人工智能虚拟助理大盘点,哪一款是你的菜?
"Siri，给我念首诗。”图片来源：FastCompany。
简介：它是一款语音驱动助手，用户可以长按iPhone或iPad的Home键激活Siri。此外Siri还可以前瞻性地向用户推荐需要执行的行为。最近，Siri已经可以支持AppleTV和AppleWatch了。
典型技能：在苹果设备上使用非常方便，理解人类自然语言，对于新闻、天气、体育、电影、导航和本地商户很了解。非常精通电视内容推荐，知道如何控制一些智能家用电器。
个性缺点：Siri不知道如何与大多数其他App和服务交互，相比于其他智能助手，它的速度并不是最快的。
人性级别：Siri还不能进行扩展对话，不过在某些特定环境下，Siri还是非常智能的，女性发音感觉也很人性化，让人感觉不到在和机器人交流。
展望：Siri其实是语音助手领域里起步比较早的应用，但是在过去的几年时间里，它的智能程度显然没有得到较大提升。而且Siri不支持应用程序接口，所以它不支持第三方应用，比如不能在Spotify里播放歌曲，不能再Wunderlist里执行任务，或是在Slack里发条信息。苹果必须要让Siri支持不同应用和服务的整合，否则Siri的前景不容乐观，不过，或许在下个月的WWDC苹果开发者大会上，我们会了解到一些新料哦。
谷歌语音搜索/GoogleNow
“看看周围的新鲜事。”图片来源：FastCompany。
简介：这款语音助手是由世界上最强大的搜索引擎所支持的。通过挖掘用户电子邮件和搜索历史，给用户提供针对性的支付服务。GoogleNow支持安卓，iOS和Chorme设备。
典型技能：速度快，相对准确。它可以挖掘到用户的个人数据，包括飞行航班，快递包括，酒店预订，等相关信息。此外，Google语音助手还能与第三方App交互，包括笔记应用，消息应用，以及音乐播放服务。
个性缺点：有时太强的主动性会让用户感到不爽，比如告诉你不关心的球队赛事信息，在熟悉的地方帮你导航。此外，它不支持智能家居设备，第三方应用整合似乎也有所停止。
人性级别：完全没有，不愿交谈，甚至连个名字都没有，除了“谷歌”两个字。
展望：在理论上，由于谷歌掌握了大量个人数据和搜索引擎功能，应该能在人工智能领域里占据主宰地位，但是，目前谷歌似乎还不知道如何把自己的优势应用在语音助理上去真正地了解用户。不过就目前而言，GoogleNow和语音搜索依然能够和Siri进行抗衡，但距离下一个级别的人工智能还有一段距离。
"西雅图的天气。”图片来源：FastCompany。
亚马逊ALEXA
简介：语音激活助手支持亚马逊语音设备（Echo、EchoDot、Tap）和FireTV机顶盒，目前亚马逊正在尝试让Alexa支持其他可连接设备，比如闹钟和宠物喂食器。
典型技能：Alexa可以通过多个信息源播放流媒体音乐和阅读新闻，还能提供天气、交通等信息，同时支持大多数智能家居设备控制。用户通过语音就能在AmazonPrime会员服务上购物，甚至还可以预订披萨。此外，开放的应用程序接口允许Alexa接入任何App或服务。
个性缺点：智能家居控制尚未实现和智能手机整合。可能会让用户觉得它不过是个装载亚马逊商品和服务的“容器”而已。
人性级别：你可以和它开些小玩笑，但Alexa总是会把你引导到亚马逊服务上。举个例子，“Alexa，我该如何面对生活？“你应该写小说，当你作品完成之后，亚马逊KindleSelf-Publishing服务将帮你搞定剩下的一切。”
展望：苹果和谷歌应该比较担心Alexa智能语音助手，因为它吸引了很多开发者，现在很多非亚马逊产品设备也开始支持Alexa了。不过，亚马逊没有自己的智能手机平台，在这一点上，GoogleAssistant和Siri还是有一定优势的。
“Miranda你好，有什么我可以帮忙的吗？”图片来源：FastCompany。
