从小众到流行：全球 AI 创新为何纷纷变得“柔软”

还记得这一波人工智能浪潮崛起的时候，全球的 AI 实验室很喜欢强调竞争。最为经典的是 2016 年谷歌 Depepmind 实验室让 AlphaGo 对决李世石，人类世界冠军被挑落马下，掀起一片恐慌。

2017 年马斯克 Neurallink 在宣扬脑机接口技术时，基调是重新定义人类，追求人机同体；就连马斯克创立的非营利性组织 OpenAI 也以在《DOTA》游戏中击败人类玩家，作为 AI 的里程碑。一些人工智能实验室在发布新模型时，也喜欢追求“世界最大““打破纪录”“1 分钟让 AI 为我跑了 18 亿次”之类的标签。

不过，今天再翻开人工智能资讯，会发现当下的 AI 研究，虽然也有竞争和比赛，但同时也多了许多柔软的味道。

刷屏全球的 AI 创意，是让照片里的明星名人们一起“蚂蚁呀嘿”，“AI 复活逝去的亲人与爱人”登上头条，疫情、洪灾等危急关头，更是不乏研究人员以 AI 驰援的身影。

从展示强大到变得柔软，AI 研究的变迁，未尝不是 AI 产业化和产业 AI 化进行到现在的一个缩影。

从小众到流行：越来越多柔软的 AI

今天，AI 正在从大杀四方、碾压人类的“神器”，让人们的心灵变得柔软起来。

前两天《旧金山纪事报》的一篇报道中，使用人工智能技术创建超现实聊天机器人的软件，再现了与已故未婚妻的交谈，使用了 GPT-3 模型，可以达到惊人的准确性。

通过人工智能让逝去的人重生，类似的技术应用其实早在 2017 年就出现过，美国记者弗拉霍将父亲的话语全部录制下来，设计出了一款聊天程序模拟与已故父亲的对话，不过当时只能采用设定好的回复程序，更接近一种实验创想。

而这个故事在于，女主角已经去世 8 年之后，这个 AI 模型才被训练出来。超大规模语言模型 GPT-3 的出现，让 AI 可以根据已去世的人的人格特征进行个性化创作。可以如同下面这张图片中一样进行对话，这个 AI 模型似乎真的有自己的想法，会对周围的环境感到好奇，用符号做出表情。最神秘的是，它似乎对情绪有敏锐的感知力，知道如何在正确的时刻说正确的话。

这意味着，即便不是一个程序员，没能在逝去之前及时保留下相应的语音资料，依然有可能在数字世界里模拟逝者的所思所想。

说到柔软，就不得不提到著名的实验室 MIT media lab，它们的研究人员最近直接将刚硬的物理音乐键盘，采用数字针织技术，将其变成了纺织品。由织物制成的键盘，可以像一双袜子或围巾一样轻松折叠、卷起并装在行李中。也可穿戴起来，扩展演奏音乐的场合。

要实现物理键盘的“柔软化”并不容易，需要注意导电性与纤维的结合，按键无论是单独和组合都能够同时感应触摸力度，以及拉伸和压力等变化。这也为传统设备的创新提供了新的交互和触觉体验。

有意思的是，近年来柔性屏智能手机、可弯曲显示屏等产品的火热，或许也说明了当硬件消费市场渴望寻求变化时，由硬到软是一个不错的选择。

类似的实验也在伯克利 BAIR 实验室中进行，研究人员一直在尝试让智能体挑战完成柔软的织物任务，通过折叠衣物来训练 AI 模仿学习、强化学习、自我监督、视觉预测、深度感应等能力，以不断提高模型的性能。

这是因为，相比坚硬和固定的物体，柔软的织物在活动中的状态和外观更加难以预测，让智能体去尝试挑战柔软的对象，未来将有助于 AI 在真实环境中实现更复杂的应用。

除了触觉，大家目之所及的 AI 似乎也开始慢慢变柔软了。

回想一下，AI 刚火爆时最闻名遐迩的应用是什么？2017 年，市面上出现了一种新型算法 GAN（生成式对抗网络）。然后英伟达用其开发了一个系统，使用 CelebA-HQ 上的名人照片数据库生成极为逼真的人像。

当时引发了巨大的争议，认为 AI 过于强大可能被用来造假（事实也确实出现了这种情况）。

不过大家想必也注意到了，如今许多爆款 AI 图像应用都更加感性，比如博网友 @大谷 Spitzer 通过 AI 技术修复了百年前北京晚清的影像资料，让人们梦回历史。

