不僅能導航，還能“喂養(yǎng)”AI：地圖才是AI的最佳搭檔

原標題：不僅能導航，還能“喂養(yǎng)”AI：地圖才是AI的最佳搭檔

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，學習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，實際價值比較小。那么有沒有能夠提升多種AI技術能力，又在潛移默化中完成數(shù)據(jù)學習的“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），經濟價值高（關乎經濟民生）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練空間

2、讓城市智能型AI得到有效的實際應用舞臺。

3、為AI語音交互技術提供獨一無二的學習與使能入口。

讓我們分別來看著三種“AI喂養(yǎng)方案”。當然，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航設備，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，它負責幫人類判斷位置感空間感，從而進行選擇性預測。

也有科學家認為，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、做出對未來預測的能力，可以說是人類智能的關鍵因素——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。在不給它預設方位和地圖數(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，用增強學習的方式去認路。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，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來說至關重要。AI在地圖中學習，并反過來讓地圖更好用，似乎是我們應對越來越復雜城市時的一個良性循環(huán)。

城市智能的硬功夫，離不開地圖的捶打

回到應用領域。城市計算所謂一門跨學科性很強的AI技術種類，如今也離不開地圖的幫助。

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，就成了一個復雜的數(shù)學問題。如果憑經驗去簡單計算，可能搞出來的會是個費時費力的方案。而通過城市AI去學習相關地圖數(shù)據(jù)，綜合理解上述變量，就可以在最低限度影響交通、最快完成任務的情況下，給出相應的運輸方案。

基于這種AI與地圖的結合，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，專門用AI去透視地圖里的各種因素。

如今，AI與城市的結合開始不斷增多，AI賦能的地圖也在促進智能城市的發(fā)展。

比如前段時間全國各地大暴雨，很多人戲稱：這雨下得比依萍找她爸要錢那天還大。積水隨暴雨而至，甚至讓一些地區(qū)寸步難行。期間我注意到一條新聞，7月11日成都大暴雨，百度地圖通過路況的深度學習，提煉動態(tài)事件導致?lián)矶碌奶卣?，反向挖掘高疑似事件的擁堵路段，精準定位到積水源頭，當發(fā)現(xiàn)成都南三環(huán)琉璃路立交橋附近高疑似積水擁堵后，迅速推送至暴雨日應急指揮中心，不到10分鐘便有交警前去疏導車輛，幫助交警迅速發(fā)現(xiàn)問題并高效解決。這個例子足以證明，地圖正在通過大數(shù)據(jù)及人工智能技術賦能城市交通管理工作，它能提供的早已不是一個單純的導航功能。

當然，城市AI不僅是頂層的游戲。等到手機地圖等成為家常便飯，每個人都依靠地圖導航來完成出行之后，城市智能類的AI也開始普惠了起來。

而今天的地圖應用里，城市數(shù)據(jù)和AI的深度結合已經能見到很多案例。比如谷歌地圖的智能停車場功能，就是當?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。

而在中國，百度也在嘗試AI、城市、地圖三者的融合。在剛剛的極客公園2018 Rebuild科技商業(yè)峰會上，百度地圖事業(yè)部總經理李瑩展示了AI促進地圖產業(yè)優(yōu)化升級的方案，新一代人工智能地圖更準確、更豐富、更易用。比如百度AR實景步行導航可以讓一只小恐龍為你實景帶路；個性化推薦可以自主學習你的出行習慣，當你需要導航時，根據(jù)你的習慣直接提供最佳的交通方案。

我們可以看到，很多傳統(tǒng)的地圖無法解決的問題，在城市AI的麾下緩解。

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——那就是千變萬化的語音交互。

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)行復雜任務？前提是確實有這樣的復雜任務存在。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。

而又復雜又客觀的任務集群，那就是地圖導航。

毫無疑問，地圖是海量地名、路段、時空關系的結合體。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，最后回家的導航任務。那么就會產生一段涉及4個地點信息，3個事項的復雜語音任務，基本相當于繞口令。

事實上，除了導航之外，我們生活中是很難產生這么復雜的語音任務的。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，以及復雜的語音任務。

這場修煉已經初見成果。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，百度地圖已經真的可以識別“繞口令”生成導航路線，一段近60字的復雜長語音多地點需求，百度地圖竟然可以迅速反應并給出路線規(guī)劃。當然，這或許也和百度地圖并入百度AI技術平臺體系有很大關系，百度多年深耕的所有AI基礎技術全部在這個體系里，而新任總經理李瑩在接手地圖之前也是負責相關的AI技術，懂技術也深諳如何用AI賦能產品升級。

這個AI變強了的故事背后，是我們已經能夠確定地圖導航這個功能，已經可以拋棄打字，完全采用語音交互的方式來控制。比如我現(xiàn)在開車時，我會習慣于喚醒百度地圖的“小度小度”，直接說我要回家，若中途想去超市買點東西，來一句“小度小度，途中去一下XX超市”即可。這在以往是難以想象的。

就像有了彩電就沒人看黑白，動動口能完成的事兒當然沒人愿意打字。百度公布的一組數(shù)據(jù)就是最好的例證，從百度智能語音助手上線至今，已有超過1億用戶在使用百度地圖智能語音助手，這個數(shù)字是非常震撼的。

由此，我們再看AI在地圖中的修煉。實際上，理解用戶的復雜導航需求，能夠分辨方言、兒童音等技術，已經來到了深層語音交互的“深水區(qū)”。比如用繞口令規(guī)劃路線這件事，就需要深度自然語言理解，連續(xù)語義識別等技術作為支撐。

這些技術可能會陸續(xù)成為常態(tài)，成為人機交互里的基礎存在，技術將帶來越來越智能的產品。而對于普通人來說，如果想要在生活中感受到不明覺厲的“深度語義理解”，可能必須從地圖開始。當愛用的人越來越多，用戶在地圖上產生的數(shù)據(jù)也將暴漲，而這正是人工智能修煉極佳的養(yǎng)料。

從這個角度看，地圖就像是AI技術的“新手村”。一切毀天滅地的強大故事，都要等在地圖里練好了級再說。

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