微软“小娜”CORTANA
简介：小娜是一款基于语音和文本的虚拟助手，支持Windows、iOS、以及Android系统。回答问题时能够结合主动式知识，说不定，未来它还能阻止外星人毁灭星系生命。
典型技能：可以处理事务提醒和日常预约，追踪包裹，设置闹钟。同时它还能启动Bing（必应）搜索引擎获取体育，天气和其他信息。小娜可以与一些Windows应用进行交互，最近它开始和Skype的聊天机器人进行互动。
个性缺陷：感觉小娜仅局限在Windows操作系统平台下，至少开发人员和用户是这么觉得。它在iOS和安卓系统上功能极弱。
人性级别：小娜会说笑话，对于一些通用性问题，它的答案会显得十分俏皮，而且它还会引用莎士比亚名言哦，文艺女青年一枚。
展望：微软小娜这几年感觉一直落后Siri和谷歌，但是它现在已经变成了一款比较有竞争力的聊天机器人。此外，微软还希望小娜为其他聊天机器人提供智能服务，帮助用户制定旅行攻略、会晤计划、待办事项等等。此外，微软还希望小娜可以和其他微软产品（比如Office）进行深度整合。微软的目标也很明确，就是要在后PC时代重新定义计算，但是他们是否会获得成功，现在下结论还为时尚早。
FacebookM
简介：FacebookM一部分是人工智能，一部分是纯人工服务。目前它依然处于开发阶段。M是一款基于本文的虚拟助手，可以帮助FacebookMessenger用户搞定很多事情。
典型技能：它会尝试做任何用户要求的事情。
个性缺陷：目前M还不能真正支持消费者产品，而且还有很长一段距离要走。目前只有一小部分用户尝试使用过相关服务。
人性级别：相当高，因为M有部分服务是依靠真正的人工客服来回答问题的。不过据说Facebook之所以这样做，是希望能够花时间去训练M。
展望：现阶段，M似乎还不到太明显的发展前景，但是Facebook对于聊天机器人业务非常重视，因此未来M很可能会化身成为一个超级智能。
“帮我找找附近五公里以内的咖啡店，不要星巴克。”图片来源：FastCompany。
SOUNDHOUNDHOUND
简介：这是一款支持iOS和安卓系统的语音助手App，旗下基于云引擎的语音识别平台Houndify允许第三方开发者在自己的服务和设备里添加语音识别功能。
典型技能：SoundHound可以理解复杂的查询请求，比如“帮我找找附近五公里内的咖啡店，不要星巴克。”该服务整合了一些第三方服务，比如Yelp，Uber和Expedia。
个性缺陷：连接到第三方应用的数量还是比较有限，而且在iOS和安卓系统上，用户需要先退出SoundHound应用，才能打开其他App，操作不便捷。
人性级别：不是很有料，但是当完成第一次查询请求之后，就会知道它会如何回应后续问题。
展望：实际上人们应该能感受到，Hound的移动App只是Houndify服务的一个展示而已，SoundHound期望能将此服务销售给其他公司，如果成功的话，你可能都不会意识到它的存在。
Siri之父在Viv的发布会上称，Viv将成为我们与万物交互的简便智能界面。图片来源：FastCompany。
VIV
简介：这是Siri团队离开苹果公司后推出的一款虚拟助手应用，目前还没有上市，但是它应该可以支持所有类型的计算设备。
典型技能：Viv出名的原因，就是它可以解释复杂的问题，比如“后天下午五点之后，金门大桥附近地区的气温会超过华氏七十度吗？”。此外，它还能和第三方应用整合，比如Venmo。
个性缺陷：Viv之前发布过一个demo，但是它的实际功能是否和demo里展示的一样目前尚不得而知。
人性级别：Viv只能根据自己所见的实际信息作出客观性的描述反馈，至于它会不会和用户开开玩笑，就不得而知了。
