在過去的幾年里，人工智能已經(jīng)發(fā)揮作用，許多公司正在將其嫁接到他們的核心業(yè)務上，將AI與搜索，電子商務，社交網(wǎng)絡，網(wǎng)絡安全結合起來 - 您可以這么說。但是，如果這些企業(yè)從一個人工智能時代開始并從一開始就將其集成到他們的產(chǎn)品中呢?

Peter Relan 本周在MobileBeat 2017大會上為我們解決了這個推測性問題。Relan是一位著名的企業(yè)家，他創(chuàng)辦了 YouWeb 孵化器，催生了手機游戲公司OpenFeint和CrowdStar等創(chuàng)業(yè)公司?，F(xiàn)在，他是Got It的首席執(zhí)行官，也是熱門游戲聊天應用Discord的投資人。

Relan's Got它是一種新型搜索引擎，它使用AI來定位能夠以個性化方式回答您問題的人類專家。他認為這將產(chǎn)生更好的結果，并且這是一種更好的業(yè)務的例子，因為它誕生于AI熱潮。

VentureBeat：如果谷歌，亞馬遜和Facebook很久以前就開始使用人工智能算法，那么他們最近才開始研究這個問題呢?彼得，你為什么不為我們談論這件事?

Peter Relan：最后一位發(fā)言者簡要提到人工智能在80年代經(jīng)歷了一個流行階段。那時我在上大學。80年代開始的人工智能炒作持續(xù)到90年代，但到了2000年代，我們更加專注于Web 2.0，社交商務等等。你有這么多公司，主要技術巨頭，從那個時代開始，沒有人工智能的核心頻譜。

雷蘭：沒錯，如果我們能想象出這樣的事情。我發(fā)現(xiàn)它非常好奇，回顧過去35年。今天，如果你是一個類似于我的投資組合中的創(chuàng)業(yè)公司，涉及AI甚至不會成為你策略中的問題。您將從AI開始，作為您所做工作的關鍵部分。因此，我選擇了幾家公司進行密切關注，并考慮如果他們開始將AI作為他們所做工作的核心，他們會是什么樣子。

我可以從談論Facebook開始。很多人都知道這一點，但這是一家非常廣泛的白頁公司。Facebook的內(nèi)容由其用戶社區(qū)生成。如果Facebook開始使用人工智能，它將解決的頭號問題是，內(nèi)容如何表現(xiàn)?我們都記得2007年和2008年Facebook開放其API時的游戲熱潮。用戶抱怨的頭號投訴是垃圾郵件。我們都收到FarmVille請求填寫我們的新聞源。

Relan：你擁有所有這些不相關的內(nèi)容，早期Facebook的核心策略只是讓社區(qū)解決它，直到它達到一個突破點，F(xiàn)acebook上的FarmVille有如此多的垃圾郵件 - 我記得見過Mark扎克伯格在2010年，在這一點上，他確實說，“我討厭這個。”它徹底摧毀了網(wǎng)絡。這很有意思，因為游戲?qū)嶋H上是任何新平臺上最重要的應用程序之一 - 考慮到iPhone - 但顯然存在讓它失控的風險。

快進到今天，今天有什么不好的內(nèi)容?10年前的糟糕內(nèi)容是游戲垃圾郵件。今天是假新聞。它的規(guī)模是10年前的10倍。FarmVille擁有2億用戶。Facebook目前擁有20億用戶。那么你如何制止假新聞 - 我們都同意這是不好的內(nèi)容 - 甚至可能會舉行選舉?那里有一個很大的問題。

你會認為Facebook的天生本能就是制止假新聞 - 嗯，我剛才說的是什么?讓社區(qū)處理它。但在2016年，他們承認他們已經(jīng)在系統(tǒng)中建立了AI機器。他們使用它來與社區(qū)一起識別假新聞。對于Facebook來說，這是一個巨大的承認和巨大的一點，它深深地相信用戶社區(qū)將負責不良內(nèi)容。

