即便没有“下半场”的概念描述，作为接棒互联网的下一代基础设施，当商业文明从“互联网+”向更高阶的“人工智能+”跃迁，人工智能被写入政府工作报告也只是时间问题。譬如滴滴，从诞生之初的“互联网+打车”到“用积累下来的数据提供更多价值”，过程切换得飞快，最近还宣布将在美国加州山景城建立人工智能实验室，用来更加善待积累的数据。
执此想法的还有刚刚发布财报的猎豹移动。北京时间3月21日，他们公布了截至2016年12月31日的第四季度财报及2016全年财报：第四季度总收入为12.747亿元，同比增长10.9%；2016年总收入为45.647亿元，同比增长21%。作为利润中心的工具产品2016年下半年恢复了收入和利润的环比增长，也支撑其将底盘切换到内容领域——业内皆知，猎豹想要从工具软件型公司升级为一个内容平台型公司。
这也是傅盛不放过任何一个场合去布道人工智能的缘由。如果说内容转型是驱动猎豹未来增长的引擎，人工智能就是引擎开关。无论改善现有业务，激发工具应用潜在价值，还是在内容产品上的精确匹配，甚至是在未来创造“后手机时代”其他的硬件样态，看起来猎豹都不太想放过任何“用积累下来的数据提供更多价值”的机会。
不过，分析这一轮技术红利，得先从人工智能的历史谈起。
告别“鸟飞派”
现在回想，早在计算机诞生之时，妄念就已生根，当时许多学者并不满足将机器仅用于计算，开始醉心于对“智能”的乐观描述——他们的理论路径延续至今：复制人脑。
后来有人将他们喻为“鸟飞派”：人类想借助机器飞翔，最先想到的当然是复制鸟类翅膀的运作模式，但毫无进展，直到莱特兄弟认为飞机的雏形不该是鸟，更应像是帆船，应该仰仗空气动力学而不是仿生学，后来也造出了比鸟类性能更好的机器——人工智能亦如此，“鸟飞派”认为人工智能必须完整拷贝人类大脑思考过程。但如你所知，多年来，意识之谜没有实质进展，研究者开始重回对“计算”的追寻，他们意识到：所谓“意识”，无论它是人类演化而来的一个“副产品”还是某种“精神污染”，相比照抄人脑，倘若切换路径，某种意义上也可以殊途同归。
这种思维转变当然与底层算法进化有关，深度学习的出现让通过数据产生智慧成为可能，它以一种非常精炼的算法模型解决了过去复杂的输出模式。譬如罗振宇在跨年演讲上就用围棋举例，“人工智能根本不知道什么叫布局，什么叫定式，什么叫飞，什么叫断，它只知道一张一张图形，从这一张图形往下一张图形演化，胜率会提升还是下降，在它那里全部变成了数据。最后给你一个结果而已。”——而数据正是“喂养”这种多层神经网络的饲料。要知道，AlphaGo的战无不胜离不开KGS棋社的流行，后者是一个免费的围棋对弈平台，拥有海量的高手对战棋谱。
而更为可喜的激进是，某种意义上，深度学习在本质上是一次算法的标准确立。不少科技公司积攒下来的固有算法忽如一夜变得守旧——换句话说，深度学习降低了参与者的门槛，譬如原先做图像识别和语音识别的可能是不同算法，但深度学习将其底层逻辑打通，本质上成为一种算法。这也是为什么谷歌进入语音识别后迅速超越了IBM多年的技术沉淀，因为可标注的数据就是力量本身。
人工智能将现实世界以数据作为颗粒度呈现，再通过神经网络消化数据，更好地认清这个世界。其实若你深谙人类智识的诞生逻辑，就会知道，数据之于真实世界的地位贯穿了文明演进史。就像吴军在《智能时代》中所言：数据经过系统性整理变成信息，信息经过简洁抽象加工就变成了知识。举个例子，通过测量星球之间的相对位置和时间，就得到数据，通过数据能得到星球的运动轨迹，就是信息，通过信息总结出开普勒三定律，就是知识。
但这本质上仍是对数据的简化，而与人类思维试图将整个世界简化和抽象理解不同，机器思维走在了奥卡姆剃刀原则的反面——人工智能不会将世界简化，而是从复杂信息中以自己的方式进行筛选。理论上，只要你握有足够多数据，即可实现对事物更准确的判断。这才是这一轮人工智能革命最核心的底牌：数据是最坚实的护城河。
人工智能的加持
至少在现阶段，工具内容化最核心的入口就是通过用户画像和标签，勾勒出用户在虚拟世界中呈现的真实人格。
具体到猎豹移动，通过对工具产品用户产生的安装，卸载，运行和付费等行为，以及垃圾清理数据进行大数据分析，可以获取每位用户真实的行为和兴趣，根据不同标签进行画像。进一步分析，人工智能正在如下几个方面完成对这家公司的重塑。
首先是完善工具产品。在人工智能加持下，猎豹旗下多款应用都开始嵌入内容平台元素，譬如PhotoGrid就正从一个照片框架和美化工具转型为一款社交和内容应用，可根据用户属性的识别进行匹配内容的个性化推荐。
其次是在内容产品线上的应用。最佳案例也许是旗下全球移动新闻服务运营商News Republic，后者拥有全球2300家版权媒体合作方内容，每天平均有10万篇文章，4万张图片，2500条视频发布。当它的订阅模式升级为大数据推荐模式后，更像是海外版今日头条，可以利用数据分析和挖掘等手段了解用户的新闻取向和使用习惯，通过智能编辑向超过6亿月活用户提供个性化新闻内容推荐。傅盛在Q4财报分析师电话会议上就透露道：“在并购News Republic后在新闻内容推荐模型上做了几次改动，当我们把预估模型从GBDT，切换成LR，再升级为DNN后，CTR提升了30%。”
其三，人工智能可以帮助广告平台更好地变现。不久前猎豹宣布将海外广告业务品牌升级为Cheetah Ads，将重心转移至体验更佳的垂直视频广告形式。Cheetah Ads能为广告主精准智能地定向他们想触及的用户。这让我想到了顺为资本副总裁孟醒关于人工智能的论述，在他看来，至少在现阶段，人工智能本质上是在解决经济问题，从算法端和数据端开始，包括找数据，收集数据，激励机制，计算和传输——整个过程都指向一个目的，优化经济成本，对企业来说是优化效率，对用户来说则是优化体验。
当然了，考虑到傅盛对于“机器人”的钟爱，借助于人工智能，虽与现在主营业务无太大关联，倒是完全可以想象猎豹在未来让更多设备变得智能，甚至生产其他智能设备，毕竟没人能说清人类“后手机时代”硬件的确定性形态。
不过在我个人看来，有一点几乎可以肯定。那便是，就像《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利所言：算法与人类关系分三步：第一步，算法是“先知（oracle）”，有问题问它一下，决策权在人类手里；第二步，算法是“代理人（agent）”，人类告诉它大方向和原则，它去执行，过程中一些小决策它自己说了算；第三步，算法真正成为人类的“君主（sovereign）”，一切听它安排就好了，等待它在任何事情上的“个性化推荐”。
李北辰/文（知名科技自媒体，致力于用文字优雅的文章，为您提供谈资与见识）
