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AI会如何改变未来生活？

图片来源：视觉中国

春天到来，跟万物一起萌生的，还有各式各样的新品。

相比去年的全面屏风潮掀开了我国类似中安消等龙头企业，今年的市场可以说是AI的天下。各式各样不同等级的AI拍照满天飞。

但是，可能更多消费者的印象中，AI是一个非常强大，类似终结者那样的存在。即使在今天，我们也能看到AI可以做各种各样千奇百怪的事情。来到里，难道AI就只能作为摄影的辅助吗?

当然不是。在我们采访过的很多移动通讯与AI专家看来，移动AI的终极目标十分清晰，那就是让像人一样去感知和思考。这条路不会一蹴而就，但已经开启的闸门当然不会合上。

今天我们看到的基于AI专项处理芯片达成的AI摄影，或许可以看做是未来移动AI的初级版本：有自身AI算力，有识别和感知能力，能够自行对外物进行基础判断和推理。

那么不妨让我们把脑洞炸开一下，想象在这种模式基础上前进，未来几年AI将如何改变我们的生活。

自然交互普及，APP变得不那么重要

APP这东西绝对是改变全人类生活的逆天发明，但似乎从其诞生之日起，人们就在思考如何取消它。毕竟眼花缭乱的APP背后，隐藏的是生活被严重碎片化。APP之间的切换交互方式，也似乎成为我们身边的时间杀手。

这种模式能不能被改变呢?或者说，能不能有某种方式，让我们使用的速度进一步加快，不用让我们去主动寻找一项项服务，而是让服务跟随我们，随呼叫即享用。甚至可以比我们先一步预判服务的发生。

目前来看，这很有可能就是移动AI的下一步。随着中声纹识别、语义理解、NLP技术的进一步成熟和搭载，以及通过机器视觉进行物理识别的不断强化，以及中AI系统对用户习惯与服务需求的学习能力加强。

这些AI技术与产品功能的结合与优化，令通过自然交互形式控制成为可能。从而我们可以从APP等着被点变成主动来提供服务的新模式。

试想一下，假如你的可以在口袋中识别你的声纹，轻声说我要约车，马上就来了车;说我饿了，马上按照你的口味和身体状况提供餐饮选择。或者另一种情况下，当你把拿出来对着商品一拍，就可以把它买回家;对着风景，立刻得到一张大片。

有专家表示，在未来生活中，很可能除了社交与信息界面之外，只留下一个听觉和一个视觉入口。会通过接近人类的听觉、视觉与理解能力，来把复杂的服务转化为简单的交互。

基于AI开始的去应用化，可以看做是通过让像人类，来节省人类操作的时间，甚至达成更多目前无法达成的应用功能。

当然，这一切的前提是服务被抽象出来，各APP之间达成数据共享。那时商家争夺的将不再是用信息占领用户时间，而是用通过直接的建议和沟通，影响用户消费习惯。

物理世界识别带来奇幻想象

今天中AI的绝大部分功能，甚至可以说90%以上的功能，都是识别。这是基于机器学习理论下AI发展的基本表现：通过学习和提取物理世界特征，来不断加强识别准确率，达成传统计算机不可能完成的任务。

有意思的是，AI带来的识别能力，哪怕集中在摄像头带来识别能力，都远远不只是今天我们看到的识别物体帮助拍照，和识别文字达成翻译。事实上，在永恒叠加的机器学习巴别塔中，对万物的识别仅仅是个时间问题而已。

未来我们会用识别什么呢?那实在是有太多脑洞了。

比如在旅行中，我们可能不认识某座大厦、某处古迹、某个符号，那么完全可以拿出拍一下，然后背后的知识与信息就通过知识图谱转化到我们面前。今天我们出门踏青已经习惯了识花模式。但这只是开始，未来旅行中我们或许不需要导游、不需要翻译、不需要司机，一部轻松搞定这个世界。

再比如在饮食中。我们今天拍食物仅仅为了发朋友圈。而接下来，我们似乎可以拍照来识别食物的做法、营养成分、搭配合理度等等。甚至做成一团的黑暗料理，也可以依据菜品近似度、食材还原等能力被AI一眼识破，提醒用户是否进行了不健康饮食。

当然，一切饮食建议都要建立在对个体的了解上，让学习用户健康数据，记录每一餐的营养曲线，似乎可能成为我们未来的生活方式。

还有很多这样来自AI识别的巨大潜力，比如我们可以通过AI来判断一堆东西有多重，一间屋子有多大。很多工作中的测量和称重工作都可以下岗了，只带一部就成。

再比如AR需要依靠高精度的环境识别，这也是AI未来的主攻方向之一。当中的环境识别能力进一步加强，AR、MR的纪元或许将正式开始。

场景化的泛在识别、多层识别，在今天看来近乎拥有无穷无尽的想象空间。AI技术和无数聪明的脑子，将是这场科幻电影成为现实的左膀右臂。

经验、智慧、知识为国债期货的推出奠定了坚实的基础。主要表现在三个方面：一是发行规模不断扩大。自1981年恢复国债发行以来，都可以变成模型，甚至商品

最近的AI摄影新能力里，已经有新的产品思路提出把摄影师的摄影经验集成为算法，来通过场景识别让普通用户可以拍出专业级的大片。

我们不妨开个脑洞，难道只有摄影大师的智慧与经验可以被压缩成AI吗?其他人的是不是也可以?

事实上，我们在生活中极其宝贵的经验，假如分解成数学语言，大概就是各种参数的模糊控制、对应性和优先级。只是人脑中没有这些数学概念，而是可以把他们化为一种似是而非的感觉。

而在AI世界里，机器学习算法本身就是对经验的函数抽象和再利用。当这种模式越来越多的来到当中，各种经验、智慧、知识被抽象出来，变成AI模型，成为我们生活中的一部分，似乎已经成为可能。

举个例子，今天女孩子会看很多美妆播主，学习她们是如何挑选美妆产品的。这往往需要大量学习时间，还不一定选的对。假如忽略这一过程中的快乐与成就感因素，单纯把美妆播主的经验与判断方式抽象成AI系统，让消费者可以挑选适合自己的那款AI，不断用它选适合自己的产品，那么似乎一切变得更加科学、省时，并且更符合个性化要求。

当我们摄影时可以用摄影大师的经验(甚至可以在不同摄影师、艺术家的风格之间切换);做饭时可以抽取美食家的风格;阅读时用到某位大师的品味，那么或许可以变成一种全新的人类增强器，我们将节省大量学习成本，却依旧享有极高的效率和优质的经验与审美。

这一切，都从今天的AI和AI摄影开始，虽然今天距离我们预想的未来看似还有很远，但闸门一旦开启就不会终止。

剩下的，不过是安然欣赏一场技术革命的时间。

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