To use AI to realize home intelligence, we must first understand the state of the family and the intentions of people

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To use AI to realize home intelligence, we must first understand the state of the family and the intentions of people

发布时间:2021-06-18

【网易智能讯 8月13日消息】人工智能时代的到来引发了社会各界的广泛关注,但围绕这个话题的大部分对话都与其实际应用领域关系不大。在现实世界中,人工智能的出现并不是为了取代一般的人类智能,而是关于自动化特定的任务,并解决需要技术的具体问题,而不仅仅执行像if-then-else这样简单的预先编程。

移动支票存款和自适应巡航控制只是人工智能解决问题的两个例子,人们早已认为这两种服务是理所当然的。事实上,随着人工智能应用的普及,人们不再把它们视为“人工智能”,而是将这一术语留给未来的无限可能。但现实是,我们已经拥有了许多强大的工具,可以帮助我们节省时间和金钱。

当我们用更现实的眼光看待人工智能的潜力并思考其应用领域时,许多人会把目光投向家居生活中。在那里,无数日常工作都是为自动化量身定制的。虽然语音和智能家居助手已经减轻了家庭管理的负担,但这还只是冰山一角。

总有一天,我们的家居助手将能够主动帮助我们处理与房屋相关的诸多日常事物。想象一下,你的家居助手会监测到你的空调系统即将报废,并安排一个技术员过来,因为知道主人不在家,它会在技术员到来时打开房门,维修结束后再锁好门,然后在你下班回来后分享一个总结报告,并附上相关的视频片段。

但是,尽管我们热切地渴望这一简化的未来能够真正成为现实,但我们也必须意识到自己仍将参与其中。事实上,谈到人工智能在家居生活中真正的附加值,它需要让人们发挥更重要的作用,重要到超过他们自身的期望。为什么呢?主要有以下有三个原因。

搞清家庭状态和理解主人意图

一个真正的智能家居能理解人类的意图,但首先它必须能够理解家庭的状态。虽然来自传感器和设备的数据与人工智能算法结合在一起,可以让你有可能开发出一种准确的家庭状况模型(比如,每个人都在睡觉,或者成年人在工作,但孩子们刚从学校回家),偶尔在模糊的情况下明确的澄清可以帮助提高机器学习过程的速度和准确度。

然而,想要你的智能家居彻底弄清你的需求,还是很困难的。就算拥有最好的个人家居助理,你的家庭也需要先从你那里得到指示,以确保它能给出正确的建议。最终,当你的家居助手可以从这个反馈循环中吸取经验,并深入理解你在不同情况下的不同需求时,它便能实现从仅仅提出建议到自动采取行动和提供确认的转变。

要达到无声无息的自动化

虽然我们时常想象能有一个聪明的家庭助理在幕后帮你打点一切,但智能家居的研究却显示了一个不同的结果:人们实际上想要处在这个循环之中。我们一开始认为我们的用户会对“无声自动化”有强烈的偏好,也就是说,他们希望智能家居系统在执行任务时不要打扰他们,但其实并不是这样。

相反,事实证明,房主想要得到他们家正在采取的行动的即时消息和通知,即使他们坚信这些行动是他们想要的。例如,他们很乐意在每个人都离开后,自己的家能自动锁起房门,但前提是系统告诉他们正在做什么和为什么要做。

这让智能家居与移动应用形成了鲜明对比。在移动应用程序中,用户对不断接收到的通知保持极度的敏感。但与移动应用不同的是,人们对于智能家居的提醒信息有更高的忍耐度,因为每一个消息都是私人的、有相关性和价值的。

让人工智能来掌舵

在“自动驾驶”的理想状态下,你的房子可以即时通知你它正在采取的行动。而这种状态不管对房子还是房主,都不容易做到。因为这个过程需要人类放弃控制权,但大多数人一开始都不能清楚地了解到人工智能可以做什么、为什么会做,以及什么时候会做,因此人们不会轻易信任它。要实现这一目标,需要逐步建立与人工智能之间的理解和信任,这意味着人们将逐步放手,让人工智能来打理家里的各项事务。

此外,人的生活是不可预知的,因此没有人工智能能够预测特殊情况的发生。这时候就需要我们人类出马了,人类需要在这些时刻夺回控制权,而人工智能需要让该过程进行地无缝连接、轻松自如。即使在不需要控制的情况下,人们仍然需要向AI确认这个选项是可行的——除了功能需求之外,这也是一种情感上的需要。

为了让我们的家知道我们想做什么并帮我们完成,我们已经等待很久了。但随着我们逐渐接近这一理想,我们应该记住人工智能将有一个曲线式的学习过程——不仅是在机器学习算法中,它也在试图了解家庭状态和人类的意图,还包括人们要逐步意识到自己在塑造真正的智能家庭体验时所扮演的重要角色。(选自:venturebeat 编译:网易见外智能编译平台 审校:姜启航)本文选自网易科技


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