Facebook开始测试一个名为M的人工智能助手
,M 的背后并不是完全的人工智能,而是一套机器加人工的系统。除了有人工智能对文本进行语义分析,M 还有一个用来训练和监督它的真人团队。通过这些有客户服务背景的工作人员,它便可以做出更主观也更人性化的判断。
当用户发了信息给 M,这个人工智能引擎会自动给出反馈,在回复发送之前,会由人来决定这一条回复是发出、修改还是干脆重写一条,这个过程就是真人团队训练机器去学习的过程。
比如,一开始用户告诉 M “我需要订花”,帮助用户最终拿到花的显然是人工团队里某一个客服人员,不过反复多来几次,现在这个过程的绝大部分都可以由机器自己完成了。
所以在测试阶段,用户不断地与 M 对话,其实就是和人工团队一起,用信息来“喂养”这个智能。如今三个月过去,产品负责人 David Marcus 表示,M 已经不是最开始那样,由一大批人工助理在后台假装自己是机器人。
正如另一家做虚拟线上助理的创业公司 GoButler,随着流程自动化的增强,它们已经将人工助理的数量从 60 人减少到了 40 人。不过,对于 Facebook 来说,情况可能没有那么简单。
Alex Kantroitz 是 Buzzfeed 的一名记者,在被邀请参加内部测试 M 的一个月里,他让 M 帮他研究并订过飞机票、买电影票、唱首歌,甚至是为他画几张画。没想到的是,M 真的按要求为他画出来了(好坏就先不论了)。
M 按 Alex Kantroitz 要求绘制的画
Facebook 年初收购的公司 Wit.ai 的创始人Alex Lebrun 现在也在 M 的研发团队里,关于为用户画画,他解释道“以前从来没有人提过这样的需求,所以人工智能在这里就一筹莫展。就需要人工助理接管过去。”
如果这样的需求被处理了几百次,M 的团队就会完善整个流程,让它成为像订车、订花一样的标准流程。在把这个虚拟线上助理推广到更多的用户那里之前,还有太多太多的工作要做。而产品团队目前也推进地相当谨慎。
毕竟这几乎是地球上用户量最大的社交网络,要让 M 上线,可能需要服务几亿用户提出的各种要求,即使是送花这一项,处理 10000 个不同的送花需求,也是需要学习上一阵的事。
在 Facebook 的产品设计里,M 未来可能会成为一个巨大的接待前台,而来自天涯海角的用户提出的各种各样的需求,大抵都要通过类似的流程来解决。
人工智能引擎在这里什么时候能够真正懂得人心,我们还未可获知,只是这个过程里,引擎的“饲养员”——人类,可能需要在相当长的一段时间里,都和 M 紧紧站在一起。
而不断与 M 对话、提出要求的用户,其实也是“饲养员”之一你需要不断给出个人信息来交换它的理解,就像亚马逊、豆瓣电台推荐的书籍和音乐有时候对味地惊人,这些都是靠实打实的浏览记录计算出来的。
题图来自 Lucy
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