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刚刚发财报的猎豹移动,究竟用人工智能做了什么?

刚刚发财报的猎豹移动,究竟用人工智能做了什么?

投稿 丨 行业洞察

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2017-03-22

李北辰

Xtecher特稿作者

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即便没有“下半场”的概念描述,作为接棒互联网的下一代基础设施,当商业文明从“互联网+”向更高阶的“人工智能+”跃迁,人工智能被写入政府工作报告也只是时间问题。譬如滴滴,从诞生之初的“互联网+打车”到“用积累下来的数据提供更多价值”,过程切换得飞快,最近还宣布将在美国加州山景城建立人工智能实验室,用来更加善待积累的数据。


执此想法的还有刚刚发布财报的猎豹移动。北京时间3月21日,他们公布了截至2016年12月31日的第四季度财报及2016全年财报:第四季度总收入为12.747亿元,同比增长10.9%;2016年总收入为45.647亿元,同比增长21%。


从财报看,猎豹移动四季度经营业务活动产生的现金净值为人民币4.332亿元,算是兑现第二季度对于资本市场“重振收入增长和改善财务水平”的许诺。而作为利润中心的工具产品2016年下半年恢复了收入和利润的环比增长,这也为猎豹带来了巨大的财务和经营杠杆,支撑其将底盘切换到内容领域——毕竟业内皆知,猎豹想要从工具软件型公司升级为一个内容平台型公司。


这也是傅盛不放过任何一个场合去布道人工智能的缘由。如果说内容转型是驱动猎豹未来增长的引擎,人工智能就是引擎的开关。在傅盛的冀望中,当深度学习的技术转捩点来临,起跑线的相对公平让这家公司积攒的全球6亿多月活瞬间成为转型的最大筹码。无论改善现有业务,激发工具应用的潜在价值,还是在内容产品上的精确匹配,甚至是在未来创造“后手机时代”其他的硬件样态,看起来猎豹都不想放过任何“用积累下来的数据提供更多价值”的机会。


而分析猎豹试图抓住的这一轮技术红利,得先从历史谈起。

 

告别“鸟飞派”


现在回想,早在计算机诞生之时,妄念就已生根,当时许多学者并不满足将机器仅用于计算,开始醉心于对“智能”的乐观描述——他们的理论路径延续至今:复制人脑。


后来有人将他们喻为“鸟飞派”:人类想借助机器飞翔,最先想到的当然是复制鸟类翅膀的运作模式,但毫无进展,直到莱特兄弟认为飞机的雏形不该是鸟,更应像是帆船,应该仰仗空气动力学而不是仿生学,后来也造出了比鸟类性能更好的机器——人工智能亦如此,“鸟飞派”认为人工智能必须完整拷贝人类大脑思考过程。但如你所知,多年来,意识之谜没有实质进展,研究者开始重回对“计算”的追寻,他们意识到:所谓“意识”,无论它是人类演化而来的一个“副产品”还是某种“精神污染”,相比照抄人脑,倘若切换路径,某种意义上也可以殊途同归。


这种思维转变当然与底层算法进化有关,深度学习的出现让通过数据产生智慧成为可能,它以一种非常精炼的算法模型解决了过去复杂的输出模式。譬如罗振宇在跨年演讲上就用围棋举例,“人工智能根本不知道什么叫布局,什么叫定式,什么叫飞,什么叫断,它只知道一张一张图形,从这一张图形往下一张图形演化,胜率会提升还是下降,在它那里全部变成了数据。最后给你一个结果而已。”——而数据正是“喂养”这种多层神经网络的饲料。要知道,AlphaGo的战无不胜离不开KGS棋社的流行,后者是一个免费的围棋对弈平台,拥有海量的高手对战棋谱。


而更为可喜的激进是,某种意义上,深度学习在本质上是一次算法的标准确立。不少科技公司积攒下来的固有算法忽如一夜变得守旧——换句话说,深度学习降低了参与者的门槛,譬如原先做图像识别和语音识别的可能是不同算法,但深度学习将其底层逻辑打通,本质上成为一种算法。这也是为什么谷歌进入语音识别后迅速超越了IBM多年的技术沉淀,因为可标注的数据就是力量本身。


人工智能将现实世界以数据作为颗粒度呈现,再通过神经网络消化数据,更好地认清这个世界。其实若你深谙人类智识的诞生逻辑,就会知道,数据之于真实世界的地位贯穿了文明演进史。就像吴军在《智能时代》中所言:数据经过系统性整理变成信息,信息经过简洁抽象加工就变成了知识。举个例子,通过测量星球之间的相对位置和时间,就得到数据,通过数据能得到星球的运动轨迹,就是信息,通过信息总结出开普勒三定律,就是知识。


