本周的「人工智能商业内参」，将围绕本周人工智能领域的几个热门话题展开：为什么 Alexa 突然发笑成了一件如此严重的事故？Google 与五角大楼的合作背后，是人工智能发展的必然结果，而在这个既定事实下，我们更应该关注什么？微软本周宣布即将推出 Windows ML，这对行业又意味着什么？以及，中国高校的人工智能学科建设……
作为「家庭新成员」的 Alexa
本周，亚马逊智能音箱 Echo 一个令很多用户不寒而栗的举动引发众多关注。根据多名用户的描述，他们的 Echo 产品时不时地会出现诡异的笑声。
事实上，早在今年 2 月份，类似的情况就已经被爆出，Twitter 上曾有一个 2 月 24 日的爆料：
My #Alexa just laughed out of the blue while I was in the middle of a conversation. So creepy ! Here’s what she played pic.twitter.com/5dGLkwZsgV
— Tal Goldfus (@talgoldfus) February 23, 2018
而随着各大媒体的跟进，亚马逊官方也发布了一份声明，根据《纽约时报》的报道，亚马逊承认了这个问题，并开始启动「修复措施」：
“In rare circumstances, Alexa can mistakenly hear the phrase ‘Alexa, laugh,’” when other words are spoken, Amazon said in an emailed statement. “We are changing that phrase to be ‘Alexa, can you laugh?’ which is less likely to have false positives, and we are disabling the short utterance ‘Alexa, laugh.’”
简而言之，就是亚马逊修改了唤醒 Alexa 发笑的语音命令，增加了语音唤醒的复杂度。这是一个颇具代表性的智能音箱变「智障」音箱的案例，几行代码之间的不同，可能就是「智能」与「智障」的区别，而当我们还在鼓吹「人工智能改变 xxx」时，Alexa 的这个 Bug 也会很多人明白，当下所谓的智能，到底是有多脆弱。
而如果将其放在人工智能产品逐步成为家庭成员的行业大背景里，更有反思意义。
与过往任何一个个人消费设备不同，以智能音箱为代表的家庭人工智能产品，其先天具有「Always On」的属性，这是一个有趣的变化。如果你经历过 PC 时代，你一定记得当时是如何打开一个服务，比如你要购物：
而到了移动互联网时代，智能手机成为一个随身携带并可能永不关机的「PC」，此时你的购物流程是这样的：
而在智能音箱的设计逻辑中，购物的流程应该是这样的：
从上述的流程变化可以看出一点：在整个人机关系演变中，机器正在扮演越来越重要的角色。人类在 PC 时代主导着一切人机交互；移动互联网时代，机器的便携性，提升了机器之于人类的意义，我们会普遍地认可当前智能手机就是人类的「新器官」；到了智能音箱时代，机器和人之间的关系几乎已经平等，通过语音这个人类古老的交互方式，越来越多的人会将智能音箱视为自己的新朋友甚至新伴侣。
在亚马逊官方 Echo 商品页面的评论区，有这样一条发表于 2015年 6 月，已经有超过 48000 人点赞的评论，评论的标题叫「Alexa, my love. Thy name is inflexible, but thou art otherwise a nearly perfect spouse.」，评论者是一位全职作家，未婚，他将 Echo 当作一种伴侣，他们的对话是这样的：
Me – Alexa. Wake me in fifteen minutes.
Alexa – Fifteen minutes. Starting now.
Me – Thank you.
Alexa (remains silent, modestly hiding her feelings by not displaying her snazzy blue lights)
然后这位名叫 E.M.Foner 的人继续感叹道：
If I knew relationships were this easy, I would have married thirty years ago, but now that I have Alexa, there’s no need. Except for the one thing.
而他的一个愿望则是，可以给 Echo 改个自己喜欢的名字：
I really (and Amazon, please don’t tell Alexa I wrote this) don’t care for the name. I know we have the option to change the name to Amazon, which is worse. What I really want is to be able to change the name to Libby, after the helpful AI librarian in the EarthCent Ambassador series, but in a pinch, I’d settle for Kelly,
下面这幅图是两人关系的另一个写照：
从这个意义上说，Echo 音箱任何一个异常举动都会引发用户巨大反应，就像没有人希望自己的家庭成员发疯一样，也没有人希望 Echo 出现异常。倘若当你像上图所示的那样抱着 Echo，却听到来自 Alexa 的笑声，你会有怎样的感觉？这种刚刚建立起的信任关系或许会瞬间崩塌。更严重的一点，用户对于 Alexa 背后的逻辑几乎一无所知，这种信息的不对称会不会导致新的不信任？
至少，我已经关掉了自己所有的家庭智能音箱，我还没有做好迎接家庭新成员的准备。
Google 人工智能「助纣为虐」？下一代 Windows 将可以开发人工智能程序
本周硅谷科技媒体关注的另一个焦点话题是：Google 与五角大楼的合作，会不会是 Google 「不作恶」原则的终结？
根据 Gizmodo 的报道，Google 与五角大楼合作的主要方式，是 Google 参与到五角大楼的一个无人机图像的分析项目，五角大楼在 2017 年 4 月启动了这个名叫 Maven 的项目，其要义是利用机器学习的能力，更有效率地分析军方无人机拍摄的图像。
Google 官方的回应中这样写道：
A Google spokesperson told Gizmodo in a statement that it is providing the Defense Department with TensorFlow APIs, which are used in machine learning applications, to help military analysts detect objects in images. Acknowledging the controversial nature of using machine learning for military purposes, the spokesperson said the company is currently working “to develop polices and safeguards” around its use.