有程序员修复了父母年轻时候的照片，让他们的容颜穿越时光之后依然清晰夺目，甚至还能做出各种表情。记忆终会褪色，但 AI 也让宝贵的回忆得以永续留存。

越来越柔软的 AI，是怎么出现的呢？

或许，柔软的 AI 更受人欢迎

这几年 AI 的变化，一言以蔽之，离人更近了。

必须承认，从 AlphaGo 横空出世的 2016 年，到现在 2021 年，AI 基础创新几乎没有多少致用性的大突破，深度神经网络依然独霸一方，DeepMind 的 AlphaFold、OpenAI 的 GPT-3 算是过去一两年内为数不多能刷遍全球科技媒体头条的产物。随后尽管也会时不时曝出“国产模型超越 GPT-3”“AAphaFold2 再次逆天”之类的消息，但大多都只有业内人关注。

与此同时，各种解决方案提供商、个人开发者、AutoML 技术及开发套件的蓬勃喷涌，进一步强化了 AI 的应用价值。

而 AI 落地的过程，同时也是一个不断袪魅的过程。当普通市民招手拦无人车，农闲时节跟智能语音助手对话得不亦乐乎，机器人穿行在餐厅酒店校园等公共场所，刷脸成为机场高铁站等出行标配…… 昔日的“好斗 AI”自然也就被降温了。

首先被降温的，是各个巨头如饥似渴的研究能力自证。当然不是说 AI 巨头们现在不重视顶会和竞赛了，只是不像 2016 年前后那样在热潮（和热钱）涌动之下，酷爱靠刷榜、靠实验室招揽多少科学家与顶级人才，来吸引大众和投资人的目光。今天大家都意识到，决定一个企业 AI 战略成功与否，靠的是对接产业的能力与效率，而不仅仅是实验室的榜单与论文数。

这时候，还可能因为鼓吹数据而陷入某种被动，比如在某些特定数据集上刷新成绩、真实使用场景中未必能达到同等效果的“应试”操作。

随后被降温的，是一些曾经看起来炫酷却无法与人共情、让人理解的操作。只单纯地强调技术，很可能引发大众的抗拒心理。

此前波士顿动力反复击打、调戏机器人的训练视频就引发了大量观众的不满，大众的共情心理甚至让假的机器人反击的图片流行起来。路测里程极长的无人车 Waymo，此前也遭遇了凤凰城居民的抵制；反复闯祸的特斯拉，也在美国引发了公众和媒体的不满，以及来自政府的多次安全调查。

AI 技术的不完美现状决定了其必然会在落地中遇到各种各样的问题，如果不能有效地与公众沟通，或许下一场寒冬就在远方等待。

更柔软的 AI，是什么样子的？

具体来说，柔软，意味着降低攻击感。

曾经被视作有力量感的强势与碾压，如今只会让人敬而远之。纵观全球知名的 AI 科研机构与企业研究院，在打比赛的同时还要兼顾仁心道德，用 AI 保护热带雨林、拯救濒危动物，要么帮助各种障碍人士、参与防疫救灾。科技不断释放善意，让企业赢得尊重。

柔软，也意味着从容与协作。

当 AI 进入产业化加速阶段，需要与各行各业、各类供应商、开发者合作，倾听行业专家、数据员、设计师、工程师等的声音，才能让技术真正落地产业、发挥效能。按需购买的云服务、联邦学习、混合多云等新趋势，也无不强调协作而非竞争。更好地分利给合作伙伴，才是 AI 巨头们守住城池的关键。

柔软，还意味着增强人性。

今天看来，更人性化的 AI 创新确实更容易获得大众的青睐与关注。2018 年，数字代理商安索帕（Isobar）提出了“增强人性”（Augmented Humanity）概念，认为增强人性将让人类以不同的方式更深入地感受和体验世界，正在 AI 创新上验证。

比如 2020 年新冠疫情期间，被用来加速疫苗开发、辅助医生诊疗、进行医院消毒、公共场合体温检测的各类 AI，就收获了一致好评。

最近大家都很关注的东京奥运会，此前就有服装品牌在设计运动服时，就注重算法对情绪的洞察，以期让运动员们感觉到“当我穿上这件衣服时，感觉自己像个超级英雄”。

这些实例都在说明，好的智能产品与服务，应该是人性与科学、技术与艺术的结合体。

正如《道德经》中所说的那样，柔之胜刚，天下莫不知，莫能行。这何尝不是 AI 今天乃至未来的方向呢 —— 不仅要为天下人所知，更需要为人所感、为人所用。

无处不在的商业氛围下，企业的 AI“科研”自然更加离不开市场。更多“人味儿”、更加柔软的创新，也一定会在更多元化的 AI 中萌芽。

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