剛剛發財報的獵豹移動,究竟用人工智能做了什麼?

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即便沒有“下半場”的概念描述,作為接棒互聯網的下一代基礎設施,當商業文明從“互聯網+”向更高階的“人工智能+”躍遷,人工智能被寫入政府工作報告也只是時間問題。譬如滴滴,從誕生之初的“互聯網+打車”到“用積累下來的數據提供更多價值”,過程切換得飛快,最近還宣布將在美國加州山景城建立人工智能實驗室,用來更加善待積累的數據。

執此想法的還有剛剛發布財報的獵豹移動。北京時間3月21日,他們公布了截至2016年12月31日的第四季度財報及2016全年財報:第四季度總收入為12.747億元,同比增長10.9%;2016年總收入為45.647億元,同比增長21%。

從財報看,獵豹移動四季度經營業務活動產生的現金淨值為人民幣4.332億元,算是兌現第二季度對於資本市場“重振收入增長和改善財務水平”的許諾。而作為利潤中心的工具產品2016年下半年恢複了收入和利潤的環比增長,這也為獵豹帶來了巨大的財務和經營杠杆,支撐其將底盤切換到內容領域——畢竟業內皆知,獵豹想要從工具軟件型公司升級為一個內容平台型公司。

這也是傅盛不放過任何一個場合去布道人工智能的緣由。如果說內容轉型是驅動獵豹未來增長的引擎,人工智能就是引擎的開關。在傅盛的冀望中,當深度學習的技術轉捩點來臨,起跑線的相對公平讓這家公司積攢的全球6億多月活瞬間成為轉型的最大籌碼。無論改善現有業務,激發工具應用的潛在價值,還是在內容產品上的精確匹配,甚至是在未來創造“後手機時代”其他的硬件樣態,看起來獵豹都不想放過任何“用積累下來的數據提供更多價值”的機會。

而分析獵豹試圖抓住的這一輪技術紅利,得先從曆史談起。

告別“鳥飛派”

現在回想,早在計算機誕生之時,妄念就已生根,當時許多學者並不滿足將機器僅用於計算,開始醉心於對“智能”的樂觀描述——他們的理論路徑延續至今:複製人腦。

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後來有人將他們喻為“鳥飛派”:人類想借助機器飛翔,最先想到的當然是複製鳥類翅膀的運作模式,但毫無進展,直到萊特兄弟認為飛機的雛形不該是鳥,更應像是帆船,應該仰仗空氣動力學而不是仿生學,後來也造出了比鳥類性能更好的機器——人工智能亦如此,“鳥飛派”認為人工智能必須完整拷貝人類大腦思考過程。但如你所知,多年來,意識之謎沒有實質進展,研究者開始重回對“計算”的追尋,他們意識到:所謂“意識”,無論它是人類演化而來的一個“副產品”還是某種“精神汙染”,相比照抄人腦,倘若切換路徑,某種意義上也可以殊途同歸。

這種思維轉變當然與底層算法進化有關,深度學習的出現讓通過數據產生智慧成為可能,它以一種非常精煉的算法模型解決了過去複雜的輸出模式。譬如羅振宇在跨年演講上就用圍棋舉例,“人工智能根本不知道什麼叫布局,什麼叫定式,什麼叫飛,什麼叫斷,它隻知道一張一張圖形,從這一張圖形往下一張圖形演化,勝率會提升還是下降,在它那里全部變成了數據。最後給你一個結果而已。”——而數據正是“喂養”這種多層神經網絡的飼料。要知道,AlphaGo的戰無不勝離不開KGS棋社的流行,後者是一個免費的圍棋對弈平台,擁有海量的高手對戰棋譜。

而更為可喜的激進是,某種意義上,深度學習在本質上是一次算法的標準確立。不少科技公司積攢下來的固有算法忽如一夜變得守舊——換句話說,深度學習降低了參與者的門檻,譬如原先做圖像識別和語音識別的可能是不同算法,但深度學習將其底層邏輯打通,本質上成為一種算法。這也是為什麼Google進入語音識別後迅速超越了IBM多年的技術沉澱,因為可標注的數據就是力量本身。

人工智能將現實世界以數據作為顆粒度呈現,再通過神經網絡消化數據,更好地認清這個世界。其實若你深諳人類智識的誕生邏輯,就會知道,數據之於真實世界的地位貫穿了文明演進史。就像吳軍在《智能時代》中所言:數據經過系統性整理變成信息,信息經過簡潔抽象加工就變成了知識。舉個例子,通過測量星球之間的相對位置和時間,就得到數據,通過數據能得到星球的運動軌跡,就是信息,通過信息總結出開普勒三定律,就是知識。

但這本質上仍是對數據的簡化,而與人類思維試圖將整個世界簡化和抽象理解不同,機器思維走在了奧卡姆剃刀原則的反面——人工智能不會將世界簡化,而是從複雜信息中以自己的方式進行篩選。理論上,只要你握有足夠多數據,即可實現對事物更準確的判斷。這才是這一輪人工智能革命最核心的底牌:數據是最堅實的護城河。

