來源 | 腦極體
還記得這一波人工智能浪潮崛起的時候，全球的 AI 實驗室很喜歡強調(diào)競爭。
最為經(jīng)典的是 2016 年谷歌 Depepmind 實驗室讓 AlphaGo 對決李世石，人類世界冠軍被挑落馬下，掀起一片恐慌。2017 年馬斯克 Neurallink 在宣揚腦機接口技術(shù)時，基調(diào)是重新定義人類，追求人機同體；就連馬斯克創(chuàng)立的非營利性組織 OpenAI 也以在《DOTA》游戲中擊敗人類玩家，作為 AI 的里程碑。一些人工智能實驗室在發(fā)布新模型時，也喜歡追求 " 世界最大 "" 打破紀錄 ""1 分鐘讓 AI 為我跑了 18 億次 " 之類的標簽。
不過，今天再翻開人工智能資訊，會發(fā)現(xiàn)當下的 AI 研究，雖然也有競爭和比賽，但同時也多了許多柔軟的味道。
刷屏全球的 AI 創(chuàng)意，是讓照片里的明星名人們一起 " 螞蟻呀嘿 "，"AI 復活逝去的親人與愛人 " 登上頭條，疫情、洪災等危急關(guān)頭，更是不乏研究人員以 AI 馳援的身影。
從展示強大到變得柔軟，AI 研究的變遷，未嘗不是 AI 產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè) AI 化進行到現(xiàn)在的一個縮影。
從小眾到流行：越來越多柔軟的 AI
今天，AI 正在從大殺四方、碾壓人類的 " 神器 "，讓人們的心靈變得柔軟起來。
前兩天《舊金山紀事報》的一篇報道中，使用人工智能技術(shù)創(chuàng)建超現(xiàn)實聊天機器人的軟件，再現(xiàn)了與已故未婚妻的交談，使用了 GPT-3 模型，可以達到驚人的準確性。
通過人工智能讓逝去的人重生，類似的技術(shù)應用其實早在 2017 年就出現(xiàn)過，美國記者弗拉霍將父親的話語全部錄制下來，設計出了一款聊天程序模擬與已故父親的對話，不過當時只能采用設定好的回復程序，更接近一種實驗創(chuàng)想。
而這個故事在于，女主角已經(jīng)去世 8 年之后，這個 AI 模型才被訓練出來。超大規(guī)模語言模型 GPT-3 的出現(xiàn)，讓 AI 可以根據(jù)已去世的人的人格特征進行個性化創(chuàng)作。可以如同下面這張圖片中一樣進行對話，這個 AI 模型似乎真的有自己的想法，會對周圍的環(huán)境感到好奇，用符號做出表情。最神秘的是，它似乎對情緒有敏銳的感知力，知道如何在正確的時刻說正確的話。
這意味著，即便不是一個程序員，沒能在逝去之前及時保留下相應的語音資料，依然有可能在數(shù)字世界里模擬逝者的所思所想。
說到柔軟，就不得不提到著名的實驗室 MIT media lab，它們的研究人員最近直接將剛硬的物理音樂鍵盤，采用數(shù)字針織技術(shù)，將其變成了紡織品。由織物制成的鍵盤，可以像一雙襪子或圍巾一樣輕松折疊、卷起并裝在行李中。也可穿戴起來，擴展演奏音樂的場合。
要實現(xiàn)物理鍵盤的 " 柔軟化 " 并不容易，需要注意導電性與纖維的結(jié)合，按鍵無論是單獨和組合都能夠同時感應觸摸力度，以及拉伸和壓力等變化。這也為傳統(tǒng)設備的創(chuàng)新提供了新的交互和觸覺體驗。
有意思的是，近年來柔性屏智能手機、可彎曲顯示屏等產(chǎn)品的火熱，或許也說明了當硬件消費市場渴望尋求變化時，由硬到軟是一個不錯的選擇。
類似的實驗也在伯克利 BAIR 實驗室中進行，研究人員一直在嘗試讓智能體挑戰(zhàn)完成柔軟的織物任務，通過折疊衣物來訓練 AI 模仿學習、強化學習、自我監(jiān)督、視覺預測、深度感應等能力，以不斷提高模型的性能。
這是因為，相比堅硬和固定的物體，柔軟的織物在活動中的狀態(tài)和外觀更加難以預測，讓智能體去嘗試挑戰(zhàn)柔軟的對象，未來將有助于 AI 在真實環(huán)境中實現(xiàn)更復雜的應用。
除了觸覺，大家目之所及的 AI 似乎也開始慢慢變?nèi)彳浟恕?/p>
回想一下，AI 剛火爆時最聞名遐邇的應用是什么？2017 年，市面上出現(xiàn)了一種新型算法 GAN（生成式對抗網(wǎng)絡）。然后英偉達用其開發(fā)了一個系統(tǒng)，使用 CelebA-HQ 上的名人照片數(shù)據(jù)庫生成極為逼真的人像。
當時引發(fā)了巨大的爭議，認為 AI 過于強大可能被用來造假（事實也確實出現(xiàn)了這種情況）。
不過大家想必也注意到了，如今許多爆款 AI 圖像應用都更加感性，比如博網(wǎng)友 @大谷 Spitzer 通過 AI 技術(shù)修復了百年前北京晚清的影像資料，讓人們夢回歷史。
有程序員修復了父母年輕時候的照片，讓他們的容顏穿越時光之后依然清晰奪目，甚至還能做出各種表情。記憶終會褪色，但 AI 也讓寶貴的回憶得以永續(xù)留存。
