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    新聞資訊

    手機+人工智能很強大,但用戶只想用它讓手機更省電

    發表日期2017/10/31 15:29:03      瀏覽次數:

    文/腦極體

      不怎么夸張的說,今天一個普通人類的父母子女伴侶債主上司加在一起,也不如手機更了解ta。

      我們每天的生活工作,具體到出行、消費、社交、娛樂的每一個場景,都已經無法離開手機。每天有海量的個人數據與交互信息輸入手機,又有無數內容從手機輸出,于是人們開始很自然地假設:手機是不是可以利用這些數據做些什么?比如,更懂它的主人?

      “讓手機更懂你”一直都是智能機時代的主攻方向。當人工智能代表的機器學習技術和擬人交互特征部署在手機上之后,AI順理成章成為了這個方向的主要手段。

      蘋果、華為先后發布了搭載AI處理器的手機產品。谷歌、三星等品牌也陸續發布了手機AI計劃。也許現在是時候來回看一下,在理解用戶這個角度AI手機們交出了怎樣的答卷。我們對于“手機懂你”這個需求,是否本身就有一些無法解決的問題?

      為了了解普通用戶是如何看待“手機懂你”這件事,我們首先做了一個小范圍問卷調查,得到的結果還是很有趣的。

      恐怖谷效應:關于“手機懂你”的人類糾結

      為了讓問卷調查具有代表性,我們在2個人工智能社群和2個手機社群中各隨機抽選了25名來自各個行業的被訪問者,組成了100人的受訪群體。受訪者對于手機和人工智能的話題基本都有了解。

      我們的調查包括四個問題,兩個判斷題和兩個選擇題。

      首先我們的提問是,是否期待更懂你的手機?不出所料,絕大部分人選擇了“是”。

      但接下來我們提問,是否愿意在有安全保障的情況下,讓手機讀取并理解你的所有個人數據,包括購買行為、聊天記錄、出行信息等等。結果有超過70個人表示“不愿意”。

      接下來的選擇題中,我們首先讓受訪者回答具有什么功能的手機算是“懂你”。選項包括:1。讀懂你的興趣愛好;2。讀懂你的手機使用習慣;3。讀懂你的生物特征(包括虹膜、指紋、運動數據、身體機能數據等)。這里有超過一半的人選擇了1,即讀懂用戶的興趣愛好。

      最后我們的問題是,下面哪種功能是你最需要的:1。智能秘書;2。智能節電;3。智能硬件清理;4。智能電商推薦。結果有些出乎意料,得票最多的是2,即智能節電。而智能電商推薦是得票最低的。

      從這樣的結果,似乎能感受到一點糾結:我們希望手機更懂自己,但是卻不愿意把自己的信息交付給手機。我們希望手機能理解自己的興趣愛好,但真正期待的功能卻是對個人信息需求最少的“省電”。

      隨后與受訪者的溝通也印證了我們的看法。大部分受訪者認為,手機更懂自己當然是好的,但是讓手機去理解自己的隱私信息還是有非常大的安全擔憂。對于這幾個功能而言,智能秘書很多人認為并沒有實際用處,電商推薦則很可能涉及商家的利益驅動,反而是省電和清理內存,真的挺有必要的。

      這或許是一個很有代表性的矛盾:一方面我們認為手機更加智能,可以更好的理解我們必然是正確的。但另一方面,對于開放所有隱私信息的不安全感,以及那種似乎在被手機監控的不舒適感,又讓我們無法真正接受來自手機AI的“愛與理解”。這或許是人類在面對手機時的“恐怖谷心理”。

      重要的非關鍵信息:手機AI理解用戶如何開始?

      那么,手機讀懂用戶就徹底是個偽命題嗎?

      或許也未必。畢竟在用戶的隱私擔憂和機器學習帶來的體驗升級之間,還是存在漫長的邊緣地帶。這一塊或許才是AI在手機上釋放學習能力的最好舞臺。

      這里我們要先來理解一個問題:我們每天到底給手機輸入什么數據?

