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小冰CEO李笛:未来小冰无处不在,并基于小冰框架形成各种虚拟人类

图片来源:unsplash

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记者/汉雨棣

提起微软小冰,很多人的印象或许还是那个18岁的少女形象——多才多艺,会聊天会作画。其实,现在的第八代小冰已经具有了很多“分身”,并且已经从微软拆分独立。

小冰所采用的新交互形式建立在完整人工智能技术框架上,其功能覆盖内容生产、智能零售、人工智能托管、智能助理等多个方面。2020年7月13日,微软进行了其史上少有的业务分拆,将年满6岁的小冰业务分拆为独立公司运营。并委任原微软全球执行副总裁沈向洋博士为董事长,原微软(亚洲)互联网工程院副院长李笛为首席执行官。

小冰项目最早于2013年底在微软(亚洲)互联网工程院立项。2014年5月29日,小冰正式推出第一代产品,目前已经更新至第八代。

今年,美国工程师范尼瓦尔•布什于二战后写就的《科学:无尽的前沿》再版,李笛为其作序。序中写到:“70多年来关于《科学:无尽的前沿》的讨论、重温与修订从未停息。与其说它作为一个重要因素,引领了 20世纪美国科学的高速发展,不如说它的意义远超出美国的范围——在高速发展的世俗世界中,它为科学划出了应许之地。”

小冰CEO李笛:未来小冰无处不在,并基于小冰框架形成各种虚拟人类

借该书再版,界面新闻对李笛进行了采访,聊了聊关于小冰的未来以及他本人对科学的一些看法。

以下为采访摘要:

记者:您在序里提到“科学应该是在有用和无用之间的”,在之前的采访中您也提到过“不要指望小冰有什么用处”,这里的“无用”是什么意思?

李笛:咱们的传统里经常有技术没科学,因为技术很容易变现。比如我们现在有分发的技术,就能实现社区买菜,这是很快就能看见的。但是你很难看到数学能马上产生什么帮助,比如社区买菜依赖互联网,移动互联网又依赖集成电路以及各种(基础学科)。

在做AI助理之前我们采访过很多优秀的人类助理,比如老板中午12点要求助理帮订一份麦当劳,我们当时认为,第二天类似的情况下助理应该不需要再问,直接预测到老板需要麦当劳,甚至连确认都不需要,就直接订好送进来,这才是一个优秀的助理。但是人类助理跟我们说不是这样的,他们会告诉老板,为了健康考虑,建议不要订麦当劳。我们当时一想,这个有道理,这是IQ的高级版,在具体的任务之外,健康是一个更重要的目标,所以我们是不是应该定义一些更加重要的目标?但是,人类助理告诉我们,不是这样的,而是要找机会拒绝一下老板,订麦当劳只是一个合理拒绝的机会。因为助理要跟老板建立一种对等的关系,让老板知道这个助理不是只执行命令,还有头脑,是为他着想的。这样更有利于助理未来开展更多工作。所以这种优秀的人类助理的目标是要建立一个long term relationship,一种长期的相互关系,跟当下具体任务都没关系。

记者:一个人和人之间更开放的关系?不是单纯的指令与执行。

李笛:对。比方说两个人都想和你做朋友,其中一个人能帮忙解决北京购房指标、购车指标。另外一个人与你惺惺相惜,你说任何事情都会倾听。也许前者更容易打动人,因为他有用,但是这种关系不稳定。第一,当我们不再需要购房指标和购车指标的时候,所谓的朋友关系可能就没那么有价值了。第二,如果又来了一个人比他更能解决这个问题,这个人就会取代他。

记者:所以小冰做的是后者?

李笛:小冰当然也能完成任务。你问她喜马拉雅山多高,她都知道。但是在这种情况下建立的关系往往就没有任何长期目的。谁都想做爱因斯坦,但爱因斯坦不是一个很好的助理。应该有人什么本领也没有,但也是我的好朋友,这才是我们希望小冰去做的方向。

就像养一个女儿,当然也希望她多才多艺,特别听话。但是如果就希望她全知全能,你让她干什么她就干什么,这个总感觉不太是亲爸妈。

记者:你也一直是以养一个小孩的方式来对待小冰?

李笛:真的很倾注感情。小冰做这些,她会更容易被人认识到她的特质,更容易被人认可。

记者:我了解到小冰做了很多情商建构,做这个情商建构的过程是不是一个社会科学和计算科学的结合?

李笛:情感计算框架主要有两方面,一是判断上下文的对话包含的信息,这个主要是靠计算去拟合。还有一个是判断对方的情绪,我们两个在交流的时候,情绪是不是突然到达了一个比较高的状态?这种状态的判断完全不是出于计算机学的角度,这是社会学、心理学的角度,是情感计算框架要去拟合的。这是以前没有的。

记者:这也是小冰的一种特色,和别的人工智能进行区分的一个特点吗?

李笛:现在整个行业都在向这方面发展。我们在开始做小冰的声音的时候,整个行业都在做声音,设计目标大多是把文本念清楚,所以声音都是很机械的,字正腔圆。我们认为这个不对,所以大家可以听到小冰的声音是足够自然的,这样用户跟小冰的交流也是自然的,比如“小冰开个灯吧,太黑了”。这种交互是相互激发的,我们会得到更多的用户方面更放松的反馈。

记者:接下来您理想中的小冰应该是一个什么样的形态?

