刚刚发财报的猎豹移动,究竟用人工智能做了什么?-天下网商

我是创始人李岩:很抱歉!给自己产品做个广告,点击进来看看。  
摘要:所谓“意识”,无论它是人类演化而来的一个“副产品”还是某种“精神污染”,相比照抄人脑,倘若切换路径,某种意义上也可以殊途同归。

文/李北辰

即便没有“下半场”的概念描述,作为接棒互联网的下一代基础设施,当商业文明从“互联网+”向更高阶的“人工智能+”跃迁,人工智能被写入政府工作报告也只是时间问题。譬如滴滴,从诞生之初的“互联网+打车”到“用积累下来的数据提供更多价值”,过程切换得飞快,最近还宣布将在美国加州山景城建立人工智能实验室,用来更加善待积累的数据。

执此想法的还有刚刚发布财报的猎豹移动。北京时间3月21日,他们公布了截至2016年12月31日的第四季度财报及2016全年财报:第四季度总收入为12.747亿元,同比增长10.9%;2016年总收入为45.647亿元,同比增长21%。作为利润中心的工具产品2016年下半年恢复了收入和利润的环比增长,也支撑其将底盘切换到内容领域——业内皆知,猎豹想要从工具软件型公司升级为一个内容平台型公司。

这也是傅盛不放过任何一个场合去布道人工智能的缘由。如果说内容转型是驱动猎豹未来增长的引擎,人工智能就是引擎开关。无论改善现有业务,激发工具应用潜在价值,还是在内容产品上的精确匹配,甚至是在未来创造“后手机时代”其他的硬件样态,看起来猎豹都不太想放过任何“用积累下来的数据提供更多价值”的机会。

不过,分析这一轮技术红利,得先从人工智能的历史谈起。 

告别“鸟飞派”

现在回想,早在计算机诞生之时,妄念就已生根,当时许多学者并不满足将机器仅用于计算,开始醉心于对“智能”的乐观描述——他们的理论路径延续至今:复制人脑。

后来有人将他们喻为“鸟飞派”:人类想借助机器飞翔,最先想到的当然是复制鸟类翅膀的运作模式,但毫无进展,直到莱特兄弟认为飞机的雏形不该是鸟,更应像是帆船,应该仰仗空气动力学而不是仿生学,后来也造出了比鸟类性能更好的机器——人工智能亦如此,“鸟飞派”认为人工智能必须完整拷贝人类大脑思考过程。但如你所知,多年来,意识之谜没有实质进展,研究者开始重回对“计算”的追寻,他们意识到:所谓“意识”,无论它是人类演化而来的一个“副产品”还是某种“精神污染”,相比照抄人脑,倘若切换路径,某种意义上也可以殊途同归。

这种思维转变当然与底层算法进化有关,深度学习的出现让通过数据产生智慧成为可能,它以一种非常精炼的算法模型解决了过去复杂的输出模式。譬如罗振宇在跨年演讲上就用围棋举例,“人工智能根本不知道什么叫布局,什么叫定式,什么叫飞,什么叫断,它只知道一张一张图形,从这一张图形往下一张图形演化,胜率会提升还是下降,在它那里全部变成了数据。最后给你一个结果而已。”——而数据正是“喂养”这种多层神经网络的饲料。要知道,AlphaGo的战无不胜离不开KGS棋社的流行,后者是一个免费的围棋对弈平台,拥有海量的高手对战棋谱。

而更为可喜的激进是,某种意义上,深度学习在本质上是一次算法的标准确立。不少科技公司积攒下来的固有算法忽如一夜变得守旧——换句话说,深度学习降低了参与者的门槛,譬如原先做图像识别和语音识别的可能是不同算法,但深度学习将其底层逻辑打通,本质上成为一种算法。这也是为什么谷歌进入语音识别后迅速超越了IBM多年的技术沉淀,因为可标注的数据就是力量本身。

人工智能将现实世界以数据作为颗粒度呈现,再通过神经网络消化数据,更好地认清这个世界。其实若你深谙人类智识的诞生逻辑,就会知道,数据之于真实世界的地位贯穿了文明演进史。就像吴军在《智能时代》中所言:数据经过系统性整理变成信息,信息经过简洁抽象加工就变成了知识。举个例子,通过测量星球之间的相对位置和时间,就得到数据,通过数据能得到星球的运动轨迹,就是信息,通过信息总结出开普勒三定律,就是知识。

但这本质上仍是对数据的简化, 而与人类思维试图将整个世界简化和抽象理解不同,机器思维走在了奥卡姆剃刀原则的反面——人工智能不会将世界简化,而是从复杂信息中以自己的方式进行筛选。理论上,只要你握有足够多数据,即可实现对事物更准确的判断。这才是这一轮人工智能革命最核心的底牌:数据是最坚实的护城河。 

人工智能的加持

至少在现阶段,工具内容化最核心的入口就是通过用户画像和标签,勾勒出用户在虚拟世界中呈现的真实人格。

具体到猎豹移动,通过对工具产品用户产生的安装,卸载,运行和付费等行为,以及垃圾清理数据进行大数据分析,可以获取每位用户真实的行为和兴趣,根据不同标签进行画像。进一步分析,人工智能正在如下几个方面完成对这家公司的重塑。

首先是完善工具产品。在人工智能加持下,猎豹旗下多款应用都开始嵌入内容平台元素,譬如PhotoGrid就正从一个照片框架和美化工具转型为一款社交和内容应用,可根据用户属性的识别进行匹配内容的个性化推荐。

其次是在内容产品线上的应用。最佳案例也许是旗下全球移动新闻服务运营商News Republic,后者拥有全球2300家版权媒体合作方内容,每天平均有10万篇文章,4万张图片,2500条视频发布。当它的订阅模式升级为大数据推荐模式后,更像是海外版今日头条,可以利用数据分析和挖掘等手段了解用户的新闻取向和使用习惯,通过智能编辑向超过6亿月活用户提供个性化新闻内容推荐。傅盛在Q4财报分析师电话会议上就透露道:“在并购News Republic后在新闻内容推荐模型上做了几次改动,当我们把预估模型从GBDT,切换成LR,再升级为DNN后,CTR提升了30%。”

其三,人工智能可以帮助广告平台更好地变现。不久前猎豹宣布将海外广告业务品牌升级为Cheetah Ads,将重心转移至体验更佳的垂直视频广告形式。Cheetah Ads能为广告主精准智能地定向他们想触及的用户。这让我想到了顺为资本副总裁孟醒关于人工智能的论述,在他看来,至少在现阶段,人工智能本质上是在解决经济问题,从算法端和数据端开始,包括找数据,收集数据,激励机制,计算和传输——整个过程都指向一个目的,优化经济成本,对企业来说是优化效率,对用户来说则是优化体验。

当然了,考虑到傅盛对于“机器人”的钟爱,借助于人工智能,虽与现在主营业务无太大关联,倒是完全可以想象猎豹在未来让更多设备变得智能,甚至生产其他智能设备,毕竟没人能说清人类“后手机时代”硬件的确定性形态。

不过在我个人看来,有一点几乎可以肯定。那便是,就像《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利所言:算法与人类关系分三步:第一步,算法是“先知(oracle)”,有问题问它一下,决策权在人类手里;第二步,算法是“代理人(agent)”,人类告诉它大方向和原则,它去执行,过程中一些小决策它自己说了算;第三步,算法真正成为人类的“君主(sovereign)”,一切听它安排就好了,等待它在任何事情上的“个性化推荐”。

(来源/品途商业评论)

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