AI顛覆的用戶體驗(yàn)有多厲害
一、AI驅(qū)動(dòng)硬件,顛覆用戶體驗(yàn)
1.AI錄音筆
雖然說錄音筆是個(gè)小眾市場,但有了人工智能的加持,錄音筆變成了電商爆款。
我們今年出品了一款人工智能的加持的AI錄音筆,它在雙十一多個(gè)主流電商平臺(tái)上取得了單品銷量第一的成績,同時(shí)復(fù)購率還很高。
相對傳統(tǒng)錄音筆來說,我們的AI錄音筆不僅有雙麥克風(fēng)陣列,同時(shí)還有AI降噪、實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)寫文字、云端存儲(chǔ)和搜索、智能編輯、同聲傳譯等功能。
這款產(chǎn)品上線后,整個(gè)市場都改變了,索尼、愛國者、紐曼都加入進(jìn)來,成立了一個(gè)聯(lián)盟,而搜狗成了盟主。
根據(jù)我們的調(diào)查,我們的AI錄音筆上線之前,整個(gè)錄音筆市場銷量是逐年下滑的,市場保有量只有400萬支。
從3月份我們上線第一代產(chǎn)品開始,主流電商平臺(tái)的錄音筆搜索量開始上升,到12月份我們發(fā)布了第二代產(chǎn)品,開始一點(diǎn)點(diǎn)變硬,就像之前手機(jī)從功能機(jī)走向智能機(jī)一樣。而且,加上AI能力的注入,帶來的注定是顛覆式的體驗(yàn)。
2.AI時(shí)代個(gè)人硬件的趨勢
有了AI的注入,C端消費(fèi)品也發(fā)生了變化,這個(gè)變化主要有兩大趨勢。
① 變得更加便攜
以前放在桌上的PC機(jī)很大,隨后智能硬件開始走向筆記本、iPad、手機(jī),甚至開始走向可穿戴,因此未來個(gè)人硬件的趨勢是越來越移動(dòng)化、便攜化。
② 擁有更強(qiáng)的IO能力
從以前的計(jì)算能力走向傳感器能力,并且基于AI的處理能力,將從人去適應(yīng)機(jī)器,變成機(jī)器適應(yīng)人,最終機(jī)器接管人的感官,成為人的助理。
AI對硬件會(huì)產(chǎn)生什么影響呢?對于未來10年路徑,我的暢想是智能硬件從手機(jī)走向手表、耳機(jī),到未來走向眼鏡,這可能會(huì)逐漸改變我們以手機(jī)為中心的使用方式,比如眼鏡和耳機(jī)會(huì)取代手機(jī)作為我們接觸外界信息的通道。
硬件背后,是人去感知這個(gè)世界。
除了有圖像和聲音之外,很重要的就是語言,它是我們與世界交互的一種抽象方式。而且,只有人類能夠處理語言。
亞里士多德曾講到,“語言是心靈印象的符號,是人類思維的工具,是知識(shí)的載體。有了語言,人類社會(huì)才能溝通交流。不管是我們生產(chǎn)的語言,還是計(jì)算機(jī)處理的語言,語言都是最難的一件事情,是人工智能皇冠上的明珠。”
圖靈測試中提到,機(jī)器能夠用語言與人交流,就代表它擁有智能。
今天我們的人工智能還不具有創(chuàng)造力和通用的推理能力,但是可以做這樣一個(gè)猜想:
只有當(dāng)機(jī)器掌握了語言之后,它才能夠完整地?fù)碛袆?chuàng)造力和推理能力。
不會(huì)講話的機(jī)器,你會(huì)認(rèn)為它智能嗎?當(dāng)然不會(huì)。因此,語言在智能當(dāng)中極其重要,這也是人與動(dòng)物的重大區(qū)別。
二、語言AI的發(fā)展趨勢
我們會(huì)看到,以語言為核心變成了人工智能發(fā)展路徑的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。我們做輸入法、做搜索,其實(shí)都是在處理語言,都是為了幫大家更好地表達(dá)、更好地獲取信息。
1.語言的自然交互和認(rèn)知問題
關(guān)于語言,我有兩部分內(nèi)容要分享給大家:
第一,自然交互。
自然交互讓人跟機(jī)器之間能夠用語音、圖像、手勢等各種方式產(chǎn)生交流,其中用到了語音、圖像技術(shù),也包括視覺技術(shù)。
第二,認(rèn)知問題,我們叫做知識(shí)計(jì)算。
基于語言,機(jī)器能夠進(jìn)行問答和對話,機(jī)器翻譯是認(rèn)知技術(shù)入門的門檻。有了更好的感知技術(shù),機(jī)器會(huì)從手機(jī)走向新的智能硬件;有了更好的認(rèn)知技術(shù),機(jī)器對知識(shí)會(huì)產(chǎn)生理解和推理,尤其是在垂直領(lǐng)域擁有問答的能力。
智能硬件新的硬件形式與新的對話和問答能力,未來會(huì)走向智能助理,這也是整個(gè)AI行業(yè)在產(chǎn)品層面上最明珠的地方。
蘋果大概在2006年就開始推出智能助理,到今天Google、百度、阿里、小米做這樣的音箱產(chǎn)品,核心都是在做智能助理。但是從外殼上來說,我認(rèn)為并不是最好的方向。
