林德康，最早是在谷歌擔(dān)任高級管理科學(xué)家，后來覺得谷歌不太靠譜，就決定出走創(chuàng)業(yè)，創(chuàng)辦了人工智能公司奇點機智。

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

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，那么通過搜索引擎就可以完成，比如微軟開發(fā)的產(chǎn)品。從搜索結(jié)果頁我們可以看到非常豐富的搜索結(jié)果，標(biāo)題內(nèi)容看起來都很好，似乎都能解答你的疑問。但真正來說，這其中還是有缺陷的。因為當(dāng)我們看到這些結(jié)果的時候，為什么還要點進(jìn)去？

林德康介紹，他在谷歌最后的幾年中，就是帶領(lǐng)一個團(tuán)隊在開發(fā)一款問答產(chǎn)品。這款問答產(chǎn)品可以在用戶需要的某個場景中，比如有一個具體的問題需要搜索時，該產(chǎn)品可以直接給用戶找到該問題的答案。一般來說，搜索結(jié)果是把搜索的關(guān)健詞設(shè)置成黑體，但如果是自動問答找到了結(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。

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

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

“現(xiàn)在是從語音到自然語言理解的有利時機”

林德康表示，現(xiàn)在實際上是一個從語音向自然語言理解發(fā)展的時代，且屬于門檻上比較有利的時機?！拔覀兂鰜硪院笞龅囊豢钫Z音助手產(chǎn)品，就是一個你有請求的話，就能過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)品便會幫你執(zhí)行，未來當(dāng)你使用app獲取某些服務(wù)時，就像有一只無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，做搜索的時候，需要找尋的東西實際上都給到手了——就是那些關(guān)健詞。“你只需要到已知地址去找，并找到那個地方有靠譜的網(wǎng)站就好了?！钡牵龌卮鹨娴臅r候，情況就沒這么簡單。

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

現(xiàn)在微軟也做這個，但微軟的回答系統(tǒng)有了別的用法。

事實上，問答引擎的運作過程也會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“什么酶可以分解淀粉”時，第一步要知道用戶問的東西是什么，所以它會先找到enzyme。第二步，系統(tǒng)會把所有與酶相關(guān)的結(jié)果都集合起來，然后對結(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現(xiàn)目標(biāo)的路徑，找出Focus Words。

“對于語句中包含了這些詞的問題，以后就很容易可以根據(jù)此來寫一個模式匹配，把Focus Words找出來，很簡單的辦法就能達(dá)到90%以上的準(zhǔn)確度?！?/p>

那么，假如問題里面沒有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，問答引擎比搜索引擎多了點事語義關(guān)系的理解。然而，搜索引擎和問答引擎都是給用戶一些信息，但是還是需要用戶親自執(zhí)行某些繁瑣的動作和需要。而Action Engine（活動引擎）就上瞄準(zhǔn)這個“智能得不夠徹底的痛點”，希望做到能過幫助用戶執(zhí)行一些事情。這是搜索引擎與語音助手的結(jié)合體。

“所以小不點，你就不用點，”林德康說道。

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