支持 Google Lens 的博物馆要来了，但 AI 取代向导似乎还有点早 (支持无线充电的手机)

在年的I/O大会上，Google发布了一款能识人又能识物的新产品：你只需要对着别人的名片一扫，所有信息就能存进通讯录；你只需要对着景物一扫，就能获得当未来物的所有信息；当你在游览时，它还能担当你的随身翻译、导游……更重要的是，这款产品打破了智能*的档次局限，无论是高端旗舰还是低端入门，只要搭载的是智能*，任何定位器都能用得上它。

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这个在当时有着神仙功能的新品，就是我们在往后两年I/O活动上都能看到的「GoogleLens」，如今这个产品经过两年的发展，它已经成为识物工具中的佼佼者。而随着今年Google在这款工具里加入AR和朗读功能后，有着年历史的笛洋美术馆（deYoungmuseum）也在近日宣告，将全面支持游客用GoogleLens游览展馆。这也是世界上第一家支持GoogleLens的美术馆/博物馆。

▲图片来自：Artnews在笛洋美术馆内，游客可以通过GoogleLens对展品进行识别，*在进行识别后会推送当前作品的作者、历史等相关信息，用户可以在馆内通过这个功能*获得想了解的内容。

而且更有意思的是，除了对作品进行识别外，游客还可以通过GoogleLens对特定物品进行识别，识别成功后*会播放作品相关的AR图像或*内容。通过这种方式，用户能获得面前这幅作品以外的信息，譬如让作者在*中介绍当前作品的创作经历等，让游客通过具象且优雅的方式获得知识内容，就像和艺术家面对面交流一样。不过，AI识物能在未来取代传统人力向导成为游客获得新知识的主要途径吗？我认为这个想法是不错，但现在说似乎还有点早。强大的AI人工智能让GoogleLens成为了当今世界上数一数二的识图工具，越来越多的使用途径，也让这款工具走出实验室和PPT，成为用户了解新事物的另一种途径。

▲图片来自：9to5Google但这种机械式的向导能取代人力成为未来游览的发展主流吗？我认为说「取代」那这话可能说得有点早了，而且在短期内，AI向导不会取代人工成为主流。首先我不否认AI的两个优势：全天候运作和可延展性。相比于人工向导，AI能小时全天候工作，同时通过自学习能力，AI能在执行任务的过程中不断学习。而且在网络的帮助下，AI并不是一个大脑在学习，而是服务器主脑和终端「大脑」们的信息互通，从而组成一张储存特征的智能网络。

从表象来说，比如我用*对着我面前的杯子进行扫描，*会记录物体的特征信息，当其他用户扫面相似的物体时，AI会进行特征识别和结果筛选，快速得出识别结果。或者当我第一次扫描这个物体时，AI会先记录特征，当我第二次扫描时，AI会继续增加特征点，从而全局提升识别的速度和准确率。神经网络的自学习能力能让AI的识别效率接近人脑，甚至有着不受情绪和精神的影响，它可能还会超越人脑，但是能得出准确无误的结果，前提是需要大量训练。

AI能在短时间内得出识别结果，实际上有赖于研究团队在功能推出前的各种训练工作。譬如在Google的TensorFlowAPI中，他们会通过COCO数据库的大类、共万张图像对AI进行识别训练，继而通过图像去提升AI的识别能力。但即便有着大量的训练信息作为基础，AI也并非天下无敌。

TheVerge在近日的《人工智能难以识别低收入地区的日用品》这篇文章中，就对AI识别的基础进行探讨，并给出了「AI训练不平衡」的看法。研究人员发现，物体识别算法在识别月收入美元的家庭物品时，结果的误差大约会比超过美元的物品增加％。而且不一样地区物品的准确率也不一样甚大，比如算法在识别美国物品方面会比索马里和布基纳法索的物品提升%~%的准确率。另外这篇文章有意思的论点在于，由于AI识物在训练时大多都是在发达地区训练，因此对于非发达地区的物品，AI识物会出现识别失效的情况，这种不平衡的现象很可能会影响未来自动驾驶在非发达地区的发展，因为自动驾驶需要依赖传感器和AI识别。

▲同一个Soap（肥皂），不一样的结果.图片来自：TheVerge所以尽管AI在某些方面比人类表现出色，但前提需要大量的数据支撑，对于存在变量的物品，人脑在学习和处理上则会比AI优秀。面对博物馆固定的展品，AI能带来低成本、快捷的体验，但应对互动和数据库没有的物品，人力向导依旧占有一定优势。不过AI要取代人力，真正要克服的不是知识量，而是交互情感。AI识物能提供详细的知识传播，但却不具备人类最可贵的互动交流。虽然AI识物方便参观者通过*查看当前展品的详细信息，但这只是机械性地获得千篇一律的内容，而并非是人与人交流。这种分别就像网上授课和面对面课堂，获得的信息是不变的，但若是要提问详情中没有的知识，谁能解答呢？当然，面对情感这个大问题，不少厂商也正通过语音优化让AI贴近人类发声，比如GoogleDuplex在语音中加入了仿人类的语气和停顿，「唔」、「哦」这些助词让AI说出的话更像是个真人而并不是机器人；苹果也在苹果iOS通过TTS对Siri进行多语音拼合优化，让Siri的发音更加自然。

▲GoogleAssistant有特别的发音技巧总体而言，虽然现在AI有着强大的学习能力和识别效率，但作为知识的提供途径，AI当下仍处于辅助为主的发展阶段，拥有情感和交互的人力依然占有主流优势。不过不可否的是，在互联网技术推动下，AI已经踏上了高速路，越来越贴近真实人类，尽管现在我们还在为「人工智能」和「人工智障」而辩论，但是让AI在若干年后给我们提供新知识，并非不可能。