但这本质上仍是对数据的简化, 而与人类思维试图将整个世界简化和抽象理解不同,机器思维走在了奥卡姆剃刀原则的反面——人工智能不会将世界简化,而是从复杂信息中以自己的方式进行筛选。理论上,只要你握有足够多数据,即可实现对事物更准确的判断。这才是这一轮人工智能革命最核心的底牌:数据是最坚实的护城河。


也是在这个逻辑里,在深度学习的赋能下,手握6亿月活的猎豹移动拥有了转型资本。

 

人工智能的加持


至少在现阶段,工具内容化最核心的入口就是通过用户画像和标签,勾勒出用户在虚拟世界中呈现的真实人格。


具体到猎豹移动,通过对工具产品用户产生的安装,卸载,运行和付费等行为,以及垃圾清理数据进行大数据分析,猎豹可以获取每位用户真实的行为和兴趣,根据不同标签进行画像。进一步分析,人工智能正在如下几个方面完成对这家公司的重塑。


首先是完善工具产品。在人工智能加持下,猎豹旗下多款应用都开始嵌入内容平台元素,譬如已拥有3亿下载用户的APP“PhotoGrid”就正在从一个照片框架和美化工具转型为一款社交和内容应用,可以根据用户属性的识别进行匹配内容的个性化推荐。当然,在图像识别和图像处理方面,人工智能也可提升用户体验。


其次是在内容产品线上的应用——猎豹内容转型的支柱。最佳案例也许是猎豹旗下的全球移动新闻服务运营商News Republic,后者拥有全球2300家版权媒体合作方内容,每天平均有10万篇文章,4万张图片,2500条视频发布,覆盖全球47个国家。当它的订阅模式升级为大数据推荐模式后,更像是海外版今日头条,可以利用数据分析和挖掘等手段了解用户的新闻取向和使用习惯,通过智能编辑向超过6亿月活用户提供个性化新闻内容推荐。用户活跃度也增长明显,每天阅读篇数比之前增长2-3倍。傅盛在Q4财报分析师电话会议上就透露道:“在并购News Republic后在新闻内容推荐模型上做了几次改动,当我们把预估模型从GBDT,切换成LR,再升级为DNN后,CTR提升了30%。”


另外颇值一提的是,News Republic也变得更加开放。去年底,他们发布了以人工智能为技术动力的自媒体内容分发平台Spark,利用人工智能为用户提供自媒体和意见领袖的原创深度内容(譬如YouTube上网红和各博客作者的内容),而加入Spark后,创作者们也可以通过猎豹移动的应用程序矩阵(包括Clean Master和CM Security)触达高度垂直细分的潜在读者。


人工智能同样被用于内容产品线上另一大产品:直播社交应用Live.me。无论反spam还是个性化推荐,背后都有人工智能身影。拆解来看,它可以通过后台技术检测进行情色信息识别,降低审核难度,亦可识别官方Logo进行广告检测;推进机制上,人工智能可以通过性别,人种,类型(大叔,鲜肉,型男,少女)等标签对主播分类,也可以进行人脸监测(比如相似度),年龄检测,颜值分类,基于这种分类就能更精准地了解用户喜好,进行个性化内容推荐。


其三,人工智能可以帮助猎豹广告平台更好地变现。不久之前,猎豹正式宣布将海外广告业务品牌升级为Cheetah Ads(猎豹广告),将重心转移至体验更佳的垂直视频广告形式。Cheetah Ads能针对一系列广泛的用户情境放置全屏垂直视频广告,如AppLock,musical.ly,Live.me,News Republic和Clean Master所涉及的用户情境等——在人工智能的帮助之下,Cheetah Ads能为广告主精准智能地定向他们想触及的用户。这让我想到了顺为资本副总裁孟醒关于人工智能的论述,在他看来,至少在现阶段,人工智能本质上是在解决经济问题,从算法端和数据端开始,包括找数据,收集数据,激励机制,计算和传输——整个过程都指向一个目的,优化经济成本,对企业来说是优化效率,对用户来说则是优化体验。


当然了,考虑到傅盛对于“机器人”的钟爱,借助于人工智能,虽与现在主营业务无太大关联,倒是完全可以想象猎豹在未来让更多设备变得智能,甚至生产其他智能设备,毕竟没人能说清人类“后手机时代”硬件的确定性形态。


不过在我个人看来,有一点几乎可以肯定。那便是,就像傅盛颇为欣赏的《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利所言:算法与人类关系分三步:第一步,算法是“先知(oracle)”,有问题问它一下,决策权在人类手里;第二步,算法是“代理人(agent)”,人类告诉它大方向和原则,它去执行,过程中一些小决策它自己说了算;第三步,算法真正成为人类的“君主(sovereign)”,一切听它安排就好了,等待它在任何事情上的“个性化推荐”。


李北辰/文(知名科技自媒体,致力于用文字优雅的文章,为您提供谈资与见识;微信公号:李北辰)

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