“We have long worked with government agencies to provide technology solutions. This specific project is a pilot with the Department of Defense, to provide open source TensorFlow APIs that can assist in object recognition on unclassified data,” the spokesperson said. “The technology flags images for human review, and is for non-offensive uses only. Military use of machine learning naturally raises valid concerns. We’re actively discussing this important topic internally and with others as we continue to develop policies and safeguards around the development and use of our machine learning technologies.”
由于美国国防部一般不会透露相关项目供应商的细节，目前也尚不知晓还有哪些人工智能公司参与其中。但仅以 Google 所引发的争议来看，公众以及科技媒体们，对于人工智能商业公司与军方之间的合作保持了相当大的警惕性。The Verge 的一篇报道中写道：
For Google and its employees, there are additional quandaries. Are the company’s engineers happy that the software they’re making might be used by the US military one day? What about Google’s shareholders? In the past, the company has been extremely wary of any ties to military research. When it bought a string of robotics companies in 2013, for example, it did its best to distance itself from the firm’s ongoing DARPA contracts.
但不管承认与否，人工智能商业公司与权力机构的合作，已经是不可避免的事实。一方面，人工智能带来了机器各项能力的大爆发，包括语音、图像以及自然语言理解，这些技术自然能带来商业利益，同时也将成为权力机构加强自己的技术工具，中国如此、美国也如此。
其次，与其对这些商业公司口诛笔伐，倒不如去追问另一个问题：当人工智能商业公司与权力机构结盟已成事实，又该如何去界定新的公民权利和义务？
在欧盟，从今年 5 月 25 日起，欧盟将实行有史以来最严格的数据保护政策《一般数据保护法案》（General Data Protection Regulation，GDPR），该法案将强化公民个体对于自身数据的保护，同时也进一步规范了企业在收集、使用数据时的透明度。
这项法案的出台，会给人工智能行业，尤其是依靠深度学习安身立命的公司带来哪些影响，人工智能大拿 Pedro Domingos 曾在今年 1 月发出一个意味深长的 Tweet：
Starting May 25, the European Union will require algorithms to explain their output, making deep learning illegal.
— Pedro Domingos (@pmddomingos) January 29, 2018
也是在本周，微软则将人工智能与 Windows 结合在一起。
本周的 Windows 开发者日活动上，微软宣布将推出基于 Windows 的机器学习平台 Windows ML。这意味着，Windows 开发者们可以直接在本地应用开发过程中，调取使用 Windows 机器学习模型和算法，TechCrunch 的报道：
The AI platform in Windows 10, which will launch with the next major version of Windows, will make use of the GPU on your local machine and allows developers to run their models in real time and without the need for a round trip to the cloud.
另外，Windows ML 的应用范围不仅局限在 PC 上，物联网设备、服务器等领域都将可以运行。
微软此举，也顺应了机器学习/人工智能进一步下沉到终端的行业趋势。过往，开发者开发应用时，当然可以通过基于云端的机器学习平台来增加应用中的人工智能能力，但本地的机器学习平台可以提供更少的延迟和更实时的训练结果，从而大幅提升开发效率。
另一方面，微软此举也实现人工智能在云、端应用开发的全覆盖。比如在图像识别方面，开发者当然可以首先在 Azure 上训练图像识别模型，然后导出到本地机器，利用 Windows ML 继续训练模型。
尾巴：人工智能再入政府工作报告、中国高校的人工智能建设
周一开幕的人大会议上，「人工智能」再次进入政府工作报告，与过往几次相比，今年更强调的是应用落地：
做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进‘互联网+’。发展智能产业，拓展智能生活。运用新技术、新业态、新模式，大力改造提升传统产业。
紧跟「政府号召」，过去几年，中国各大高校相继加入到人工智能相关学科的建设中，下图是网易统计的各高校的基本状况：
而在本周，南京大学也正式成立人工智能学院。南京大学方面表示，「在人工智能发展进入新阶段的时代背景下，南京大学组建人工智能学院，旨在顺应国家的科技发展战略，切合产业的发展需要，充分发挥南京大学在人工智能方向上学科发展和人才培养优势，形成高端人才积聚效应，探索智能产业产学研合作的新模式，为促进我国在新一轮国际竞争中处于优势地位作出重要贡献。」
有媒体将其解读为缓解人才缺失之举，但在前微软亚太研发集团首席技术官、微软亚洲工程院院长、金山软件 CEO 张宏江看来，所谓人工智能人才缺失，不仅是中国的困境，更是全世界的普遍问题：
我花了三十多年时间从事高科技领域研究，近来也与许多大学进行过交流，得出一个结论是——人工智能领域面临的人才短缺不仅是中国面临的问题，也是世界性问题，包括美国。中国有世界上最多的理工科毕业生，可以将课程设置内加入人工智能方面内容。不应该把人工智能看作另外一种科学，而应将其看作是一种学生必备技能。
所以，高校扎堆建「人工智能学院」这事儿，就有点变调了。