在4月8日晚間舉行的“我是歌手”總決賽現(xiàn)場，阿里云人工智能首席科學(xué)家閔萬里的心全程吊在嗓子眼里。
閔萬里主導(dǎo)研發(fā)的阿里云人工智能程序小Ai當(dāng)晚需要對這場比賽結(jié)果做出預(yù)測——通過大量數(shù)據(jù)的收集處理推斷出冠軍是誰。經(jīng)歷了四個小時的比賽，結(jié)果顯示小Ai成功預(yù)測了李玟獲得冠軍。
“緊張壞了，比歌手還緊張。”比賽結(jié)束后，放松下來的閔萬里對《財經(jīng)》記者說。
這讓人聯(lián)想起一個月前AlphaGo與李世石的人機圍棋大戰(zhàn)，但和下圍棋不同，預(yù)測誰能成為歌手冠軍，小Ai還加入了對人類情感的理解。
與擁有固定規(guī)則進而尋求最優(yōu)解的圍棋比賽不同，對現(xiàn)場演唱的理解因人而異，也就是說，“對最終‘歌王’的預(yù)測是一個無明確規(guī)則的廣度搜索。”閔萬里說，這對小Ai來說是最難的。
不斷修正的4小時
“小Ai”主要基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、社會計算（social computing）、情緒感知等原理工作。小Ai優(yōu)于現(xiàn)有大數(shù)據(jù)機器分析的長處在于：它善于洞察本質(zhì)和實時預(yù)測，并能理解人類情感。它通過強大的計算和機器學(xué)習(xí)能力，不斷自我進化。
在“我是歌手”四個小時候的總決賽全過程中，小Ai做了三個階段的預(yù)測。第一輪，對7名演唱者以獲得冠軍的概率排順序，預(yù)測第七名淘汰選手；第二輪時候，兩兩PK階段，預(yù)測PK的對象和出場的次序（即上輪預(yù)測的其他排名結(jié)果）；第三輪，在三強選手預(yù)測出冠軍，其原理仍是依靠獲得冠軍概率排列。
從結(jié)果來看，第一輪，小Ai的判斷依據(jù)較少，所以對選手獲得冠軍的概率預(yù)測與結(jié)果相差較大，但成功預(yù)測出淘汰選手；第二輪，小Ai成功預(yù)測了對決名單，不過出場次序略有錯誤；第三輪，小Ai順利預(yù)測出了冠軍李玟，但亞軍和季軍順序預(yù)測與結(jié)果相反。
與前兩季《我是歌手》冠軍歌手實力十分突出不同，本季雖然有大熱門的李玟，但也有從一個粉絲開始累積到上百萬粉絲群體的韓國歌手黃致列，后者在社交網(wǎng)絡(luò)上的攻勢更加猛烈。這增加了人工智能對結(jié)果判斷的不準確性，閔萬里告訴《財經(jīng)》記者，“歌手實力懸殊比較大的時候比較容易猜出結(jié)果”。
從過程來看，閔萬里最擔(dān)心的是開場的第一輪預(yù)測——因為那個時候小Ai判斷結(jié)果權(quán)重最大的是歌手的演唱順序——第一輪最后出場的張信哲以24%的勝率排名第一。通過不斷對新數(shù)據(jù)的處理，小Ai隨后修正了這個錯誤。
與現(xiàn)場看到較為穩(wěn)定的數(shù)據(jù)不同，在系統(tǒng)中，小Ai會每隔5秒更新一次7位決賽歌手奪冠的概率。在兩兩PK的第二輪，小Ai的實時判斷能力才真正發(fā)揮了作用。
其中，第一輪結(jié)束后暫列第二位的黃致列和第五位的李克勤的幾率一直十分膠著。李克勤因在網(wǎng)絡(luò)直播關(guān)注度上略遜一籌，率先出場。此時，小Ai對結(jié)果的預(yù)判是李克勤有51%的獲勝概率，隨著演唱進入高潮，概率升至52%。
然而，黃致列演唱開始后，其獲勝概率迅速提升了9%，但當(dāng)他脫下衣服后，獲勝概率曾一度下降至51%。在此后，兩者的概率比一直在52：48、53：47、54：46這幾個數(shù)字中間徘徊。直到最后，小Ai作出判斷，以57%的概率預(yù)測黃致列獲勝。
但在另一場張信哲和老狼的對決中，小Ai的預(yù)測一直有較大傾向性，張信哲的概率長時間處于75%以上。與人有情感色彩會影響判斷，這樣的結(jié)果說明了機器不帶有情感，它試圖理解別人的情感，但它做判斷時是冷冰冰的。閔萬里告訴《財經(jīng)》記者。
機器是怎樣學(xué)習(xí)的？
小Ai之所以可以做出上述判斷，是一個不斷學(xué)習(xí)的過程。首要的工作是通過搜索海量音樂庫，培養(yǎng)小Ai的音樂品味，其來源是阿里音樂的200萬首歌曲。小Ai需要積累一首歌曲的下載量、點評量這些可以判斷歌曲受歡迎程度的數(shù)據(jù)，以及歌曲本身音頻特征和譜曲音樂的關(guān)聯(lián)因素。
接下來，運行在阿里云大數(shù)據(jù)平臺上的三個系統(tǒng)協(xié)同工作，預(yù)判最終結(jié)果。
