最近都被谷歌AI的“猜畫(huà)小歌”虐了吧？
AI能認(rèn)出“手殘黨”們的畫(huà)，背后的原因在于無(wú)數(shù)人類(lèi)正在通過(guò)自己的腦洞滋養(yǎng)AI，學(xué)習(xí)眾多人類(lèi)對(duì)某個(gè)物體的抽象畫(huà)之后，AI就能夠獨(dú)立把握住識(shí)別繪畫(huà)的關(guān)鍵部分。
利用海量真實(shí)數(shù)據(jù)來(lái)“喂養(yǎng)”AI，是讓AI快速提升能力的不二法門(mén)。但猜畫(huà)這種臨時(shí)養(yǎng)殖場(chǎng)只能提升單一能力，應(yīng)用價(jià)值不高。有沒(méi)有能夠提升多種AI技術(shù)能力，又在潛移默化中完成數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的“天然AI養(yǎng)殖場(chǎng)”呢？
真有一個(gè)，那就是地圖。
今天的電子地圖，已經(jīng)是城市海量地理數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)、人流數(shù)據(jù)、天氣與水文數(shù)據(jù)，以及各種交通路線(xiàn)與出行方案的結(jié)合。對(duì)于AI來(lái)說(shuō)，地圖是一片水草豐美（數(shù)據(jù)夠多），營(yíng)養(yǎng)充沛（有效數(shù)據(jù)比例大），經(jīng)濟(jì)價(jià)值高（關(guān)乎經(jīng)濟(jì)民生）的天然牧場(chǎng)。
整體來(lái)看，地圖在今天至少可以通過(guò)三種方式“飼養(yǎng)”出更強(qiáng)壯的AI：
1、為前沿智能體提供訓(xùn)練空間
2、讓城市智能型AI得到有效的實(shí)際應(yīng)用舞臺(tái)。
3、為AI語(yǔ)音交互技術(shù)提供獨(dú)一無(wú)二的學(xué)習(xí)與使能入口。
讓我們分別來(lái)看著三種“AI喂養(yǎng)方案”。當(dāng)然，用地圖培育AI的根本目的是讓地圖本身不斷升級(jí)，最終組成良性循環(huán)。
一些AI的終極秘密，可能要在地圖里搞出來(lái)
讓我們先來(lái)看看最前沿的AI技術(shù)是如何在地圖中誕生的——
有些朋友可能覺(jué)得，地圖嘛，無(wú)非就是連上GPS，在兩點(diǎn)間規(guī)劃個(gè)線(xiàn)路，用什么AI？
其實(shí)不然，地圖中不僅可應(yīng)用AI的地方很多，甚至可能隱藏著AI的某些終極秘密。
想象一下，你到了一個(gè)陌生城市。倆眼一抹黑哪也不認(rèn)識(shí)，但是你知道要去火車(chē)東站，這時(shí)候不借助任何導(dǎo)航設(shè)備，你也會(huì)知道：絕對(duì)不能往西走。
這個(gè)判斷是如何做成的呢？事實(shí)上，人類(lèi)的大腦沒(méi)連著衛(wèi)星，平常人也不可能存儲(chǔ)大量地圖數(shù)據(jù)。但迷路的人卻只占少數(shù)。這是因?yàn)槿四X中有個(gè)叫做海馬體的東西，它負(fù)責(zé)幫人類(lèi)判斷位置感空間感，從而進(jìn)行選擇性預(yù)測(cè)。
也有科學(xué)家認(rèn)為，海馬體不僅控制認(rèn)路這個(gè)功能，還直接影響著人類(lèi)做出選擇、做出對(duì)未來(lái)預(yù)測(cè)的能力，可以說(shuō)是人類(lèi)智能的關(guān)鍵因素——但是怎么探索海馬體的秘密呢？畢竟不能把人類(lèi)海馬體摘除了看結(jié)果對(duì)吧。
而最新答案居然是，在地圖上跑AI。
今年早些時(shí)候，DeepMind在《自然》雜志發(fā)表了新的研究：他們把一個(gè)智能體放到地圖數(shù)據(jù)中。在不給它預(yù)設(shè)方位和地圖數(shù)據(jù)的前提下，讓AI模仿人腦中的海馬體，自動(dòng)在地圖中需求位置，規(guī)劃道路。
實(shí)驗(yàn)證明，AI可以用像人腦一樣，用增強(qiáng)學(xué)習(xí)的方式去認(rèn)路。這既闡釋了人腦的工作原理，也給未來(lái)AI研究帶來(lái)了新的方向。而整個(gè)研究的實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)，就是建立在地圖之上的。可以說(shuō)沒(méi)有精準(zhǔn)的地圖數(shù)據(jù)，AI仿生人類(lèi)大腦進(jìn)行空間預(yù)判的研究就無(wú)從談起。
這個(gè)故事證明了，地圖對(duì)于AI來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。AI在地圖中學(xué)習(xí)，并反過(guò)來(lái)讓地圖更好用，似乎是我們應(yīng)對(duì)越來(lái)越復(fù)雜城市時(shí)的一個(gè)良性循環(huán)。
城市計(jì)算的硬功夫，離不開(kāi)地圖的捶打
俗話(huà)說(shuō)的好，你的夢(mèng)想有多大，你下班的時(shí)候就有多堵……