展望：目前已经有很多科技媒体报道了Viv智能服务，因为他们推出的demo中，自然语言处理能力实在是太令人印象深刻了。不过，这家初创公司至今还没有正式发布产品，所以对他们所说要改变世界的态度，不禁会让人感到一点点怀疑。
OZLO
简介：这个人工智能应用的唯一目的，至少现在是这样的，就是要帮助你找到想吃的和想喝的。目前仅为一些早期注册用户提供支持。
典型技能：通过多个不同信息源搜索数据，比如Yelp和FourSquare，OZLO将收集到的数据整合成为信息卡，再通过理解用户对话提供相应的答案，比如“现在哪家餐厅开门营业？”，“这家餐厅的菜单有哪些蔡？”
性格缺陷：效用性比较有限，除非Ozlo开发公司可以增加更多功能。另外他们太依赖用户来训练人工智能。
人性级别：这款人工智能助手不会和用户进行太多额外交互，甚至也不会简单的寒暄。
展望：Ozlo是一款单一功能聊天机器人，如果他们不新增更多功能的话，那么前景并不会太好。不过，Ozlo可以整合多个信息源，然后根据问题，汇总成最合适的答案，目前这款应用是否能像其开发者所说的那样有前景，尚不得而知。Ozlo缺少商业规划，它不应该把自己看做是一款“可下载的App应用”，而是应该不断训练人工智能数据，才能有机会获得成功。
邮件主题：约咖啡。
邮件内容：Michael你好，昨天聊得很开心。你有时间碰头吗，今天晚点、明天或者下周？我大多数时候下午1点都有空。John。
X.AI
简介：X.AI也是一款单一功能虚拟助手，它可以根据用户行为通过电子邮件安排会议。
典型技能：X.AI可以了解到用户的日常安排和喜好，然后根据会议各方的时间安排，妥善处理工作安排。
个性缺陷：人为依赖太强，因为这款虚拟助手需要收取电子邮件中的大量日程安排数据。
展望：X.ai高度专注智能代理，如果它能够足够智能并实现自动化操作，前景还是非常不错的。
用户：哈喽，你哪位？
助理：我是Sam，你的个人助理。我是来帮你让生活变得更简便。
SPEAKTOITASSISTANT.AI
简介：这款安卓智能助手，有些模仿了Siri，功能包括了语音命令，语音秘书和助手服务。
典型技能：可以说，这款应用在某些功能上甚至比Siri还要好，它可以学习个性化的语音命令来激活现有技能列表。
个性缺陷：相比于智能手机自带的虚拟助手服务，Speakoit的用途并不是很大，而且也不易访问。
人性级别：这款智能助手听上去非常机器人化，但是它本身定位却是“人工秘书”，有虚拟形象哦！而且，这款虚拟助手的性别和外观也可以自定义设置。
展望：这种模仿Siri的虚拟助手应用，通常受众群体都是一些非苹果用户，他们需要找一个替代品。所以，对于Speakoit开发公司来说，如果局限在这个定位上可能无法获得成功。实际上，未来他们可以考虑如何设计开发工具，帮助开发人员开发他们自己的聊天机器人。
以上每一款都各有千秋，不过都距离理想中的智能助理还有些距离。也许，今年的"最强AI个人助理讲“还是会颁发给——JARVIS。
VIAFastCompany返回搜狐，查看更多
浅谈人工智能的伦理问题
浅谈人工智能的伦理问题
资料整理，仅供参考
引言2018 年3月 18日晚上 10 点左右，伊莱恩·赫兹伯格（ElaineHerzberg）骑着自行车穿过亚利桑那州坦佩市的一条街道，突然间被一辆自动驾驶汽车撞翻，最后不幸身亡。这是一辆无人自动驾驶汽车，尽管车上还有一位驾驶员，但车子由一个完全的自驾系统（人工智能）所控制。与其他涉及人与AI技术二者之间交互的事件一样，此事件引发了人们对人工智能中道德和法律问题的思考。系统的程序员必须履行什么道德义务来阻止其研发产品导致人类的生命受到威胁？谁对赫兹伯格的死负责？是该自动驾驶汽车公司测试部们？人工智能系统的设计者，甚至是机载传感设备的制造商？
