最近都被谷歌AI的“猜畫小歌”虐了吧？
AI能認出“手殘黨”們的畫，背后的原因在于無數(shù)人類正在通過自己的腦洞滋養(yǎng)AI，學(xué)習(xí)眾多人類對某個物體的抽象畫之后，AI就能夠獨立把握住識別繪畫的關(guān)鍵部分。
利用海量真實數(shù)據(jù)來“喂養(yǎng)”AI，是讓AI快速提升能力的不二法門。但猜畫這種臨時養(yǎng)殖場只能提升單一能力，應(yīng)用價值不高。有沒有能夠提升多種AI技術(shù)能力，又在潛移默化中完成數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的“天然AI養(yǎng)殖場”呢？
真有一個，那就是地圖。
今天的電子地圖，已經(jīng)是城市海量地理數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)、人流數(shù)據(jù)、天氣與水文數(shù)據(jù)，以及各種交通路線與出行方案的結(jié)合。對于AI來說，地圖是一片水草豐美（數(shù)據(jù)夠多），營養(yǎng)充沛（有效數(shù)據(jù)比例大），經(jīng)濟價值高（關(guān)乎經(jīng)濟民生）的天然牧場。
整體來看，地圖在今天至少可以通過三種方式“飼養(yǎng)”出更強壯的AI：
1、為前沿智能體提供訓(xùn)練空間
2、讓城市智能型AI得到有效的實際應(yīng)用舞臺。
3、為AI語音交互技術(shù)提供獨一無二的學(xué)習(xí)與使能入口。
讓我們分別來看著三種“AI喂養(yǎng)方案”。當(dāng)然，用地圖培育AI的根本目的是讓地圖本身不斷升級，最終組成良性循環(huán)。
一些AI的終極秘密，可能要在地圖里搞出來
讓我們先來看看最前沿的AI技術(shù)是如何在地圖中誕生的——
有些朋友可能覺得，地圖嘛，無非就是連上GPS，在兩點間規(guī)劃個線路，用什么AI？
其實不然，地圖中不僅可應(yīng)用AI的地方很多，甚至可能隱藏著AI的某些終極秘密。
想象一下，你到了一個陌生城市。倆眼一抹黑哪也不認識，但是你知道要去火車東站，這時候不借助任何導(dǎo)航設(shè)備，你也會知道：絕對不能往西走。
這個判斷是如何做成的呢？事實上，人類的大腦沒連著衛(wèi)星，平常人也不可能存儲大量地圖數(shù)據(jù)。但迷路的人卻只占少數(shù)。這是因為人腦中有個叫做海馬體的東西，它負責(zé)幫人類判斷位置感空間感，從而進行選擇性預(yù)測。
也有科學(xué)家認為，海馬體不僅控制認路這個功能，還直接影響著人類做出選擇、做出對未來預(yù)測的能力，可以說是人類智能的關(guān)鍵因素——但是怎么探索海馬體的秘密呢？畢竟不能把人類海馬體摘除了看結(jié)果對吧。
而最新答案居然是，在地圖上跑AI。
今年早些時候，DeepMind在《自然》雜志發(fā)表了新的研究：他們把一個智能體放到地圖數(shù)據(jù)中。在不給它預(yù)設(shè)方位和地圖數(shù)據(jù)的前提下，讓AI模仿人腦中的海馬體，自動在地圖中需求位置，規(guī)劃道路。
實驗證明，AI可以用像人腦一樣，用增強學(xué)習(xí)的方式去認路。這既闡釋了人腦的工作原理，也給未來AI研究帶來了新的方向。而整個研究的實驗基礎(chǔ)，就是建立在地圖之上的。可以說沒有精準的地圖數(shù)據(jù)，AI仿生人類大腦進行空間預(yù)判的研究就無從談起。
這個故事證明了，地圖對于AI來說至關(guān)重要。AI在地圖中學(xué)習(xí)，并反過來讓地圖更好用，似乎是我們應(yīng)對越來越復(fù)雜城市時的一個良性循環(huán)。
城市計算的硬功夫，離不開地圖的捶打
俗話說的好，你的夢想有多大，你下班的時候就有多堵……
