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创业者现身说法:人工智能创业公司必看!

创业者现身说法:人工智能创业公司必看!

AI世代 丨 行业洞察

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2017-03-22

赵逸禅

Xtecher特稿作者

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聊天机器人购物应用Mezi联合创始人斯奈哈尔·辛德(Snehal Shinde)近日撰文,分享了人工智能创业公司的心得体会。辛德创建的人工智能公司Mezi已获得A轮融资,其创业经验很有参考价值。


关于Mezi


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Mezi将人工智能与机器智能相结合,了解用户购物喜好,来创造无缝、个性化的购物体验。公司为用户提供一款免费应用程序,通过智能、人性化的聊天对话模拟用户与最好的朋友一起购物的体验。这款应用扮演了用户购物的助理角色,主要是面向没有时间购物的消费者。


在需要购物时,用户只需给 Mezi 发一条短信,然后 Mezi 就能根据用户的目标价格、偏好及购物习惯,在成千上万个商品选项中进行筛选,帮助用户下单,简化了用户的整个购物过程。此外,Mezi 机器人能够接受并理解广泛的用户需求,甚至能够应用有意识设计及人工智能手段学习用户的会话风格,进而模拟用户的说话方式。


Mezi创立于2015年,总部位于加利福尼亚州,2016年7月,Mezi宣布完成900万美元 A 轮融资,投资者包括 Nexus Venture Partners、Saama Capital、美国运通风投公司及天使投资人Amit Singhal 和 Gokul Rajaram。


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Mezi联合创始人斯奈哈尔·辛德


以下为AI世代(微信号:tencentai)编译整理的原文内容:


人工智能迎来了爆发期。虽然曾经只是科幻小说中的场景,但如今,所有明智的创业者似乎都在追逐这项技术。正如著名编辑、未来学家凯文·凯利(Kevin Kelly)所说:“未来的1万家创业公司的商业计划很容易预测:把X跟人工智能整合。”


然而,虽然围绕人工智能存在很多颠覆性的机会,但这项技术仍要面临不少挑战。任何试图训练一套新型人工智能系统的人都会告诉你,如何从中剔除人的因素是其中的一大关键障碍。


众所周知,大规模的人工智能系统往往需要配备专人作为安全网,他们负责在后台随时待命,一旦系统出现故障就要负责接管控制权。就连人工智能和智能聊天机器人的先驱Facebook也要偶尔配备人手来确保高质量的用户体验。


虽然这种模式有效地帮助人工智能实现发展,但自动化的人工智能系统才是最终目标。如何才能达到这一目标?通过我们亲自开发Mezi的经验来看,应该首先要找到合适的垂直领域,然后还要把握推进节奏。


选择正确的垂直领域


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很多人对人工智能都存在很大的误解,认为可以开发一种“全能人工智能”。但实际上,人工智能行业更有可能分散着数不清的高度专业化的人工智能系统,而不太可能被一种通用人工智能主导。


正因如此,选择合适的垂直领域才是最重要的。当我们最初发布Mezi时,就把重点放在购物上,并针对服装、礼物和旅行等少数垂直领域展开测试。我们很快发现,旅行行业拥有关键的资料来训练人工智能系统,并扩大它的规模。


首先,旅行行业高度碎片化。没有一款应用可以兼顾票务和全方位的旅行体验。该行业还高度商品化,因为关于航班、酒店、汽车、旅行的元数据已经通过结构化方式陈列出来,可以方便人工智能学习。


人工智能可以在这样的环境中发展起来。通过部署自然语言处理、深度学习和神经网络技术,我们便可更加轻易地理解用户的意图、行动、位置和其他特征,而且精度很高。这种结构化的环境也方便我们了解用户偏好,并运行一系列机器学习算法来提供高度个性化的推荐。


在为人工智能选择垂直领域时,需要考虑的另外一项属性是商业用例。具体到旅行行业,相当一部分市场都是由商务旅行者驱动的。这不仅创造了反复使用的机会——这是任何一款软件应用的关键目标——而且已经有个人助手这样一个先例。商业旅行者已经依赖个人助手帮助他们订机票,这也使之更容易适应那些能够提供更好体验的技术方案。


把握推进节奏


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必须要牢记,从人类支持的机器过渡到全自动机器并非一日之功,而是需要循序渐进。


当第一次推出Mezi时,几乎所有的用户活动都要在后台融入人的因素。我们聘请了冷静且经验丰富的专家,之后开发一套人工智能来观察和学习他们与用户的互动,包括他们的语调、选择、表情符号等方方面面。


不久之后,我们可以将其中一些任务交给Mezi来处理——起初是简单的任务,之后逐步过渡到复杂任务。人工智能每负责一项新任务,人类都可以得到解放,从而关注更加复杂的挑战,确定新的领域供人工智能来学习。


当我们在2017年初与一家全球顶尖金融服务开展合作试点时,便经历了流量的大幅上涨,而我们原本表现不错的人工智能也开始出现问题。我们的自然语言处理系统没有为如此多样化的请求做好准备。幸运的是,我们手头有很多人来应对这一状况,同时还能训练自然语言处理系统。我们每个小时都在不断迭代,让人工智能系统更加智能。


最后,那次试点成了一次有用的压力测试,帮助我们找到了未来的战略领域和改进方向。这也给我们上了重要一课:应该先从小开始,然后逐步扩大规模。


在扩大人工智能的应用范围时,不要从一开始就针对所有互动编写代码,而是应该用人类进行引导,然后循序渐进地实现自动化。这种模式可以为你的人工智能系统提供重要的脚手架,使之学会自己发展,并创造一套编码化的系统实现快速迭代。之后,随着人工智能系统规模扩大,智能性提升,只需要撤下一套辅助设施,然后进入下一阶段即可。

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