越來越柔軟的 AI，是怎么出現(xiàn)的呢？
或許，柔軟的 AI 更受人歡迎
這幾年 AI 的變化，一言以蔽之，離人更近了。
必須承認，從 AlphaGo 橫空出世的 2016 年，到現(xiàn)在 2021 年，AI 基礎創(chuàng)新幾乎沒有多少致用性的大突破，深度神經(jīng)網(wǎng)絡依然獨霸一方，DeepMind 的 AlphaFold、OpenAI 的 GPT-3 算是過去一兩年內(nèi)為數(shù)不多能刷遍全球科技媒體頭條的產(chǎn)物。隨后盡管也會時不時曝出 ""、國產(chǎn)模型超越 GPT-3"、"AAphaFold2 再次逆天 " 之類的消息，但大多都只有業(yè)內(nèi)人關(guān)注。
與此同時，各種解決方案提供商、個人開發(fā)者、AutoML 技術(shù)及開發(fā)套件的蓬勃噴涌，進一步強化了 AI 的應用價值。
而 AI 落地的過程，同時也是一個不斷袪魅的過程。當普通市民招手攔無人車，農(nóng)閑時節(jié)跟智能語音助手對話得不亦樂乎，機器人穿行在餐廳酒店校園等公共場所，刷臉成為機場高鐵站等出行標配……昔日的 " 好斗 AI" 自然也就被降溫了：
首先被降溫的，是各個巨頭如饑似渴的研究能力自證。當然不是說 AI 巨頭們現(xiàn)在不重視頂會和競賽了，只是不像 2016 年前后那樣在熱潮（和熱錢）涌動之下，酷愛靠刷榜、靠實驗室招攬多少科學家與頂級人才，來吸引大眾和投資人的目光。今天大家都意識到，決定一個企業(yè) AI 戰(zhàn)略成功與否，靠的是對接產(chǎn)業(yè)的能力與效率，而不僅僅是實驗室的榜單與論文數(shù)。
這時候，還可能因為鼓吹數(shù)據(jù)而陷入某種被動，比如在某些特定數(shù)據(jù)集上刷新成績、真實使用場景中未必能達到同等效果的 " 應試 " 操作。
隨后被降溫的，是一些曾經(jīng)看起來炫酷卻無法與人共情、讓人理解的操作。只單純地強調(diào)技術(shù)，很可能引發(fā)大眾的抗拒心理。
此前波士頓動力反復擊打、調(diào)戲機器人的訓練視頻就引發(fā)了大量觀眾的不滿，大眾的共情心理甚至讓假的機器人反擊的圖片流行起來。路測里程極長的無人車 Waymo，此前也遭遇了鳳凰城居民的抵制；反復闖禍的特斯拉，也在美國引發(fā)了公眾和媒體的不滿，以及來自政府的多次安全調(diào)查。
AI 技術(shù)的不完美現(xiàn)狀決定了其必然會在落地中遇到各種各樣的問題，如果不能有效地與公眾溝通，或許下一場寒冬就在遠方等待。
更柔軟的 AI，是什么樣子的？
具體來說，柔軟，意味著降低攻擊感。
曾經(jīng)被視作有力量感的強勢與碾壓，如今只會讓人敬而遠之。縱觀全球知名的 AI 科研機構(gòu)與企業(yè)研究院，在打比賽的同時還要兼顧仁心道德，用 AI 保護熱帶雨林、拯救瀕危動物，要么幫助各種障礙人士、參與防疫救災。科技不斷釋放善意，讓企業(yè)贏得尊重。
柔軟，也意味著從容與協(xié)作。
當 AI 進入產(chǎn)業(yè)化加速階段，需要與各行各業(yè)、各類供應商、開發(fā)者合作，傾聽行業(yè)專家、數(shù)據(jù)員、設計師、工程師等的聲音，才能讓技術(shù)真正落地產(chǎn)業(yè)、發(fā)揮效能。按需購買的云服務、聯(lián)邦學習、混合多云等新趨勢，也無不強調(diào)協(xié)作而非競爭。更好地分利給合作伙伴，才是 AI 巨頭們守住城池的關(guān)鍵。
柔軟，還意味著增強人性。
今天看來，更人性化的 AI 創(chuàng)新確實更容易獲得大眾的青睞與關(guān)注。2018 年，數(shù)字代理商安索帕（Isobar）提出了 " 增強人性 "（Augmented Humanity）概念，認為增強人性將讓人類以不同的方式更深入地感受和體驗世界，正在 AI 創(chuàng)新上驗證。
比如 2020 年新冠疫情期間，被用來加速疫苗開發(fā)、輔助醫(yī)生診療、進行醫(yī)院消毒、公共場合體溫檢測的各類 AI，就收獲了一致好評。
最近大家都很關(guān)注的東京奧運會，此前就有服裝品牌在設計運動服時，就注重算法對情緒的洞察，以期讓運動員們感覺到 " 當我穿上這件衣服時，感覺自己像個超級英雄 "。
這些實例都在說明，好的智能產(chǎn)品與服務，應該是人性與科學、技術(shù)與藝術(shù)的結(jié)合體。
正如《道德經(jīng)》中所說的那樣，柔之勝剛，天下莫不知，莫能行。這何嘗不是 AI 今天乃至未來的方向呢——不僅要為天下人所知，更需要為人所感、為人所用。
無處不在的商業(yè)氛圍下，企業(yè)的 AI" 科研 " 自然更加離不開市場。更多 " 人味兒 "、更加柔軟的創(chuàng)新，也一定會在更多元化的 AI 中萌芽。