关于人工智能的伦理讨论一直在进行，从人工智能研究的开始，重点主要集中在讨论可能性和对未来影响的理论工作，但对人工智能实际应用中研究讨论较少。尽管学术界对人工智能伦理道德的关系进行探讨已经持续了几十年，但并没有得出普遍的人工智能伦理是什么，甚至应该如何定义命名也没有统一规范化。近年来，随着社会科技技术的不断发展，人工智能的发展取得重大的突破。人工智能相关伦理研究讨论日益广泛，影响着我们的生活。在当前AI伦理受到越来越多讨论研究的背景下，本文主要通过对一些案例分析人工智能的伦理问题，结合本学期《工程伦理》课程所学，谈谈自己的理解与收获。
人工智能及其案例讨论分析“人工智能”被设计为一种为从环境中获取因素的系统，并基于这些外界的输入来解决问题，评估风险，做出预测并采取行动。在功能强大的计算机和大数据时代之前，这种系统是由人类通过一定的编程及结合特定规则实现，随着科学技术的不断进步，新的方法不断出现。其中之一是机器学习，这是目前AI最活跃最热门的领域。应用统计学的方法，允许系统从数据中“学习”并做出决策。关注技术的进步，我们更关注的是在极端情况下的伦理问题。例如在一些致命的军事无人机中使用AI技术，或者是AI技术可能导致全球金融体系崩溃的风险等。
对大量的数据进行汇总分析，我们可以利用AI技术帮助分析贷款申请人的信誉，决定是否给予贷款以及额度，同时也可以对应聘者进行评估，决定是否录取，还可以预测犯罪分子再次犯罪的几率等等。这些技术变革已经深刻影响着社会，改变着人们生活。但是，此类技术应用也会引发一些令人困扰的道德伦理问题，由于AI系统会增强他们从现实世界数据中学到的知识，甚至会放大对种族和性别偏见。因此，当遇到不熟悉的场景时，系统也会做出错误的判断。而且，由于许多这样的系统都是“黑匣子”，人们往往很难理解系统做出判断的内在原因，因此难以质疑或探究，给人们决策带来风险。举几个具体例子：2014年，亚马逊开发了一种招聘工具，用于识别招聘的软件工程师，结果该系统却表现出对妇女的歧视，最后该公司不得不放弃了该系统。2016年，ProPublica在对一项商业开发的系统进行了分析，该系统可预测罪犯再次犯罪的可能性，旨在帮助法官做出更好的量刑决定，结果也发现该系统对黑人有歧视偏见。在过去的两年中，自动驾驶汽车在依靠制定的规则和训练数据进行学习，然而面对陌生的场景或其系统无法识别的输入时，无法做出正确判断，从而导致致命事故。
由于这些系统被视为专有知识产权，因此该私人商业开发人员通常拒绝提供其代码以供审查。同时，技术的进步本身并不能解决AI核心的根本问题—经过深思熟虑设计的算法也必须根据特定的现实世界的输入做出决策。然而这些输入会有缺陷，并且不完善，具有不可预测性。计算机科学家比其他人更快地意识到，在设计了系统之后，不可能总是事后解决这些问题。越多人认识到道德伦理问题应该被当作在部署一个系统前所要考虑的一个问题。
对失业、不平衡问题的讨论与思考人工智能的重要的道德和伦理问题，既是社会风险的前沿，也是社会进步的前沿。我们讨论两个突出问题：失业、不平衡问题。
1.失业
几十年来，为了释放人类劳动，我们一直在制造模仿人类的机器，让机器替代我们更有效地执行日常任务。随着经济的飞速发展，自动化程度越来越高，大量新发明出现在我们生活中，使我们的生活变得更快，更轻松。当我们使用机器人替代我们人类完成任务，即让手工完成的工作变成自动化时，我们就释放了资源来创建与认知而非体力劳动有关的更复杂的角色。这就是为什么劳动力等级取决于工作是否可以自动化的原因（例如，大学教授的收入比水管工的收入还多）。麦肯锡公司最近的一份报告估计，到2030年，随着全球的自动化加速，接近8亿个工作岗位将会消失。例如，随着自动驾驶系统兴起，AI技术引发了人们对失业的忧虑，大量的卡车司机工作岗位可能受到威胁。我们人类将有史以来第一次开始在认知水平上与机器竞争。最可怕的是，它们比我们拥有更强大的能力。也有一些经济学家担心，作为人类的我们将无法适应这种社会，最终将会落后与机器。