在知識(shí)計(jì)算之后,我們強(qiáng)調(diào)一個(gè)核心觀點(diǎn),就是機(jī)器做閱讀理解之后做問答,傳統(tǒng)的搜索是通過關(guān)鍵詞給你10條鏈接,隨著技術(shù)的進(jìn)步,我們整個(gè)處理能力會(huì)從詞變成句子、段落、篇章,用戶的表達(dá)也可能會(huì)轉(zhuǎn)換成句子,機(jī)器的閱讀理解也會(huì)走向篇章和整個(gè)文章體系,這是技術(shù)進(jìn)步帶來的機(jī)會(huì)。
首先,人聲分離,如果是兩個(gè)人在對話,機(jī)器要能識(shí)別不同的人,能動(dòng)態(tài)地去判斷是第一個(gè)人還是第二個(gè)人。
其次,機(jī)器要能夠識(shí)別掌聲、笑聲或其它聲音,幫助我們理解內(nèi)容。
最后,中英文混合是非常難的事情,從傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中得不到一個(gè)混合的模型,所以要在機(jī)器中加入一些特定知識(shí),來改變這個(gè)系統(tǒng)。
傳統(tǒng)的硬件是用麥克風(fēng)矩陣實(shí)現(xiàn)的,用多個(gè)麥克風(fēng)進(jìn)行中間的數(shù)字計(jì)算、信號處理。今天依靠人工智能,我們有了新的方法,我們的工程師在現(xiàn)實(shí)場景中對4萬種噪音進(jìn)行了學(xué)習(xí),使得機(jī)器有能力分辨噪音。
3.語音合成
做技術(shù)的人都知道,以今天的AI能力,機(jī)器不會(huì)有非常精準(zhǔn)的認(rèn)知理解,大家聽到的可能還是轉(zhuǎn)述師那種毫無情感的聲音,為了讓合成的聲音更加具有感情、更加像本人真實(shí)聲音,我們使用了一種新技術(shù):聲音皮膚。在技術(shù)上,我們稱之為特征的提取能力。
比如,大家在得到聽梁寧的課程,其實(shí)就是讓另外一個(gè)人讀一篇文章,再把聲音皮膚附到這個(gè)聲音里面來,使得合成的聲音可以表達(dá)他的情感,經(jīng)過合成之后,最后由梁寧來呈現(xiàn)。
這種做法能改善整個(gè)音頻節(jié)目的生產(chǎn)環(huán)節(jié),表演者和生產(chǎn)者做到一定的分離,避免因?yàn)槿藛T離職、生病等帶來的各種不確定因素。
這種情況下,使得我們每個(gè)人在互聯(lián)網(wǎng)上不僅可以換成其它形象,也可以換成自己想要的任何一個(gè)聲音形象。
在生活中也有實(shí)際用處,年底馬上要開年會(huì)了,如果你要表演唱歌,但是五音不全怎么辦呢?可以把你的聲音特征做一次提取,然后放到《藍(lán)精靈》歌里,會(huì)比你自己唱得好聽。
這樣一些技術(shù),使得在交互中間能夠做到人機(jī)結(jié)合,使得制作能力能夠放大。
4.從語音變聲到視頻合成
搜狗分身發(fā)展到現(xiàn)在經(jīng)歷了多次技術(shù)迭代,從最早給新華社做主持人,到給央視做主持人,再到第二代能夠讓它更豐富地表達(dá);
第三代,能夠站起來有手勢;
到第四代之后就開始做到了多語言、多場景的播報(bào)能力;
到了第五代之后開始能夠做交互,比如平安普惠的保險(xiǎn)項(xiàng)目,服務(wù)人員已經(jīng)被機(jī)器取代了,實(shí)際你在保險(xiǎn)簽約的時(shí)候,是機(jī)器人跟你做交互回答。
我們將很快發(fā)布第六代產(chǎn)品,它將擁有大角度、大幅度的動(dòng)作能力。
這樣的技術(shù)是機(jī)器在取代人上面的一次重大應(yīng)用。所以,這里面我們可以看到,以語言為核心,背后配上語音、人的表情、肢體、唇語,是能夠使得人機(jī)交互實(shí)現(xiàn)更自然的狀態(tài)的。
在未來,也許不到10年時(shí)間,我們將會(huì)構(gòu)建這樣一條路徑:自然交互會(huì)從文字走向語音、圖像理解,大家看到的錄音筆、同傳、合成主播等,其實(shí)是在語音圖像的交互能力里面做增強(qiáng),背后還是語言。
另外一條道路就是認(rèn)知能力不斷提升,使得從搜索走向、輔助醫(yī)療、輔助問答以及合并語音圖像技術(shù),最終走向行業(yè)終極的理想,就是每個(gè)人都擁有一個(gè)個(gè)人助理。
在一些垂直領(lǐng)域當(dāng)中,能夠幫你去做秘書的工作,或者是成為你的分身,跟世界進(jìn)行溝通。
我們也會(huì)持續(xù)布局語言AI下的產(chǎn)品,為大家呈現(xiàn)顛覆體驗(yàn)的個(gè)人助理,用機(jī)器幫助每一個(gè)人,讓表達(dá)、獲取信息更加簡單。謝謝!