人工智能应用分流：共用派 or 个人派？

【新智元导读】人工智能应用的开发也分流派：倾向于使用通用数据，开发共用产品的为一派，其中较有代表性的是谷歌；使用深度偏个人的私密数据，开发个性化产品的为一派，以亚马逊、微软和苹果为代表。另外，本文作者提出这样一个愿景：希望各大公司的智能应用能在统一的标准下实现互通，可以相互“对话”。老实说，这在短期内很难实现，非常难。

本文作者Ben Bajarin是市场调查公司Creative Strategie是首席研究员。

【Ben Bajarin】对近来机器学习和深度学习算法所取得的突破思考得越多，我越会觉得我们最终会走向一个更加智能化的未来。多年以来，我一直在写关于软件会变得更加智能的文章。如果我的智能手机竟然还不知道除了我的文字以外的东西，也不会从我的角度出发采取行动，这似乎很荒谬。但是从智能的定义上看，我们的智能手机并不那么“智能”。

大多数软件平台，比如IOS和Android都在越来越多地采纳机器学习技术，为开发者提供一个可延伸的核心平台。现在，软件开发社区可以通过多种方法利用平台上的API，开始用不断提升的深度学习技术来提供更加新颖、更有价值的用户体验。

著名软件工程师 Eric Raymond 有过一段经典的话：“计算机从来就不该问用户要那些它们能自动探测、复制或者推理的信息”。是的，从长远来看，这就是计算机拥有了机器学习和AI后能够做到的事情。

我的智能手机不应该问我在哪，因为通过GPS，我已经提供了相关的数据。我的智能手机也应该有我全部的日程，进而能推断我即将去哪里，要干什么。我想说的是，机器学习和深度学习取得的进步让计算机需要我们回答的问题越来越少，因为它们能自动探测、复制和推理。这就是已经发生的改变，同时会打开一个更加智能化的计算时代的大门。

共用智能VS个人智能

多数人在讨论AI、机器学习和深度学习时，并不会对共用和个人这两个概念进行区分。共用的机器学习，其数据是来自数量巨大的用户，比如在地图、通用图像的视觉识别等等应用中，这也是机器学习发生最多的地方。

现有的科技巨头们会关注共用智能还是个人智能？答案似乎已经很清楚了。谷歌希望能成为共用智能的最顶级专家，他们似乎很少关注通过用户具体和私密的细节中把学习进行得更深入。对于谷歌来说，信息量只要足够作出相关回答和提问就够了。这也是为什么我认为谷歌不会开发一些以Siri/Cortana/Alex等人性化的名字命名的东西，以鼓励用户与他们建立私人关系。

在数据上，谷歌似乎已经很知足了，所以放手让其他巨头去角逐个人化的AI。如果谷歌要训练个人化的产品，他们会使用已有的共用数据库。

另一方面，苹果、亚马逊和微软似乎希望能跟用户建立更深的联系，开发与用户有更深关联的工具，这样一来，用户就需要与智能私人助理分享更多私密的信息。在这儿，隐私和信任就变得至关重要，上面提到的几家公司显然比谷歌有更好的“以信任为中心”的用户关系。

也许谷歌自己也了解到了这一点，所以把关注点转移到另一个地方，至少目前是这样的。

正如我在和行业中做产品开发的人聊天时说到的那样，这不是一个“一刀切”的选择，也不是一家独大的市场。如果因为我使用了Siri作为我的私人助理，或者允许苹果的AI程序学习更多关于我个人生活的私密信息，并不能代表我不能使用谷歌、亚马逊或者微软的智能助手。

事实上，如果一家公司要把自己的智能助手与其他公司的产品隔绝起来，这是很不明智的。理想的情况是，应该有一些通用的标准，让这些智能助手能相互对话。但是，我确实也认为，消费者会选择一个主用的产品。

这是一场注定只有少数几家公司能够参与的竞赛。

我认为，现在在AI或者机器学习和深度学习领域中，各家公司需要聚焦于自己的强势专业方向。比如，亚马逊最终可能会成为商业应用的专家，而谷歌则是搜索，微软偏商务，苹果是私人生活。同样的，在中国，百度可能会是搜索领域的霸主，阿里巴巴是商务，等等。所有的这些AI引擎都需要合作，这样才能在更少的用户参与的情况下，提供更有价值的结果。