2.不平衡
设想没有工作的未来会发生什么？目前社会的经济结构很简单：以补偿换取贡献。公司依据员工一定量的工作来支付其薪水。但是如果借助AI技术，公司可以大大减少其人力资源。因此，其总收入将流向更少的人。那些大规模使用新技术的公司，其少部分人将获得更高比例的工资，这导致贫富差距在不断扩大。在2008年，微软是唯一一家跻身全球十大最有价值公司的科技公司。苹果以39位居第二，谷歌以51位居第三。然而，到2018年，全球十大最有价值公司前五名均是美国科技公司。
当今世界，硅谷助长了“赢者通吃”的经济，一家独大的公司往往占据大部分市场份额。因此，由于难以访问数据，初创企业和规模较小的公司难以与Alphabet和Facebook之类的公司竞争（更多用户=更多数据，更多数据=更好的服务，更好的服务=更多的用户）。我们还发现一个现象，就是这些科技巨头创造的就业机会相比于市场上其他公司往往少很多。例如，1990年，底特律三大公司的市值达到650亿美元，拥有120万工人。而在2016年，硅谷三大公司的价值为1.5万亿美元，但只有190,000名员工。那么如今技能变得多余的工人将如何生存，这样趋势下去会不会引发社会暴乱，科技巨头应不应该承担更多的社会责任，这些都是值得我们思考的问题。
人工智能伦理问题建议由上文可知，缺乏对伦理的认知，会对社会及人类生活造成的一定风险，因此，为加强AI伦理因素在实际应用的正确导向作用，应从以下几个方面入手：
1.明确定义道德行为
AI研究人员和伦理学家需要将伦理价值表述为可量化的参数。换句话说，他们需要为机器提供明确的答案和决策规则，以应对其可能遇到的任何潜在的道德困境。这将要求人类在任何给定情况下就最道德的行动方针达成共识，这是一项具有挑战性但并非不可能的任务。例如，德国自动驾驶和互联驾驶道德委员会提出：建议将道德价值观编程到自动驾驶汽车中，以优先保护人类生命为重中之重。在不可避免的致命撞车事故发生时，汽车不应基于年龄，性别、身体或心理构造等个人特征来选择是否要杀死一个人。
2.众包人类道德伦理
工程师需要收集足够的关于明确道德伦理标准的数据，以适当地训练AI算法。即使在为道德价值观定义了特定的指标之后，如果没有足够的公正数据来训练模型，那么AI系统可能仍会难以取舍。获得适当的数据具有挑战性，因为道德伦理规范不能始终清晰地标准化。不同的情况需要采取不同的方针，在某些情况下可能根本没有单一的道德伦理行动方针。解决此问题的一种方法是将数百万人的道德伦理困境的潜在解决方案收集打包。例如，麻省理工学院的一个项目，其展示了如何在自动驾驶汽车的背景下使用众包数据来有效地训练机器以做出更好的道德决策。但研究结果还表明，全球道德价值观可能存在强烈的跨文化差异，在设计面向人的AI系统时也要注意考虑这一因素。
3.使AI系统更加透明
政策制定者需要实施指导方针，使关于伦理的AI决策，尤其是关于道德伦理指标和结果的决策更加透明。如果AI系统犯了错误或产生了不良后果，我们将不能接受“ 算法做到了 ”作为借口。但是我们也知道，要求完全算法透明性在技术上不是很有用。工程师在对道德价值进行编程之前应该考虑如何量化它们，以及考虑运用这些人工智能技术而产生的结果。例如，对于自动驾驶汽车，这可能意味着始终保留所有自动决策的详细日志，以确保其道德伦理责任。
结束语伦理问题的出现是工程活动发展的必然要求。以人工智能技术为基础的现代工程活动日益复杂，对自然和社会的影响越来越深刻。同时，作为工程活动中的关键角色，工程师群体在一定意义上具有改变世界的力量。正所谓“力量越大，责任也就越大”。工程师在一般的法律责任之外，还负有更重要的道德责任。作为AI领域的工程技术人员，不断创新人工智能技术的同时也要关注实际应用中的伦理道德，相信人工智能技术可以让世界变得更加美好！