第一，爬蟲系統(tǒng)。通過一定的規(guī)則，自動抓取互聯(lián)網(wǎng)上的評論變化，其數(shù)據(jù)來源主要是新浪微博等，并以此形成大量的數(shù)據(jù)供給第二個系統(tǒng)。
第二，情緒分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)會根據(jù)抓取回來的評論進行實時文本分析，以便分析出現(xiàn)場500位聽眾評審對歌手的評價。由于現(xiàn)場聽眾覆蓋多個年齡層，且并非專業(yè)樂評人，所以這套分析系統(tǒng)的評價只是擴大了樣本的規(guī)模。
第三，現(xiàn)場效果采集判斷。阿里云還將對現(xiàn)場音頻數(shù)據(jù)和舞臺效果進行實時采集，并做出判斷，以此調(diào)節(jié)判斷歌手奪冠的幾率算法的權(quán)重。
與人類認知音樂的方法不同，人工智能的結(jié)果是尋找最優(yōu)的特征集，閔萬里團隊要做的就是指導(dǎo)小Ai通過多個維度尋求最優(yōu)解。以現(xiàn)場單一的音頻為例，小Ai要將其分解成幾百個特征。
閔萬里以比賽剛剛結(jié)束為由，并未向《財經(jīng)》記者透露小Ai當(dāng)晚收集數(shù)據(jù)的量級。但他告訴財經(jīng)，其學(xué)習(xí)了上百個特征，并通過阿里云的計算能力為其提供支持？梢钥隙ǖ氖，當(dāng)晚的數(shù)據(jù)運算量遠小于阿里“雙十一”購物節(jié)。
阿里布局AI商用
阿里云從2012年開始進行人工智能模塊的研發(fā)。也就是說，小Ai人工預(yù)測首秀的背后，是阿里云5年的技術(shù)積淀。
在這場對決判斷的背后，阿里巴巴集團及其相關(guān)業(yè)務(wù)公司（下稱阿里系）為其提供了支持。阿里云提供了計算能力和系統(tǒng)平臺、阿里音樂提供音樂庫作為訓(xùn)練基礎(chǔ)、新浪微博提供社交網(wǎng)絡(luò)評價。
閔萬里告訴《財經(jīng)》記者，當(dāng)晚，阿里巴巴集團董事長馬云在內(nèi)部的聊天群顯得十分興奮。
如果說預(yù)測“我是歌手”是阿里云人工智能利用熱點綜藝節(jié)目的一次“秀”，那么這次秀在馬云的棋盤上僅是起步。
《財經(jīng)》記者獲悉，阿里系已經(jīng)準備將人工智能在多個產(chǎn)業(yè)落地。閔萬里介紹，在內(nèi)部，人工智能已可對交通作出預(yù)測，這與物流領(lǐng)域的菜鳥網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)相關(guān)；可以幫助金融機構(gòu)自動應(yīng)答客戶呼叫，是在支付寶的應(yīng)用；與預(yù)測唱歌比賽冠軍類似，人工智能將幫助阿里影業(yè)解決選片選角問題，預(yù)估影片商業(yè)價值，并指導(dǎo)影片的精準營銷。
面對社會老齡化，人工智能有望通過醫(yī)療數(shù)據(jù)幫助人們發(fā)現(xiàn)潛在疾病，實施預(yù)防性治療。2014年通過收購中信21世紀，阿里系進入醫(yī)療行業(yè)，隨后推出了多款健康產(chǎn)品。
技術(shù)一定會推動商業(yè)的變革，閔萬里告訴《財經(jīng)》記者，馬云在內(nèi)部強調(diào)，健康和娛樂是未來兩個非常重要的領(lǐng)域，“我們要在技術(shù)上支持這個戰(zhàn)略”。
阿里巴巴擁有淘寶、支付寶、微博等多個自行產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)的平臺，這是其開展人工智能研究的天然優(yōu)勢，但其面臨的挑戰(zhàn)也是巨大的。
“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”這些人工智能領(lǐng)域的專業(yè)詞匯早在20多年前就已經(jīng)提出，但因為計算能力不足，直到2006年才出現(xiàn)了圖像識別的應(yīng)用。近幾年隨著云計算的興起，深度學(xué)習(xí)不再成為障礙。
小Ai系統(tǒng)與人腦最大的不同是，后者可以做很多隨機應(yīng)變，也就是更有創(chuàng)造性，但小Ai仍只能對既成事實做出判斷，這是目前人工智能最大的局限。
和IBM的Watson、谷歌的AlphaGo這些先行者相比，阿里的技術(shù)積淀有待加深。
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