05.07 前百度少帥顧嘉唯 他的AI讓《Her》與人工智能的愛情故事成真

前百度少帥顧嘉唯 他的AI讓《Her》與人工智能的愛情故事成真

有“癮”IN的人都在這裡——COOSIR庫客

庫客是一群有癮的人,他們的癮都是需要花時間和花錢的。庫客來自於精品生活方式、來自全世界,他們有創造力、粉絲基礎和變現能力。庫客是寺庫獨家的人,他們和寺庫一起最大化的提升和變現,一起做很多有癮的事情。

以萬物有靈的視角看待科技,以點物賦靈的精神塑造產品

本期庫客——顧嘉唯

  • 物靈科技聯合創始人 | CEO

  • 讓《Her》與人工智能的愛情故事 成真

  • 22項美國發明專利 140餘項國內專利

前百度少帥顧嘉唯 他的AI讓《Her》與人工智能的愛情故事成真

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¥顧嘉唯入癮取得的成績:

  • 前百度人工智能研究院人機交互負責人;

  • 前微軟研究院研究員

  • 2017年獲評《財富》雜誌“2017年中國40歲以下的商家精英”

  • 2016年被美國麻省理工學院《技術評論》評選為MIT TR35位世界傑出科技創新家;

  • 2015年被《福布斯》Forbes評為中國最具發展潛力設計師;

  • 曾任美國斯坦福大學ME310國際創新課程的客座監事

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作為一家人工智能公司CEO,在處理日常管理事務之餘,顧嘉唯依然會埋頭在辦公桌前仔細打磨產品。從清華大學畢業到微軟研究院和百度深度學習實驗室,身上的耀眼光環和頂尖履歷,正是這份熱情與堅持的沉澱。在聯合創辦物靈科技時,顧嘉唯的目標更加純粹和堅定——以萬物有靈的視角看待科技,以點物賦靈的精神塑造產品,用AI產品提升人類的幸福感。

萬物皆有縫隙,“靈性”是人工智能的那道縫

顧嘉唯提到在百度的時候,有一個項目叫“凡爾納”計劃,來源於科幻小說家儒勒·凡爾納——當今的很多科學家和科技從業者很多時候是在把之前一些科幻小說或電影幻想的未來生活實現出來,印象深刻的電影有《超能陸戰隊》裡的大白Baymax代表了一個有實體的情感機器人的樣子;電影《Her》裡的虛擬女友角色Sementha是一個虛擬助理系統,約翰·斯佳麗作為人設連人臉都沒有露出僅靠迷人聲線就摘的了當年羅馬影后;還有燒腦神劇《西部世界》,已經讓人分不清真人和機器之間的差別,第二季中部分開始自我覺醒的機器人發現自己只是作為故事角色存在,開始擺脫樂園對自身的控制,人機大戰一觸即發。科幻影視作品中對於機器人形態、行為及其與人之間關係進行的直觀詮釋,讓人工智能、機器學習、人機交互這樣專業性的名詞對普通人來說也不再那麼晦澀難懂,甚至對電影中那樣的“人機共生”的世界有了更多期待。

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  • 電影《Ghost in the Shell》,中文譯《攻殼機動隊》

“原來我一直在講從萬物互聯到萬物智能,得益於不斷提升的計算力、深度學習算法和規模化數據在計算機視覺、自然語言語音等技術的突破,智能機器開始具有從感知、理解到決策的AI。”“物靈”這個品牌的理念來自“萬物有靈,人機共生”的哲學思想,萬物都有縫隙,那是光照進來的地方;靈性就是冷冰冰的電子產品、人工智能未來的縫隙。我們認為隨著AI技術的發展,未來的機器智能AI產品會越來越有靈性,AI機器人擁有溫度和角色感,跟人的關係會越來越緊密,機器人和人類之間有沒有可能建立情感聯繫甚至浪漫情愫?我認為人類有機會對機器產生情感依賴。