      用戶對手機的數據灌輸,從重要程度上來說可以劃分為兩類。第一種是關鍵型數據,其中包括生物關鍵數據(指紋、虹膜、Face ID等)、數位關鍵數據(賬號、密碼、電話、證件號等)、行為關鍵數據(購買信息、社交信息、出行信息等)。而另一類是非關鍵型數據,其中包括音頻數據(打電話、語音時輸入的聲音)、環境數據(手機周圍的冷熱、空氣質量等)、人機交互數據(用戶每一次點擊和滑動操作)。

      而我們真正擔心泄露和容易產生不適心理的,是關鍵型數據被收集和利用,但手機每天收集最多的卻是非關鍵型數據。這部分數據對于用戶來說基本毫無意義,卻可能讓手機搭載的AI系統從中學習、理解很多用戶相關信息,并通過算法來回饋個性化解決方案。

      基于此,手機懂你的糾結或許可以從非關鍵型數據的應用來破解。

      手機廠商的嘗試

      當然,這里不是說手機理解和學習部分關鍵型用戶數據不可取。事實上即使手機不去收集,安裝在手機上的應用也可能會學習這些數據。反而集成在手機端可能帶來的想象力更廣闊。

      但是今天大部分用戶對于手機全面學習自身信息還是存在擔憂的,所以那些正在搞移動AI的手機廠商,在面對這個問題時選擇了不同的解決方案。

      此前作為前瞻性的實驗產品,榮耀Magic曾經搭載過主動學習用戶數據的人工智能系統,讓系統具有感知能力、理解分析能力和主動服務能力,可以說是在手機讀懂用戶上最激進的解決方案。但榮耀Magic依舊要讓用戶自行選擇是否開啟這一功能,以及層層搭建保護措施??梢娛謾C讀懂用戶的命題真正落地相當艱難。

      剛剛開始發售的iPhone X,即使作為蘋果面向未來的一款產品,搭載了單獨AI處理單元和大量AI功能,卻依舊選擇在理解用戶習慣這個層面不進行部署,只是將AI技術集中在攝像頭和拍照與識別單元中。

      相比較成熟的AI解決方案,比如語音交互和機器視覺,理解和學習用戶習慣可能是一個很難討喜、又存在隱性風險的技術端口,蘋果的態度基本是繞過去。

      漸塑移動AI是唯一方法?

      當電力產生的時候,人們并沒有驚嘆于它的價值,而是首先質疑它帶來的危險。直到交流電帶來了人造光明,人類才被徹底征服。那之后電依舊是危險的,但合理保護和安全常識讓它走入了每一戶人家。

      今天的移動AI,很可能也在經歷這樣一個過程。想要讓機器更懂人類,更好地為人類服務,我們終有一天會全面開放人機交互,讓AI無處不在。但必須有足夠大的價值去說服人類才行。

      說服的方式無非來自于兩條線索:無可置疑的安全,以及越來越豐富的應用想象力。

      前者反應在目前在市面上看到的那些AI手機上,最顯著的一點就是移動AI芯片帶來的本地化AI處理能力。只有讓云、端數據完全分離,個人隱私根本無從擴散,才能讓用戶相信人機數據共享的安全前提。

      而更重要的是應用想象力不斷擴張。通過AI硬件的算力支持,加上有效的開發者生態,或許會激發開發者去思考,通過學習用戶,手機還能做些什么。

      當這個價值輸出來到某個奇點,手機真的可以說服用戶放心開放自身,達成更高效的人機交互。移動AI命題是個無法一步到位,必須逐漸雕塑的城堡。開放的開發生態和本地化的AI安全保障下,手機讀懂用戶最可能在一些垂直領域達成拓展。

      比如在健康領域,用戶選擇性共享健康信息、出行信息和醫療歷史,系統將可以自我學習用戶健康習慣,給出更智能的膳食、運動、營養習慣,以及看護治療與康復進程。

      再比如商務應用領域,通過學習用戶的行程安排、場景更迭以及工作習慣,移動AI將可以扮演非常關鍵的行業助手角色。

      另一個可能的手機讀懂用戶方式,來自手機AI與其他硬件的協同化。比如手環、手表、VR器材與手機的感知能力一體化后,手機作為處理中心達成協同數據的收集和反饋。通過終端計算能力建立硬件體系的AI閉環,可以帶來應用想象力的大幅飆升。

      討論了這么多,只是希望能夠幫助大家更加立體化地認識手機AI到底如何讀懂用戶。這個過程可能發育方式跟我們想象的有所不同,但絕非沒有意義。人機交互永遠以人為本,機器懂人當然比人懂機器更加天經地義。

      讓手機懂你不是不行,只是得慢慢來。



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