雷蘭： Facebook試圖轉(zhuǎn)向時更像是航空母艦。我們看到他們進入移動設備時。我認為這是不可避免的。即使你百分之百地控制著你的公司，你也無法避免這種技術的存在，你真的不得不說，“我不想使用它。”社區(qū)不會去遠。

我們公司在Discord遇到了類似的問題。這是一個面向游戲玩家的語音聊天社區(qū)。這是什么，5000萬用戶?這是Facebook的四十分之一。它已經(jīng)成為創(chuàng)建小社區(qū)的人們的中心，可以聊聊他們正在玩的游戲。但我們發(fā)現(xiàn)群體肯定會出現(xiàn)與游戲無關的群體。他們涉及各種其他主題。因此，我們使用圖片識別功能，例如，在這些渠道上執(zhí)行有關色情的政策。圖像識別非常適合敲除它。即使在社區(qū)平臺中，如果您是今天的創(chuàng)業(yè)公司，也可以使用AI來阻止不良內(nèi)容。

VB：你最后還是要進行人工策劃，就像我們之前關于eBay的談話一樣嗎?

Relan：我認為這有點像異常面板。你最終必須允許AI引擎完成他們的工作。然后你會遇到一種異常流程，人工智能說：“我不確切知道該怎么做。”那么你就像我們在Discord那樣做了一個小的操作，處理異常和邊緣情況等等。上。但想象一下，如果你走另一條道路，規(guī)模問題。

您還需要為您的用戶提供工具。團隊中的任何人都可以標記聊天并說“我發(fā)現(xiàn)這是不可接受的”或“我發(fā)現(xiàn)這令人反感。”這也會做到。無論社區(qū)是先發(fā)言還是人工智能先說話，你都必須讓他們一起工作。

VB：所以循環(huán)中還有一個人。這將我們帶到你的新創(chuàng)業(yè)公司Got It。告訴我們更多關于Got It及其人性方面的信息。

Relan： Got這是一家新公司，它說，“如果亞馬遜能夠為您提供新的虛擬機服務器作為服務，為什么不讓知識成為服務?”如果您想了解某些內(nèi)容，可以通過Google進行搜索為了它。您可以瀏覽論壇和社區(qū)。但這些都不是真正的服務，因為服務必須遵循四個關鍵標準。

一，它必須有一個定義的單位。對于Google，您不知道您獲得了多少鏈接，無論是四個還是45個。兩個，它必須有固定價格。三，必須按要求。四，必須保證。如果您查看Google或Quora，您會發(fā)現(xiàn)這些都不符合所有四項標準。社區(qū)和論壇以及問答網(wǎng)站，你不知道有人會回答。沒有保證，而且肯定沒有按需。

得到它正在創(chuàng)建一個像亞馬遜一樣的版本，它可以根據(jù)需要為您設置機器，并且機器很容易理解。定價很容易理解。這是規(guī)格，CPU，這是你為它支付的價格。我們有一個10分鐘的聊天會話的概念，根據(jù)需要，與您的問題的專家。你問了一個問題，專家出現(xiàn)了。

雷蘭：沒錯。你有10分鐘的聊天時間，你來回走動，當你完成后，你會評估你的問題。它可能是非常技術性的東西。我正在使用Excel中的數(shù)據(jù)透視表，它沒有正確旋轉(zhuǎn)。讓我們共同努力10分鐘。我們確實相信人類需要處于循環(huán)中。但有趣的是，您找到專家的方式是使用AI。我不認為你可以取代我們在兩個人聯(lián)系起來并在一起工作的時候得到的分享經(jīng)驗，當他們向?qū)Ψ浇忉屇呈聲r。坦白說，那是不可替代的。我認為任何形式的內(nèi)容互動都不會取代人與人之間的聯(lián)系。

很酷的是，找到專家，這實際上不依賴于人類交互，可以使用AI完成。我們使用Google使用的相同算法，即PageRank。谷歌現(xiàn)在有一個名為RankBrain的新系統(tǒng)，這是他們第一次承認除了內(nèi)容之外還使用人工智能作為尋找最佳網(wǎng)頁的方式。我們使用所謂的ExpertRank，這是一個人工智能問題，“對于這個問題，那里有數(shù)百萬或數(shù)十億人，誰是最好的人，專家?”只要專家注冊，他們就得到了通知告訴他們，“有人想幫助解決這個問題。”

