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6月28日，2016網易未來科技峰會在北京國貿大酒店舉行，搜狗CTO楊洪濤進行了主題演講——《人工智能里的產品觀》。楊洪濤認為：“人工智能本身并不創造價值，使用AI技術的好產品才創造價值。以場景思考產品，回歸用戶欲望，通過技術手段解決才有可能產生出好產品。”
楊洪濤講道，機器學習與深度學習在應用角度的兩大要素如今已經較為成熟。一方面是計算力，伴隨著CPU、GPU，以及各種分布式計算和專用計算平臺的發展，這在一定程度上保障了計算力的提升；另一方面，移動互聯網的發展帶來了大量的數據，而對于互聯網產品提供商來說，其接觸到的數以億計的用戶，以及用戶生產的龐大數據更是助力人工智能的豐厚資源。
然而當談到產品化，要讓“計算力+數據”的閉環做得更好，“服務”就成了一個不可忽視，且至關重要的元素。楊洪濤表示：“正是在服務的使用之中，用戶才產生了數據，而數據又在消耗著計算力，對計算力的發展提出更高要求，從而為用戶帶來更好地體驗。用戶體驗的提升則逆向推動用戶使用服務，從而產生更多的數據。因此，
計算力+數據+服務是一個產品迭代的完整循環
。”
他還提到，現在許多公司把目光局限于技術這一單一領域，他們將自身定位為“一家人工智能公司”或“一家機器人公司”，卻忽視了對于如何參與這一行業的深入思考。
對于技術本身的關注不可或缺，卻不是唯一
。
除了關注AI技術，更重要的是關注用戶場景
。只有在用戶場景背景下，深度思考用戶需求的產品，才能通過“計算力+數據+服務”的閉環，促使用戶使用，生產更多數據，從而推動技術產品進步——谷歌的Google Now以及蘋果Siri的升級與演進都是如此。
楊洪濤以搜狗輸入法在語音識別方面的探索經驗為例。眾所周知，輸入法只有文本輸入一種方式是遠遠不夠的，語音輸入成為搜狗輸入法發展歷程上亟待解決的一大問題，而在2012年的時候，搜狗還沒有這項技術。那么搜狗是怎樣解決這一問題的？先是調用Google國外的中文語音識別接口，為產品提供語音轉寫功能，隨后又在用戶使用過程中不斷積攢數據，并隨著語料規模的不斷擴充，逐步降低語音識別的錯誤率，從2012年40%的錯誤率到如今的4%，其中
產品發展至關重要的一點就在于是否能產生迭代數據的循環
。
基于這一案例，楊洪濤總結：“
人工智能本身并不創造價值，使用AI技術的好產品才創造價值
。MIT人工智能實驗室前主管、計算機科學家Patrick Winston說過，人工智能就像葡萄干面包里的葡萄干。其實想要吃飽主要還是靠面包，技術并不等于產品，同時還要去思考產品對用戶的服務是什么。”
那么什么樣的產品才叫做好產品呢？楊洪濤給出了好產品的三大評判標準：
叫好、賣座、賺錢
。叫好的產品能獲取媒體、投資人的關注，從而得到更多產品開發資源；賣座的產品能獲取用戶，展開未來的發展想象力；賺錢的產品則能直接為企業發展贏得利潤。
有了對于好產品的判斷標準之后又該如何做出一個好產品？楊洪濤指出，需要回到對用戶場景的思考，即需要去考慮是在什么時間什么地點，用戶產生了什么欲望？在用戶欲望產生之后，才是該以怎樣的技術手段來滿足用戶的欲望。
欲望是排在手段之前的
，如果顛倒順序，先看自己手里有什么技術就會犯錯誤。
他再次以搜狗輸入法做語音識別功能為例，解釋了該服務背后用戶真正的欲望是解放雙手。目前，搜狗語音識別的準確率已達到97%，在行業內位列前茅，每日的語音調用次數也達到了1.2億次。但是即便語音識別的準確率達到了97%左右也仍舊會產生錯誤，這時用戶要進行修改就還需要用手，而這對雙手的解放就是不夠徹底的。搜狗輸入法近期做的新功能“語音修改”，讓用戶用自然語言的形式進行文字糾錯，就是出于這一對使用場景的思考。
這一場景的數據還可以延伸到更多服務：比如當用戶開車時，是不方便輸入文字的。而通過語音的方式可以讓用戶在地圖產品中用語音進行修改，比如說出“是歡度佳節的佳”就可以把導航目標從“世紀嘉園”修正成“世紀佳園”。
這一功能是符合前面提到的數據生成和解決用戶欲望的觀點的。“要修改錯誤，首先需要知道用戶的錯誤發生在什么地方，其次要了解用戶是怎樣認知和描述這一錯誤的。這兩類數據對輸入法和語音識別未來的改進都有相當的促進作用。”楊洪濤總結道。
對此楊洪濤以開車用戶的需求為例進行了詳細的解釋。傳統意義上，導航僅僅解決了“如何從a地前往b地”的問題，而當回歸對于用戶欲望的思考時就會發現在使用導航時，用戶并不只是為了前往B地，其真正的意圖在于“去B地做什么”。比如一個人要去機場，這個人是要去哪個航站樓？到底是去出發層還是到達層？航班的情況如何？什么時間到最合適？這些問題都是用戶潛在需要考慮的。因此需要對導航背后意圖數據做足夠的分析，把首都機場分為T1、T2、T3航站樓，導入所有的航班信息，當用戶給出航班號便可以得知航班的情況，對應出發和到達，并給出出發時間建議，把這些和語義技術結合在一起做出更好的服務。
他指出
AI服務的本質包含兩方面，第一是自然交互的技術，包括圖像及語音，第二是知識的索引
。他坦言，搜狗目前也在這兩方面做出了巨大的努力：一方面在自然交互上，搜狗通過用戶產生的大量數據不斷完善語音識別、語義理解技術；另一方面，搜狗搜索也在做大量的知識索引，包括與微信、知乎的內容引入，明醫搜索以及微軟必應的合作等。今年4月，搜狗還向清華大學捐贈1.8億人民幣，成立了天工智能計算研究院，相關研究成果也將應用于搜狗下一代產品中。
在他看來，
搜索引擎公司是人工智能基因最足的模式，天生就是大數據產品，容易獲得用戶交互的行為
，所以數據本身對于推動整個人工智能研究會有巨大的幫助。只有把人工智能技術與領域的知識結合得足夠好，才能夠真正的在場景下解決好用戶的需求欲望。
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