讓一個(gè)城市可以智能起來(lái)，讓積水、堵車(chē)、霧霾這些糟心事不再發(fā)生，是人類(lèi)暢想了幾十年的話(huà)題。但城市到底怎么才能夠“智能”卻是個(gè)巨大問(wèn)題。有人嘗試用認(rèn)知系統(tǒng)，有人嘗試用大規(guī)模的城市數(shù)據(jù)建模，但最終大家還是發(fā)現(xiàn)，讓城市主動(dòng)和聰明起來(lái)，是建立在地圖數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的。
舉個(gè)例子，我們想要規(guī)劃從家到公司，一般情況下可能用不到AI。但假如要規(guī)劃從港口發(fā)到市中心一萬(wàn)噸貨物，那么時(shí)間、地點(diǎn)、交通擁堵情況，需要配合的車(chē)、人、倉(cāng)庫(kù)、起重機(jī)，就成了一個(gè)復(fù)雜的數(shù)學(xué)問(wèn)題。如果憑經(jīng)驗(yàn)去簡(jiǎn)單計(jì)算，可能搞出來(lái)的會(huì)是個(gè)費(fèi)時(shí)費(fèi)力的方案。而通過(guò)城市AI去學(xué)習(xí)相關(guān)地圖數(shù)據(jù)，綜合理解上述變量，就可以在最低限度影響交通、最快完成任務(wù)的情況下，給出相應(yīng)的運(yùn)輸方案。
基于這種AI與地圖的結(jié)合，IBM很早就開(kāi)啟了智慧星球方案。而它的老對(duì)手微軟隨后開(kāi)啟了城市計(jì)算業(yè)務(wù)，專(zhuān)門(mén)用AI去透視地圖里的各種因素。
今天的地圖應(yīng)用里，城市數(shù)據(jù)和AI的深度結(jié)合已經(jīng)能見(jiàn)到很多案例。比如谷歌地圖的智能停車(chē)場(chǎng)功能，就是當(dāng)?shù)貓D感知你到了某個(gè)停車(chē)區(qū)域的時(shí)候，利用AI來(lái)綜合判斷附近的停車(chē)環(huán)境，給出最優(yōu)停車(chē)方案。
可以看到，很多傳統(tǒng)的地圖無(wú)法解決的問(wèn)題，在城市AI的加持下開(kāi)始找到了鑰匙。城市智能的硬功夫，也正在被地圖的多元化和高精化培養(yǎng)起來(lái)。
語(yǔ)言魔法，需要在地圖里修煉
最后，還有一種可以在地圖里修煉起來(lái)的AI能力——那就是千變?nèi)f化的語(yǔ)音交互。
怎么能體現(xiàn)出華少嘴皮子快？前提是需要他說(shuō)的東西足夠多，如果就一個(gè)冠名商，嘴皮子再快也沒(méi)用。
AI也是一樣。怎么才能體現(xiàn)出AI語(yǔ)音交互，可以完美執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)？前提是確實(shí)有這樣的復(fù)雜任務(wù)存在。生活中大部分我們要讓AI做的事情，要么就是過(guò)于簡(jiǎn)單，要么就是主觀性太強(qiáng)，AI再?gòu)?qiáng)也不好理解。
而又復(fù)雜又客觀的任務(wù)集群，那就是地圖導(dǎo)航。
毫無(wú)疑問(wèn)，地圖是海量地名、路段、時(shí)空關(guān)系的結(jié)合體。假如我們想要先去加個(gè)油，再去買(mǎi)個(gè)東西，再去公司拿個(gè)東西，最后回家的導(dǎo)航任務(wù)。那么就會(huì)產(chǎn)生一段涉及4個(gè)地點(diǎn)信息，3個(gè)事項(xiàng)的復(fù)雜語(yǔ)音任務(wù)，基本相當(dāng)于繞口令。
事實(shí)上，除了導(dǎo)航之外，我們生活中是很難產(chǎn)生這么復(fù)雜的語(yǔ)音任務(wù)的。就像猜畫(huà)小程序要用游戲的方式征集大家對(duì)某個(gè)物體的抽象理解一樣，地圖也正在基于實(shí)用性，征集大家的語(yǔ)音語(yǔ)料，以及復(fù)雜的語(yǔ)音任務(wù)。
這場(chǎng)修煉已經(jīng)初見(jiàn)成果。3個(gè)月之前，我們看到百度地圖面對(duì)繞口令一樣的語(yǔ)音命令，只能用“你敢再說(shuō)一遍嗎”回懟。而在月初的百度AI開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，百度地圖已經(jīng)真的可以識(shí)別“繞口令”生成導(dǎo)航路線(xiàn)，解決復(fù)雜長(zhǎng)語(yǔ)音多地點(diǎn)需求。
這個(gè)AI變強(qiáng)了的故事背后，是地圖導(dǎo)航已經(jīng)可以?huà)仐壌蜃郑耆捎谜Z(yǔ)音交互。
就像有了彩電就沒(méi)人看黑白，動(dòng)動(dòng)口能完成的事兒當(dāng)然沒(méi)人愿意打字。語(yǔ)音交互可以在用戶(hù)試用地圖的過(guò)程中不斷學(xué)習(xí)，反過(guò)來(lái)將新的解決方案在地圖應(yīng)用送實(shí)驗(yàn)。
從這個(gè)角度看，地圖就像是AI技術(shù)的“新手村”。
文︱腦極體
