人工智慧預測歌王但不懂“中國搖滾30年”梗
用無情詮釋有情，人工智慧不只是執行指令，而是在試圖理解人類，這是一條漫漫長路。
《我是歌手》的大贏家，除了李玟就是它
4月8日晚，《我是歌手》第四季落下帷幕，李玟成為了繼羽泉、韓磊、韓紅之後的又一個歌王。
其實除了李玟，本場決賽還有個“人”也出盡風頭，就是那個此前放豪言要提前預測歌王所屬的阿裡雲人工智慧程式小Ai，因為它真的猜對了......
小Ai不僅成功預測了歌王，在第一輪七進六幫幫唱環節，小Ai預測出了容祖兒遺憾被淘汰；在第二輪六進三兩兩演唱PK環節，小Ai又預測張信哲、黃致列、李玟三人進決賽，最終再命中了李玟的冠軍！這真的不是巧合嗎？
和阿法狗一樣，小Ai也是個慢熱的孩子
賽後，“小Ai之父”、阿裡雲人工智慧首席科學家閔萬里博士說，自己比賽過程中其實也是為小Ai捏了一把汗的。
比賽開始前，小Ai給出的冠軍預測是韓國歐巴黃致列，他以24%的勝率秒殺其他歌手。但自開場後，小Ai給出卻是張信哲一直以高勝率排在第一位，這個局勢還持續到了小Ai給出的第一輪預測結果：
閔萬里賽後揭秘說，其實這是小Ai在第一輪出現了失誤，張信哲抽到了第七這個有利排序影響了小Ai的判斷，而且第一輪小Ai對其他幾位的預測大部分也都存在偏差。
“第一輪最難的，小Ai訓練時這個問題就存在。”閔萬里說，張信哲的出場排序對小Ai來說就是個陷阱，但小Ai很快就學會了陷阱在哪裡，後面就調整過來了。
但人工智慧強在可以快速調整學習，不斷修正自己的計算結果。圍觀過阿法狗和李世石人機大戰的同學，對人工智慧這種慢熱大概已不陌生了。
有驚無險，雖然開場有些“緊張”，但小Ai還是成功預測了影響第二輪的關鍵因素——淘汰選手，也就是成功預測到容祖兒無緣第二輪比賽。
冷酷的小Ai，對中國搖滾30年情懷不感冒
小Ai在第二輪就變得聰明多了，再加上一對一，沒有人攪局比賽，小Ai直接來了個三局全勝。
細究其實也有波折，比如對老狼和張信哲的勝率預測差距巨大，讓很多觀眾不解。
在第二輪“幫幫唱”環節，老狼帶來了汪峰、周曉鷗等8位中國搖滾老炮，這將近半壁的中國搖滾江山合唱一曲《禮物》，激起大家各種感懷、唏噓……
“它對‘中國搖滾30年’並不感冒，再煽情對小Ai來說沒用。”閔萬里解釋說，小Ai沒有自己的情感，它只是試圖瞭解人類情感是什麼，但它在做判斷的時候，雖然也會綜合大眾輿論，但也包括了對音訊等其他因素的總體計算結果，這就是機器冷酷的地方，以一個無情的方式去詮釋一個有情的過程。
在第二輪韓國歐巴對李克勤的時候，小Ai又糾結了一番。
剛開始它預估歐巴以49%的勝率略遜于李克勤的51%，在聽了這兩人唱歌後，也焦灼了好一番，預測勝率一直在調整，最後固定在歐巴勝率57%，險勝李克勤：
最後一輪，小Ai預測李玟險勝黃致列，圓滿完成了答卷：
說了這麼多，小Ai這個神算子到底憑的啥？
根據阿裡雲人工智慧團隊的介紹，小Ai的鑒賞是基於阿裡的音樂資料庫，“海補”了200萬首歌，訓練自己對“音訊”和“受歡迎程度”之間的關聯性思維……
小Ai還要即時採集現場的音訊，還要考量社會觀眾對歌手的認知程度，對海量的資料來源做即時抓取和解析，輸入到計算模型當中，每5秒鐘更新一次計算結果，會計算每一個選手得冠軍的概率，基於這個概率從高到低排序得到選手排名。
從系統架構上來說，小Ai的預測是基於阿裡雲的大資料平臺，在這個架構上又有幾個核心系統：
爬蟲系統即時監控互聯網對歌手評論的變化；
根據網路上選手得到評論，即時的文本處理和情緒分析；
現場採集音訊資料、舞臺特效資料等的即時解析。
根據對阿裡雲的採訪，DT君部分總結了小Ai的預測因數：
更形象地說，比如在小Ai的眼中，“歌王”李玟的樣子其實是這樣的標籤集合....
你們還想要小Ai幹嘛，中國股市它敢上麼？
小Ai這麼厲害，它當然不是一個人在戰鬥，它其實背後有一支科學家團隊。
事實上，在參加湖南衛視《我是歌手》比賽之前，小Ai的各個模組已身經百戰了：
在Sort Benchmark上獲得世界排序比賽冠軍，聽寫能力打敗全球速記亞軍
幫助長沙市交通部門預測未來道路擁堵情況
説明光伏電廠預估發電產能減少能耗
幫助水利監管部門預測水庫水位以預防災害發生
幫助金融機構的客服人員接電話
説明阿裡音樂預測音樂黑馬……
當然此次在《我是歌手》秀了一把的小Ai，還會在影視娛樂這一塊兒持續做下去。
根據閔萬里的介紹，幫導演根據劇本選配合適角色，幫助影視投資公司及製片人來判斷某部影片的未來票房價值，以及怎麼做精准行銷等等，都可以是小Ai的活兒。
小Ai的另一個發展方向則是健康，阿裡雲會把人工智慧的技術用在對醫療領域的挖掘上。不過，從阿裡雲發起的這個投票來看，大家對小Ai的最大期待大概是攻克中國股市：
小Ai這麼厲害，它會搶誰的飯碗？
全程圍觀之後，DT君也好想搶一個回來寫資料新聞。
但人家小Ai之父說了，他們會避免把小Ai做成硬體，因為……太貴。而且小Ai為大眾服務，不一定需要化身為實體機器人。
其實小Ai還有很多局限性，閔萬里說，它比人腦還是要差很多的，人腦可以做很多的變異，例如兩句歌的串燒，但創造性這一點上小Ai是不行的。小Ai只能對已成事實的東西做一個被動的解讀。
至少短期內，小Ai還不會用於創作音樂，它的角色是作為“助手”説明音樂人更好地來完成他的創作：音樂人即興寫了一段曲，倒是可以叫小Ai來鑒賞一番。
文/TQ