我們都知道，對于我們所擁有的任何問題，在世界上70億人中，有一個人完全符合我們的問題。我們直觀地知道這一點。將人類與人工智能相結合的概念，無論是在Facebook還是在谷歌，實際上都非常有趣，因為搜索引擎完全在服務器上運行，而他們添加到搜索系統(tǒng)的AI引擎也完全在服務器上運行。它確實是一個基于服務器的系統(tǒng)。但在AI的幫助下，只有15%%的Google查詢得到了回答。其他85%%仍在使用傳統(tǒng)的PageRank。

當你沒有人在循環(huán)中時，我認為人工輔助發(fā)動機非常受歡迎。只有AI的發(fā)動機才能及時到達，就像真正的自動駕駛汽車一樣。但如果你看看特斯拉和谷歌的Waymo，這兩種策略是不同的。特斯拉的策略是人工智能輔助。換句話說，沒有你，它就不會開車。人類必須處于循環(huán)中。我認為特斯拉今天收集的數(shù)據(jù)比谷歌和優(yōu)步更多，因為他們領先于AI助手，而不是純粹的自駕車。

Relan：你有更多的數(shù)據(jù)。人們之前已經(jīng)說過人工智能是關于數(shù)據(jù)的。數(shù)據(jù)越多，您的AI就越好。如果內(nèi)容不好，您的社區(qū)產(chǎn)生的內(nèi)容越多，就會以一種奇怪的方式，您的用戶會越多地了解不良內(nèi)容。以一種奇怪的方式，更多的假新聞，更容易打擊假新聞，因為你可以訓練你的AI識別它。如果假新聞就像試圖在大海撈針中找到一根針，實際上訓練AI實際上會更難。

谷歌搜索也是如此。搜索越多，Hummingbird就越能理解查詢。Hummingbird是實際理解查詢的RankBrain算法。您可以訓練的查詢越多，理解這些結果就越好。

VB：我在這里想到的問題是你如何擴展人類的一部分。我可能是某個主題的頂級專家，但我不會在凌晨三點回答問題。

Relan： Got的愿景非常簡單。今天，我們擁有一個擁有20億人口的龐大社交網(wǎng)絡。我認為，社交網(wǎng)絡中發(fā)生的大多數(shù)溝通都是社交網(wǎng)絡。它不是從“嘿，我有問題，我需要一些知識來解決它”的角度出現(xiàn)的。

想象一下，我們擁有70億人口的世界。只是猜一猜。世界上有多少輛汽車?十億?世界上有多少家?十億?然后，我們可以提供按需服務，將家庭和汽車的供應連接到家庭和汽車的需求。這樣做的公司表現(xiàn)非常出色，Airbnb和優(yōu)步。那么世界上有多少人的大腦?世界上有多少公司或系統(tǒng)需要連接到知識網(wǎng)絡中的右腦以解決特定問題?

那里有人可以非常專業(yè)地為您提供所需的知識。但目前還沒有一個系統(tǒng)。因此，我們的想法是，建立一個像Facebook一樣大的知識網(wǎng)絡，但它現(xiàn)在不是社交網(wǎng)絡。關于Got的有趣之處是，如果你擁有房屋，那就有抵押貸款成本。如果您擁有汽車，則需要租賃費用。但是10分鐘，在那個10分鐘的聊天會話中 - 你在大腦中攜帶的知識，你所知道的事情，據(jù)我所知，在你的大腦中沒有任何東西可以帶你進去。我們擁有世界上未充分利用的資源，而且它是免費的。所有不存在的是與Facebook連接的大小的知識網(wǎng)絡。

