深响“离开”微软，小冰如何成长？｜独家专访小冰CEO李笛( 六 )

当我们宣布小冰会写诗的时候，我们还同时上线了金融文本的生成，是产品化的，只不过我们没有说。
「深响」：AI这些年很火，但是外界也有一些质疑。行业有哪些做法会是您比较看好的，哪些是您认为不太行的？
李笛：最正确的方向应该是持续迭代，不是总换方向。人工智能需要积累系统性的特点，系统性特点积累从来就不是一蹴而就的，下一年的发展需要基于上一年，这是最基本的。
「深响」：为什么有些公司会频繁变更方向，可能刚做出一点成果就放弃了，这是公司管理上的问题还是？
李笛：我觉得固然跟公司基因有关，但如果尝试从人工智能领域的特点来看的话，人工智能的特点是它在某些时刻会有高峰，比如AlphaGo打败了人类，那个是高光，但高光之后往往没那么好玩。对于研究者来讲，这个时刻他往往要换新概念，他不太关注产品化。
说到产品化，举个例子，用一万、两万台服务器去支持一个AlphaGo跟一个人，李世石或者柯洁，下一盘围棋，这个AI是赢了，但没有办法去支持个N个AI instance ，跟N个人同时下N盘棋，这是完全不同的概念。前者是研究的高峰，后者是工业化，我们比较关注工业化。工业化就没那么好玩了，所以人工智能有不停经常换方向的问题。
另外还有一件事，比如说音箱，像我刚才说的，它是一个有人工智能技术加持的音箱，但你会把音箱的收入算成人工智能的收入，其实不是的，它是个音箱的收入，但是大家很容易认可。
「深响」：这些年来，小冰、同行还有整个行业在AI的发展思路上有什么迭代和变化？
李笛：刚开始做小冰的时候，行业里是反对EQ的，当时行业认为EQ的运用对IQ的效率有影响。我们用技术去描述它，是一种截然不同的思路。以前的编程有面向过程的编程，我们是面向对象的编程，它是编程思路的这种，截然不一样。
比如说交互的基础框架，小冰截然不同的地方在于，其他的基础框架叫Turn-oriented（面向单个任务），换句话说，其他的交互框架面向的是局部优化，把交互的局部分层，这一轮是用来完成任务或用来进行知识交流的，比方说开灯，或者告诉我喜马拉雅山多高。
如果既不是任务也不是知识，那就是没用的瞎聊，过去他们是这么认为的。
但我们认为，真正的交互是不分这三类的，它是一个Session-oriented（面向对话全程）的模型，我们只在乎全局。咱们俩可能讨论完一个任务后有个闲聊，当下看似乎它不是任务，也不是知识，但是你这时候判定不出它到底是什么，你不知道后边咱们谈成了一个大单子恰恰是因为这个引发的。
Turn-oriented的问题是，当下就给它做出了判断，失去了人工智能系统引导对话方向的可能性，失去了对话本身开放性带来的更多走向，只是在应答，这就是局部，所以局部优化不等于全局。
这是很大的区别，也是EQ的运用。 EQ是什么？EQ不是有情绪化，很情绪化往往是EQ不够的表现， EQ是指咱们俩交互的过程中我能够控制全局，包括控制自己和控制双方对话的走向，从我们的角度来讲这个才是关键。
沿着这几年的走向来说，同行业里像谷歌、亚马逊、Facebook都已经开始往我们这边转了， Facebook原来有个Facebook M ，有点像贾维斯，它是以完成目的为目的，后来改成Facebook Blender ，非常接近小冰的思路，谷歌最近的Meena也是拿小冰来做对比的，国内其他公司以后可能也会跟进这个方向。
「深响」：会有压力吗？如果他们都往小冰的方向靠的话？
李笛：一半一半。第一，我们其实不是那么担心，刚才说的系统上的优势我们花了6年才一点点把它补上，同行业者也不可能说一年就能补上。第二，最怕的是思路不一致，如果思路一致，大家往这个方向去进行，这个领域其实是互相促进的，我们也害怕没有借鉴的来源。