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  • 世界上第一個被授予公民身份的人形機器人Sophia 核心技術是人臉的肌肉控制和表達

顧嘉唯認為,科技永遠是為滿足人類的需求和推進人們更好生活而服務的,但有一些沒有創造真實用戶價值的“黑科技”卻沒有太大的實際意義,甚至有的時候會產生“恐怖谷”效應(指隨著機器人達到“接近人類”的相似度時,人類好感度突然下降甚至反感)目前為止能夠給人端茶倒水的超級智能機器人還不存在。 所以顧嘉唯創辦的物靈科技,堅持把創造顛覆式人機交互和用戶體驗放在第一位,挖掘場景的真實需求,通過技術實現化繁為簡。在今天這個時代,手機已經成為人類身體的一個“器官”,接下去Any machine could be a robot,而他們想要在未來讓人們Talk to any machine。

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過去60年人工智能經歷了兩次潮起潮落,我們眼前的這個10年,除了醫療、教育、信貸和金融風控等行業問題正在被深度學習和大數據迅速提升效率外;機器智能將全面升級消費產品和用戶生活場景,人工智能正在革新交互方式,進入計算無處不在的時代,這將是一個激動人心的時代,就好比百年前蒸汽機、汽車、飛機等偉大產品的發明一樣,如今將會出現大量被重新定義的智能產品,無人駕駛車、智能家居、家用機器人、下一個時代的個人助理等等,當馬車被汽車替代的時候,人們是措手不及的,同樣,AI時代的創新家們已經蓄勢待發準備重新發明和改造今天陳舊的生活方式了。

  • 從人機交互科學家進入

  • 人工智能創業領域

  • 變身科技與人的平衡者

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在微軟研究院擔任科學家時,面對滿屏的代碼和鍵盤鼠標,顧嘉唯基本上每天都要喝7、8杯咖啡,這導致了他現在對咖啡過敏。做科學家通過原型創新和專利論文發表,為下一代Windows創造新穎的自然人機交互,從手勢交互到增強現實,從虛擬界面到語音交互實體界面。而在百度的時候他擁有一個完整的從技術研發到產品商業化的團隊,從自動駕駛汽車到智能自行車,從可穿戴機器人BaiduEye到臉優AR,從算法到產品能夠在第一時間得到用戶的反饋,更好的迭代顛覆式創新產品。

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  • 機器人在想什麼?還是人類希望它們想什麼?

讓我們出乎意料的是,顧嘉唯最早在大學同濟讀的是建築,這讓他擁有了構建立體思維解決問題的思考習慣,隨後研究生保送清華轉去學習工業設計,又從工業設計轉到人機交互,這些表面看似互不相關的學習經歷,能讓他在今天從更獨特和多維的角度去研究人工智能如何“造物”。創辦物靈科技之後,顧嘉唯對科技的商業化有了更深的認知和感觸,面對一個“物的人化,人的物化”正在進行的時代,他認為人工智能並不是必須創造擬人化的東西,機器人“Robot”這個詞本身從大英詞典翻譯過來是有自主感知、決策和行動力的裝置。顧嘉唯的”物靈星系”居住著非常多的機器人,不論是建築還是工業設計、人工智能還是人機交互、機器人還是人,這其中的轉化和交互形態在很多時候都是相通的,都能在一些瞬間讓人感動。

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“我在洗澡的時候經常會冒出一些有意思的小靈感。大腦處於放空的狀態,很多原本獨立割裂的事情就在腦海中產生了想象和聯繫,這時我會趕緊記下來發給幾個小夥伴去討論。”顧嘉唯給我們描述了一個他洗澡時冒出的看似非常天馬行空不靠譜的想法:地圖是人們高頻使用的產品,當你忙的不可開交下樓吃飯都是很奢侈的事,你突然想走一條陽光很多、空氣清新的就餐路線,那麼有沒有一個軟件可以通過計算樓宇之間的距離和玻璃幕牆反射光線的角度,計算出一條最Sunshine的浪漫路線。