李笛:无处不在。就是我刚才说到这世界上各种各样的一些AI beings,这些背后都是由小冰这个框架去支撑的。

记者:现在也在往一个跨平台的方向发展,之前我的印象中小冰一直是那种少女的形象,后来发现她到了汽车、金融,甚至设计行业,在这种不断的跨平台的发展里面,AI它是一个独立个体吗?

李笛:这是个哲学问题,你可以这么理解,就是我们真正做的东西不是小冰,而是叫小冰框架。基于完整的小冰框架,可以形成各种各样不同的虚拟人类,这些我们称为instance。他们彼此之间都不一样,18岁少女小冰是其中一个。每一个instance都是具体的,有一些instance是工具,就偏重于工具,性格不突出,有一些instance是性格突出,工具属性不突出的。

记者:那科学是工具吗?

李笛:科学不是,科学是很多东西的基石和源起,技术会更容易被观察到它的工具属性,科学往往是一系列的规律和发现。

记者:我们为什么要去做一些事情,是我们现在无意义存在的?为什么我们要去探究星体,而不是拿这个钱去救济穷人?您说21世纪应该给科学一个应许之地,我们应该怎么去理解它?

李笛:科学发展,特别是基础科学发展,不是一个国家或者是一个群体就应该做或者说做就做了的,它有很多原因。

基础科学的发展,在任何一个时间点都有可能被发现价值。比方说咱们国家60年代的两弹一星,大家突然理解它的价值,因为它能够保证和平,但如果不是在那个时间点,我们很难发现。那个时候,国家是勒紧了裤腰带,才只能在这几个点上面有一些突破。美国是在二战的时候才突然发现,原来研究这些医疗、电子、原子能是有意义的,应该持续进行。如果不是在那个时候,恐怕也不会去想体系化地建立。

现在核心的问题在于如何去维系未来10年科学的持续发展。固然可以看到我们任何涉及国计民生的问题,比如社区买菜,都比基础科学研究更容易被观察到价值。但是如果想要持续地、体系化地、像美国在那70年一样去发展,而不是有事情需要才突然出来,比如我们勒紧裤腰带把氢弹试爆成功,那应当现在就去考虑体系化的事情。没有几个国家有机会去这么做。国家必须得有足够充足的财力,因为基础科学的研究是非常耗费资源的。我们很幸运,有这样的机会,有人才的积累,加上有这样的机遇。现在整个机遇在往东方,在往亚洲走。

记者:这是一个科学发展的很好的时代,也是一个很好的机遇。

李笛:我认为是。比如基础科学研究,西方的基础科学研究持续了几百年,但是二战给了美国一个机会让大家去确定基础科学的价值。今天中国差不多,这是个机会。

记者:您觉得这个书里面提到的,尤其是提到的几个关系,比如说科学跟疾病,科学跟公共安全,包括科学跟政府的资助,然后他教育的人才,那么这些您看来现在还适用于我们当代的中国的社会吗?我们可以借鉴的地方,它又有什么不一样的地方呢?

李笛:当然不能刻舟求剑了,整个社会在70年间产生了很大的变化,比如社会结构、社会关系,交互信息。但是另外一方面,整个大的体系应该没有什么太大的区别,所以70年前的这些思路对于我们仍有借鉴意义。

70年前所有人都一头雾水,基础科学研究究竟应该由企业来推进还是应该由政府来推进。今天也是一样的,如果由企业去推进基础科学研究,必然会短视。因为企业作为现代经济结构的一个基本单元,是以盈利为目的的。如果不能够马上看到盈利的路径,如何向股东解释这件事有没有价值?如果由国家去推进,也会有结构性上的问题,比方科学官僚在其中应该起到多大作用,国家拨款是不是能够有效使用等等很多问题,从来都没有正确答案。

我认为当年的美国选择了一个什么样的方法不重要,重要的是他们达成了一个共识。我们现在也是这样,在努力的达成共识。

记者:您会希望大家从这个书里面看到什么?

李笛:我觉得企业家需要看到的是机会,而不是短期利益驱动的行为。比如某个企业是生产布料,自然会关注印染。但更底层的材料学、高分子技术科研要不要关注呢?如果没有这些基础科研的进展,印染技术可能也没有大的创新。

人很容易看到直接对我产生影响的事情,但这是不够的。企业家需要联合起来一起去关注技术背后的科学。

记者:21世纪,我们应该给科学一个应许之地,它是不是就是一种科学思维?

李笛:它其实是一种容忍。很少有一个社会能够在各个层面时刻保持一个非常平衡的状态,要么就是过于松弛,要么就是过于紧绷。像我们做人工智能,最头疼的事情就是有很多人议论,人工智能会不会毁灭人类,这就是夸张。但如果说人工智能都是瞎吹,这就是过于松弛。无论夸张还是松弛,都对基础科学发展有不好的影响。

近些年各种科普视频越来越多。他们(博主)不是科学人才,他们是连接者,承担着用大众听得懂的语言向大众解释基础科学的责任。他会告诉大众,基础科学和你的生活有什么关联。我们也是,小冰每年开发布会,第一句开场白都会告诉大家,今天的发布会我们不会谈任何专有名词,我们的目的是让大家能听明白,而不是因为听不懂所以觉得基础科学厉害。

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