林德康，最早是在谷歌擔(dān)任高級(jí)管理科學(xué)家，后來(lái)覺(jué)得谷歌不太靠譜，就決定出走創(chuàng)業(yè)，創(chuàng)辦了人工智能公司奇點(diǎn)機(jī)智。

覺(jué)得谷歌不靠譜？原因我們未能盡知，然而，走今天的全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)上，林德康表示，當(dāng)前我們的引擎正從搜索引擎到問(wèn)答引擎進(jìn)步，即語(yǔ)言到自然語(yǔ)言識(shí)別的進(jìn)階中。但是，目前可以預(yù)見(jiàn)的終極目標(biāo)應(yīng)該是——Action Engine（互動(dòng)引擎）。

不能為用戶代勞的搜索引擎不是好AI

如果我們想知道深圳的年降雨量，那么通過(guò)搜索引擎就可以完成，比如微軟開(kāi)發(fā)的產(chǎn)品。從搜索結(jié)果頁(yè)我們可以看到非常豐富的搜索結(jié)果，標(biāo)題內(nèi)容看起來(lái)都很好，似乎都能解答你的疑問(wèn)。但真正來(lái)說(shuō)，這其中還是有缺陷的。因?yàn)楫?dāng)我們看到這些結(jié)果的時(shí)候，為什么還要點(diǎn)進(jìn)去？

林德康介紹，他在谷歌最后的幾年中，就是帶領(lǐng)一個(gè)團(tuán)隊(duì)在開(kāi)發(fā)一款問(wèn)答產(chǎn)品。這款問(wèn)答產(chǎn)品可以在用戶需要的某個(gè)場(chǎng)景中，比如有一個(gè)具體的問(wèn)題需要搜索時(shí)，該產(chǎn)品可以直接給用戶找到該問(wèn)題的答案。一般來(lái)說(shuō)，搜索結(jié)果是把搜索的關(guān)健詞設(shè)置成黑體，但如果是自動(dòng)問(wèn)答找到了結(jié)果，它就能夠把答案直接呈現(xiàn)中用戶面前，這樣可以看得更清楚。

舉個(gè)例子，比如我們需要搜索“最快的鳥(niǎo)是什么”時(shí)，系統(tǒng)能過(guò)對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)一些看似沒(méi)用的東西，然后直接給用戶呈現(xiàn)出“獵鷹（圖片）”。

“有些時(shí)候你真想做些事情，比如想買飛機(jī)票，谷歌的問(wèn)答系統(tǒng)滿足不了需求，不過(guò)可以給你做很多廣告?！贝蟾?，這就是他覺(jué)得谷歌不靠譜的原因吧。

“現(xiàn)在是從語(yǔ)音到自然語(yǔ)言理解的有利時(shí)機(jī)”

林德康表示，現(xiàn)在實(shí)際上是一個(gè)從語(yǔ)音向自然語(yǔ)言理解發(fā)展的時(shí)代，且屬于門檻上比較有利的時(shí)機(jī)?！拔覀兂鰜?lái)以后做的一款語(yǔ)音助手產(chǎn)品，就是一個(gè)你有請(qǐng)求的話，就能過(guò)幫你把這件事情做了的產(chǎn)品?！?/p>

根據(jù)林德康的介紹，有這樣一款產(chǎn)品，用戶只要表達(dá)出需求，產(chǎn)品便會(huì)幫你執(zhí)行，未來(lái)當(dāng)你使用app獲取某些服務(wù)時(shí)，就像有一只無(wú)形的手指在幫你操作。

搜索引擎、回答引擎、Answer助手

談到從搜索引擎到回答引擎到Answer助手的變化，我們可以先比較搜索引擎和回答引擎的區(qū)別。

林德康說(shuō)，做搜索的時(shí)候，需要找尋的東西實(shí)際上都給到手了——就是那些關(guān)健詞?！澳阒恍枰揭阎刂啡フ遥⒄业侥莻€(gè)地方有靠譜的網(wǎng)站就好了?！钡?，做回答引擎的時(shí)候，情況就沒(méi)這么簡(jiǎn)單。

你得知道你要找什么東西。我們做問(wèn)答系統(tǒng)的時(shí)候，實(shí)際上利用后臺(tái)的文件找到答案，然后把有答案的結(jié)果呈現(xiàn)到臺(tái)前，這才是最好的結(jié)果。

現(xiàn)在微軟也做這個(gè)，但微軟的回答系統(tǒng)有了別的用法。

事實(shí)上，問(wèn)答引擎的運(yùn)作過(guò)程也會(huì)先做一次普通的搜索，特別的地方在于后續(xù)的處理。比如用戶提問(wèn)“什么酶可以分解淀粉”時(shí)，第一步要知道用戶問(wèn)的東西是什么，所以它會(huì)先找到enzyme。第二步，系統(tǒng)會(huì)把所有與酶相關(guān)的結(jié)果都集合起來(lái)，然后對(duì)結(jié)果進(jìn)行各種指標(biāo)的打分。根據(jù)打分找出最有可能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的路徑，找出Focus Words。

“對(duì)于語(yǔ)句中包含了這些詞的問(wèn)題，以后就很容易可以根據(jù)此來(lái)寫(xiě)一個(gè)模式匹配，把Focus Words找出來(lái)，很簡(jiǎn)單的辦法就能達(dá)到90%以上的準(zhǔn)確度?！?/p>

那么，假如問(wèn)題里面沒(méi)有WHO怎么辦？林德康解釋道：“那就看有什么有WHO的結(jié)果與之相似，甚至具有同樣的答案，然后可以到那里去找，從而也就可以知道它的Focus Words是什么?！?/p>

也就是說(shuō)，問(wèn)答引擎比搜索引擎多了點(diǎn)事語(yǔ)義關(guān)系的理解。然而，搜索引擎和問(wèn)答引擎都是給用戶一些信息，但是還是需要用戶親自執(zhí)行某些繁瑣的動(dòng)作和需要。而Action Engine（活動(dòng)引擎）就上瞄準(zhǔn)這個(gè)“智能得不夠徹底的痛點(diǎn)”，希望做到能過(guò)幫助用戶執(zhí)行一些事情。這是搜索引擎與語(yǔ)音助手的結(jié)合體。

“所以小不點(diǎn)，你就不用點(diǎn)，”林德康說(shuō)道。

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