穿越過去看未來 看透現象看本質

早在1983年多點觸屏技術就已經應用在一款手錶上了,1985年的發明專利,但只有喬布斯把它在消費電子裡完成了引爆。顧嘉唯認為科技不意味著創造的品類永遠都是新的,也不是最新的科技用在產品上就是最好的,因為人類百年前的原始需求和現在是近似的,只不過科技產品通過迭代變成更符合當下人需求的形態,所以我們要經常停下來,穿越過去看未來,We need look back into the future。

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“比如開車這件事,人類在開車的過程總有不遵守秩序的情況發生,導致很多時候路況混亂。但如果能設定好統一的規則讓機器來駕駛,那麼道路秩序就會得到很大的改善。”當我們把家中的電器、身上的穿戴、路上的交通工具都變成有生命感、有靈性的機器人時,也許智能生活品質將會有一個質的飛躍,但只有迴歸最底層的邏輯,通過第一性原理看待事物的本質,才有機會更好地破局。

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現在有很多剛畢業就年薪20多萬美金的年輕人,顧嘉唯表示這並不奇怪,屬於市場供需關係的階段性現狀。今天的人工智能很像30年前互聯網剛進入人們視野時那樣,所以他希望新人不要去被噱頭所迷惑,認真鑽研,成為既有算法能力又有工程化經驗的人很重要,這個在學生階段去需要去認真積累。

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好的產品和品牌,都是“雌雄同體”。蘋果是“科技與人文”,B&O說的“理性與感性”。“做科技創造的人其實都有很強烈的野心,但我更期待的是能理性地通過一個小場景解決用戶真實具體的‘剛性’需求,我們獨特的靈性關係式交互設計嘗試用感性去影響理性”,顧嘉唯暢想到,當孩子在一款充滿靈性的機器人產品的陪伴和啟發下長大的時候,未來或許有可能成為一個鋼鐵俠那樣的企業家。物靈科技藏在“星球背面”的還沒有發佈的那些產品也會在未來去伴隨更多的家庭,“我希望我們的產品能陪伴這一代用戶成長,也讓用戶幫助我們一同成長。“

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“當我們的產品出現在朋友們的日常生活中時,他們體驗了產品思考過後來和我探討細節的過程,是我最享受的時候。

要知道,當你的產品能點燃你朋友潛在需求的時候你會感到很興奮。這種不斷追求體驗的極致,引領著用戶對自己需求,以及解決需求的認知,從而被驚豔到,被超預期,這是我最大的樂趣。”

“智能體驗最好的詮釋是我們感受不到科技存在感,融入生活。”顧嘉唯的家中有很多智能設備,與智能語音音箱連在一起,像《鋼鐵俠》電影中你看到的JAVIS那樣。當你需要什麼,可以嘗試去問問看,動口不動手,這樣有機會把視線從手機上移開,只靠自然語音去完成自己的需求。這個時代人和人交流已經被手機禁錮住了,即便在你身邊的人,你也不願意抬頭看一眼他。這不是科技的初衷,也是顧嘉唯一直努力去改變的。他踐行好產品是人自然的延伸,從時間和空間的維度去不斷延伸。

前百度少帥顧嘉唯 他的AI讓《Her》與人工智能的愛情故事成真

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入癮TIPS:人工智能

1. 學生不應該被諸多人工智能泡沫概念所幹擾過於浮躁,平時除了多關注前沿論文,多多積累算法的工程化經驗。

2. 現在“深度學習”開源框架不少,仍舊是一個黑匣子,可以先去了解這個黑匣子本身到底是怎麼回事之後再去編譯。

3. 人工智能機器人並不是我們想象中的零部件加程序的單位,更不只是根據代碼執行命令式地重複簡單的任務。


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