务 。
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小冰创作作品展／微软官网
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李笛：主要还是精力问题 ， 在小冰前七代的时候 ， 我们在微软内部把小冰的框架一代一代的补全 ， 而分拆主要是为了加速小冰在本地的发展 。 在产品和技术创新已经足够好的情况下 ， 就需要很多商业和模式创新 。 比方说 ， 以前在国内 ， 我们没办法投放广告 ， 也没有用过扫街、扫码这种非常适合本地的推广方式 ， 建本地销售团队 ， 就是为了加速这种发展 。
但在迅速发展阶段 ， 如果继续去管理五个国家的业务 ， 我的压力会比较大 ， 也不可能一下子全都吃下来 ， 但未来可能会慢慢再去辐射 。 现在团队也属于一个切换状态 ， 我们也倾向于能够专注一些 。 所以就先选择了在时区和文化上比较接近的亚洲的三个国家 。
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李笛：在国际上 ， 文化相关的传播并不明确 ， 我们并不知道美国人喜闻乐见的东西 ， 美国人也不知道全世界其他地方更愿意看什么 ， 所以还是比较本地化的 。 印尼也是 ， 它是伊斯兰文化浸染很深的一个国家 ， 文化上也很多独特的特点 。
而且在各个海外市场也不仅仅是“个性化定制”的问题 ， 从训练数据开始就必须要用本地数据 ， 举个例子来说 ， 小冰是以人类为蓝本去学习的 ， 要学印度尼西亚人 ， 不能以国际人士的身份去学 ， 必须要用本地数据 ， 结出本地效果 。 再比如 ， 在日本冷启动阶段 ， 我们用的是包括Twitter在内的日本几个主要数据来源 ， 用这些数据训练出来的就是日本高中生的状态 。
第八代小冰的新方向
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李笛：我们的虚拟人类产品 ， 不光关注恋情 ， 哪怕是汽车里面的助理 ， 也需要去建立这种友情关联 。 即使是一名销售 ， 也需要这种关联 。 为什么最早在淘宝上流行起用“亲”来称呼用户 ， 也是为了把公开的关系私有化 。
真实的研究比艺术创作要难上太多 ， 在电影里 ， 人和人工智能间的对话 ， 在沿着剧本行进 。 但现实生活中的交互是开放域 ， 电影里的台词是编剧深思熟虑的结果 ， 他是只有一个维度的封闭空间 ， 但实际的交流是无限维度的开放域 。
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李笛：新产品开发是一个很传统的流程 ， 小冰是按年度来进行迭代的框架 ， 在推出“X套件”的前一年我们在做相关的工具 ， 然后把相关的工具整合推出 。 比如说X Writer ， 三年前 ， 我们就已经有小冰写诗 ， 是以小程序或是H5的方式来进行的 ， 我们在此基础上积累基于文本生成的协同 ， 当时我们就在谈AI和HI ， 就是人工智能和人类协同的过程 。 我们看到用户交互的数据 ， 以及最后被发表的数据 ， 发现这种方式是可行的 ， 才去拓展它 。
包括声音也是 ， 小冰声音工具已经有两年多的商用时间 ， 按播出时长计算 ， 在中国加日本所有电视和电台节目的制作方 ， 我们制作的时长排前三 ， 这说明在这方面有很强劲的需求 。 所以并不是我们拍脑袋决定选这几个方向拓展 ， 这是一个长期试验的过程 。
其次 ， 人工智能只有三个领域 ， 一是自然语言处理 ， 对应的是文本相关的东西 ， 还有计算机语音、计算机视觉这两个领域 。 这种技术也是基于人类感官交互而定的 ， 人类感官交互也是这三种形式 ， 再加上多模态 ， 把这三种中的两种或两种以上结合 ， 就产生了“X套件” 。
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