也是在這個邏輯里,在深度學習的賦能下,手握6億月活的獵豹移動擁有了轉型資本。

人工智能的加持

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至少在現階段,工具內容化最核心的入口就是通過用戶畫像和標簽,勾勒出用戶在虛擬世界中呈現的真實人格。

具體到獵豹移動,通過對工具產品用戶產生的安裝,卸載,運行和付費等行為,以及垃圾清理數據進行大數據分析,獵豹可以獲取每位用戶真實的行為和興趣,根據不同標簽進行畫像。進一步分析,人工智能正在如下幾個方面完成對這家公司的重塑。

首先是完善工具產品。在人工智能加持下,獵豹旗下多款應用都開始嵌入內容平台元素,譬如已擁有3億下載用戶的APP“PhotoGrid”就正在從一個照片框架和美化工具轉型為一款社交和內容應用,可以根據用戶屬性的識別進行匹配內容的個性化推薦。當然,在圖像識別和圖像處理方面,人工智能也可提升用戶體驗。

其次是在內容產品線上的應用——獵豹內容轉型的支柱。最佳案例也許是獵豹旗下的全球移動新聞服務運營商News Republic,後者擁有全球2300家版權媒體合作方內容,每天平均有10萬篇文章,4萬張圖片,2500條視頻發布,覆蓋全球47個國家。當它的訂閱模式升級為大數據推薦模式後,更像是海外版今日頭條,可以利用數據分析和挖掘等手段了解用戶的新聞取向和使用習慣,通過智能編輯向超過6億月活用戶提供個性化新聞內容推薦。用戶活躍度也增長明顯,每天閱讀篇數比之前增長2-3倍。傅盛在Q4財報分析師電話會議上就透露道:“

在並購News Republic後在新聞內容推薦模型上做了幾次改動,當我們把預估模型從GBDT,切換成LR,再升級為DNN後,CTR提升了30%。”

另外頗值一提的是,News Republic也變得更加開放。去年底,他們發布了以人工智能為技術動力的自媒體內容分發平台Spark,利用人工智能為用戶提供自媒體和意見領袖的原創深度內容(譬如YouTube上網紅和各博客作者的內容),而加入Spark後,創作者們也可以通過獵豹移動的應用程序矩陣(包括Clean Master和CM Security)觸達高度垂直細分的潛在讀者。

人工智能同樣被用於內容產品線上另一大產品:直播社交應用Live.me。無論反spam還是個性化推薦,背後都有人工智能身影。拆解來看,它可以通過後台技術檢測進行情色信息識別,降低審核難度,亦可識別官方Logo進行廣告檢測;推進機製上,人工智能可以通過性別,人種,類型(大叔,鮮肉,型男,少女)等標簽對主播分類,也可以進行人臉監測(比如相似度),年齡檢測,顏值分類,基於這種分類就能更精準地了解用戶喜好,進行個性化內容推薦。

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其三,人工智能可以幫助獵豹廣告平台更好地變現。不久之前,獵豹正式宣布將海外廣告業務品牌升級為Cheetah Ads(獵豹廣告),將重心轉移至體驗更佳的垂直視頻廣告形式。Cheetah Ads能針對一系列廣泛的用戶情境放置全屏垂直視頻廣告,如AppLock,musical.ly,Live.me,News Republic和Clean Master所涉及的用戶情境等——在人工智能的幫助之下,Cheetah Ads能為廣告主精準智能地定向他們想觸及的用戶。這讓我想到了順為資本副總裁孟醒關於人工智能的論述,在他看來,至少在現階段,人工智能本質上是在解決經濟問題,從算法端和數據端開始,包括找數據,收集數據,激勵機製,計算和傳輸——整個過程都指向一個目的,優化經濟成本,對企業來說是優化效率,對用戶來說則是優化體驗。

當然了,考慮到傅盛對於“機器人”的鍾愛,借助於人工智能,雖與現在主營業務無太大關聯,倒是完全可以想象獵豹在未來讓更多設備變得智能,甚至生產其他智能設備,畢竟沒人能說清人類“後手機時代”硬件的確定性形態。

不過在我個人看來,有一點幾乎可以肯定。那便是,就像傅盛頗為欣賞的《未來簡史》作者尤瓦爾·赫拉利所言:算法與人類關係分三步:第一步,算法是“先知(oracle)”,有問題問它一下,決策權在人類手里;第二步,算法是“代理人(agent)”,人類告訴它大方向和原則,它去執行,過程中一些小決策它自己說了算;第三步,算法真正成為人類的“君主(sovereign)”,一切聽它安排就好了,等待它在任何事情上的“個性化推薦”。

李北辰/文(知名科技自媒體,致力於用文字優雅的文章,為您提供談資與見識;微信公號:李北辰)

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