讓一個城市可以智能起來，讓積水、堵車、霧霾這些糟心事不再發(fā)生，是人類暢想了幾十年的話題。但城市到底怎么才能夠“智能”卻是個巨大問題。有人嘗試用認知系統(tǒng)，有人嘗試用大規(guī)模的城市數(shù)據(jù)建模，但最終大家還是發(fā)現(xiàn)，讓城市主動和聰明起來，是建立在地圖數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的。
舉個例子，我們想要規(guī)劃從家到公司，一般情況下可能用不到AI。但假如要規(guī)劃從港口發(fā)到市中心一萬噸貨物，那么時間、地點、交通擁堵情況，需要配合的車、人、倉庫、起重機，就成了一個復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題。如果憑經(jīng)驗去簡單計算，可能搞出來的會是個費時費力的方案。而通過城市AI去學(xué)習(xí)相關(guān)地圖數(shù)據(jù)，綜合理解上述變量，就可以在最低限度影響交通、最快完成任務(wù)的情況下，給出相應(yīng)的運輸方案。
基于這種AI與地圖的結(jié)合，IBM很早就開啟了智慧星球方案。而它的老對手微軟隨后開啟了城市計算業(yè)務(wù)，專門用AI去透視地圖里的各種因素。
今天的地圖應(yīng)用里，城市數(shù)據(jù)和AI的深度結(jié)合已經(jīng)能見到很多案例。比如谷歌地圖的智能停車場功能，就是當(dāng)?shù)貓D感知你到了某個停車區(qū)域的時候，利用AI來綜合判斷附近的停車環(huán)境，給出最優(yōu)停車方案。
可以看到，很多傳統(tǒng)的地圖無法解決的問題，在城市AI的加持下開始找到了鑰匙。城市智能的硬功夫，也正在被地圖的多元化和高精化培養(yǎng)起來。
語言魔法，需要在地圖里修煉
最后，還有一種可以在地圖里修煉起來的AI能力——那就是千變?nèi)f化的語音交互。
怎么能體現(xiàn)出華少嘴皮子快？前提是需要他說的東西足夠多，如果就一個冠名商，嘴皮子再快也沒用。
AI也是一樣。怎么才能體現(xiàn)出AI語音交互，可以完美執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)？前提是確實有這樣的復(fù)雜任務(wù)存在。生活中大部分我們要讓AI做的事情，要么就是過于簡單，要么就是主觀性太強，AI再強也不好理解。
而又復(fù)雜又客觀的任務(wù)集群，那就是地圖導(dǎo)航。
毫無疑問，地圖是海量地名、路段、時空關(guān)系的結(jié)合體。假如我們想要先去加個油，再去買個東西，再去公司拿個東西，最后回家的導(dǎo)航任務(wù)。那么就會產(chǎn)生一段涉及4個地點信息，3個事項的復(fù)雜語音任務(wù)，基本相當(dāng)于繞口令。
事實上，除了導(dǎo)航之外，我們生活中是很難產(chǎn)生這么復(fù)雜的語音任務(wù)的。就像猜畫小程序要用游戲的方式征集大家對某個物體的抽象理解一樣，地圖也正在基于實用性，征集大家的語音語料，以及復(fù)雜的語音任務(wù)。
這場修煉已經(jīng)初見成果。3個月之前，我們看到百度地圖面對繞口令一樣的語音命令，只能用“你敢再說一遍嗎”回懟。而在月初的百度AI開發(fā)者大會上，百度地圖已經(jīng)真的可以識別“繞口令”生成導(dǎo)航路線，解決復(fù)雜長語音多地點需求。
這個AI變強了的故事背后，是地圖導(dǎo)航已經(jīng)可以拋棄打字，完全采用語音交互。
就像有了彩電就沒人看黑白，動動口能完成的事兒當(dāng)然沒人愿意打字。語音交互可以在用戶試用地圖的過程中不斷學(xué)習(xí)，反過來將新的解決方案在地圖應(yīng)用送實驗。
從這個角度看，地圖就像是AI技術(shù)的“新手村”。（作者：腦極體）
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