微软和腾讯开发出来的机器人都只是个玩具？

人工智能从几年前成为了一个热门话题，去年被推上了一个高峰。美国几家大公司其实从很多年以前就致力于这个邻域的研究，到了去年也顺手把自己开发的技术变成产品推出去。

不过，各公司由于基因不同，开发人工智能产品的思路也不同。了解那些人工智能产品背后的思路，比了解技术本身更重要，因为CES并不是一个学术性的技术大会，而是一个产品大会，学习如何采用现有的技术做产品，才是最为重要的。

Echo是一个基于云计算的对话机器人产品，当然它被赋予了一个女性的名字---Alexa。从外形上看像一个圆形的音响，只有茶壶大小，没有半点人的样子。我以前多次强调，机器人和人一样，重要的是脑子而不是四肢，真正有意义的机器人是能够解决人的问题，而不是长的像人，Echo产品设计的原则便基于此---解决你的日常生活中的部分问题。

那么对话机器人能解决什么问题呢？其实，很多公司开发了各种对话机器人的原型产品，比如在媒体上最高调的微软的“小冰”机器人，腾讯的“小Q”机器人。他们从技术到产品目标上和Echo有什么区别呢？

简单地讲，无论是“小冰”，还是“小Q”都是不实用的，不过是展示一下技术的玩具而已，这一类的原型几十年前就有了，今天只不过换一换技术，换一种形态出现，依然摆脱不了玩具的定位。而亚马逊的Echo却有大用处。

一名科技达人说：Echo虽然做不了所有的事，甚至不能够通过它完成亚马逊现有的服务，但是它可以让我下载音乐和其他任何产品都非常方便。我可以通过它控制家里很多电器，比如有客人来拜访时，我可以轻松的为客人开门，当然这需要安装电子锁。

更重要的是，它可以知道我缺什么东西，比如它可以主动问我高尔夫球是不是快打完了，如果我回答“是”，那么它会问我是否还买上次那种，如果我回复“是”，那么第三天高尔夫球就给我寄到了，而且免邮寄费。

那么像Echo这样的对话机器人背后的技术是什么呢？简单的概括有下面三个：

语音识别

对话的数学模型

任务的执行

语音识别和理解其实是历史颇为悠长的技术，它的历史几乎和电子计算机的历史一样长。从技术上讲，它今天被认为是一个已经解决的问题。我曾经对比过速记员和科大讯飞语音识别记录的讲演稿，发现后者的质量明显高于前者，也就是说今天人识别语音的能力已经比不上机器了。

在人工智能技术上领先的大公司——Google 微软 苹果 和亚马逊等，在语音识别和理解上水平处在同一个时代，相差非常小。它们各家产品效果的差异，主要来自于数据量，而不是技术本身。

目前各种对话机器人的技术差异反映在对话模式上，理解人所讲的话的含义就靠它了。一个产品是实用，还是玩具而已，也看它了。这项技术相比语音识别开始的时间晚非常多，从科学家们开始认认真真研究这件事情，至今也有20多年的时间。

好的产品，不仅可以理解人类语言的含义，对于个别理解不了的句子，也会有办法提示你用另一个方式表述，这和人一样。做得不好的，则经常左顾右盼，聊一些不相干的话题，因此一些公司将聊天机器人定位在聊天而不是解决问题上，看上去它可以很对话，但是聊长了你会发现它来来回回的就那几句话，并不能解决实际的问题。

当一个对话机器人可以和人对话，并且理解语义后，必须要能够完成任务才有用，这其实是一件非常困难的事情，微软的“小冰”就回避了这个问题。Echo其实将这个难题交给了合作伙伴，它本身只是一个语音识别+对话引擎，至于理解了意思后做了什么事情，公司找了上千合作伙伴来完成。

自然语言处理技术是对话机器人的核心，而对话机器人比用四肢的机器人更重要。各家公司在技术上差距不是很大。而数据量足以弥补技术本身的一点点差距。

以上说的是对话机器人，下篇我们将继续说最早商业化的苹果和Goodle Now。