因此，我們的愿景是讓每個人都成為系統(tǒng)中某個或另一個人的專家，并構建一個能夠找到問題的合適人選的AI引擎。我們現(xiàn)在已經(jīng)交付了300多萬次會議。我們在該網(wǎng)絡中擁有12,500名專家。每天有200多人加入。我們申請了超過25萬。我們有像軟件工程師這樣的人對Excel提出疑問。他們正在吃午飯，這個東西彈出來，看起來很有趣。

這個大腦庫存的邊際成本為零。我們所需要的只是人工智能，因為人類存在。我們不乏人類。我們不想取代它們。我們想找到它們。

雷蘭：今天，正如我所說，我們已經(jīng)交付了大約300萬次會議?，F(xiàn)在我們有數(shù)據(jù)。其中一個最有趣的事情是，我們的數(shù)據(jù)庫中有300萬個聊天會話，客戶端和專家之間存在一些問題或其他問題?，F(xiàn)在我們談到了“我們?nèi)绾螢槲覀兊臋C器學習算法挖掘數(shù)據(jù)?” 我們?nèi)绾螐膶＜业慕嵌葋砜创@些數(shù)據(jù)呢?“

我們的AI算法會查看每個會話，并根據(jù)六個因素調(diào)整專家級別。第一個因素是禮貌。我們有處理說：“專家是否禮貌地與用戶交談?”這是一個實用工具。用戶為此付費。第二是同理心。用戶是否覺得 - 他們是否說過“是的，我覺得你理解我的問題”?在聊天會話中，這些是用戶感受到專家同情的信號。第三，當然是準確性。他們回答了這個問題嗎?他們的Excel數(shù)據(jù)透視表最終工作了嗎?第四是個人信息。他們是否嘗試交換個人信息?

如果你看一個10分鐘的聊天會話和豐富的人類會話內(nèi)容，那就非常大了。你最后有禮貌，同理心，準確，客戶服務。嘿，我們完成了嗎?你滿意嗎?所有這些進入它，因此專家的排名將調(diào)整。馬上，在會議結束時，他們會被告知，“嘿，這是一個很棒的會議。這是你的新排名。“

我們的路線圖很清楚。我們永遠不會取代人類，但我們將永遠尋求人工智能的內(nèi)容，淘汰不良內(nèi)容，提供良好的服務，促進同理心和理解。當你開始在聊天會話中描述這些屬性時，它聽起來很人性化，不是嗎?我們要求我們的AI引擎不提供與Facebook相同的不良內(nèi)容。我們希望它找到一個相關的專家，合適的人，與谷歌一樣 - 就像相關的搜索結果一樣。最后一件事就是會議的人性化。這是由一個人提供的，但是我們看一看并說，“它是以一種能讓它成為一對一聊天會話的方式提供的嗎?”

Relan：隨著時間的推移它會變得更好，因為數(shù)據(jù)不斷改進。我們會發(fā)現(xiàn)更多不好的內(nèi)容。我們將為人們的問題找到更多相關專家。只要我們不斷添加數(shù)據(jù)來訓練我們的AI，我們顯然會在會話中獲得更好的結果。

順便說一句，亞馬遜非常有趣。這是我對亞馬遜的挑戰(zhàn)，因為它不斷構建一個黑盒子。我們都是這里的開發(fā)人員，或者我們很多人。我們按需尋找服務。說我們需要更多的計算能力。我們現(xiàn)在知道你可以獲得各種各樣的計算能力。那么你怎么知道你是否為你的問題獲得了最好的資源?如果這是一個大數(shù)據(jù)分析問題，它可能是一個不同的資源集，而不是你是一個事務處理應用程序或機器學習應用程序。

按需服務的相關性是什么?我認為這是亞馬遜未來的一個重要方面，盡管大多數(shù)人都對Alexa和Echo很著迷。作為一個平臺，我想確保當請求按需提供時，我找到最適合它的資源。現(xiàn)在人工智能應用程序的絕對數(shù)量正在爆炸式增長。您如何找到適合您特定應用的最佳資源?也許他們這樣做，也許他們沒有，但我們真的不知道。我們無法管理該響應。