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我坐在電腦旁敲鍵盤的時(shí)候，旁邊是一個(gè)顯示屏把世界各地的新聞?dòng)嗛喸赐扑瓦^來，另一個(gè)屏幕則不斷更新著Twitter，還有一個(gè)屏幕則告訴我又有新郵件進(jìn)了收件箱。盡管我已經(jīng)感到被信息淹沒了，但比起那些空中交通指揮員、網(wǎng)絡(luò)管理員以及在應(yīng)急控制中心的工作人員，甚至是繁忙的股票交易員來說，我的問題不值一提。由加利福尼亞SRI國際的研究人員開發(fā)的bRight，目的就是要幫助那類經(jīng)常需要做出果斷決定，但同時(shí)又面對從各處在同一時(shí)刻到來的巨大信息流的人更容易地工作，這些人員也是虛擬助手Siri的最初開發(fā)者。為了提供自動(dòng)化任務(wù)和數(shù)據(jù)過濾，這一系統(tǒng)可以通過之前的行為來預(yù)測個(gè)人或集體的行動(dòng)、表現(xiàn)和需要。
2007年，硅谷公司SRI國際創(chuàng)立了Siri公司，以把由美國國防部高級研究計(jì)劃局資助的CALO(能學(xué)習(xí)和組織的認(rèn)識助手)人工智能項(xiàng)目發(fā)展而來的虛擬個(gè)人助手商業(yè)化。之后在2010年2月，在iOS平臺上發(fā)布了一個(gè)免費(fèi)的公測版應(yīng)用，僅僅幾個(gè)月后，蘋果就收購了這家公司。往后到2011年10月，一個(gè)叫Siri的語音助手做為iPhone 4S的新功能發(fā)布了。
不久，Google也在Android 4.1(Jelly Bean)上發(fā)布了自己的虛擬個(gè)人助手。為了能用自然人聲提供像Siri一樣的搜索和幫助，Google Now根據(jù)用戶之前的行為和決定來提供信息和建議。SRI最新的項(xiàng)目bRight，做為一個(gè)解答什么是認(rèn)知過載，在緊急情況下涌入的信息流在什么情況下可以被證明是太多而無法有效地迅速處理的項(xiàng)目，它比前面提到的兩個(gè)系統(tǒng)都要先進(jìn)。
研究模型通過臉部識別技術(shù)和眼球追蹤系統(tǒng)，以及近距離、手勢和觸摸傳感器來建立詳細(xì)的用戶檔案。和現(xiàn)代電腦在遇到特定的情況時(shí)有效地走捷徑從而增加性能效率一樣，bRight強(qiáng)大的人工智能軟件使用這一信息來預(yù)測需要什么樣的東西來使得只有和工作相關(guān)的數(shù)據(jù)才會(huì)提供給用戶，需要的工具可以直接送到用戶手上，而重復(fù)的工作則能夠完全或部分地自動(dòng)進(jìn)行。
例如，在一個(gè)簡單的層面上，如果一個(gè)用戶在文檔中高亮了一個(gè)詞，系統(tǒng)就可以猜測用戶需要的下一個(gè)菜單項(xiàng)是什么從而把可能的選項(xiàng)顯示出來。或者是如果某人在寫一封特定的郵件，例如員工通訊或是績效公報(bào)，bRight也許可以通過之前的行為來預(yù)測它的接收者是誰，從而預(yù)先放到收件者欄。或許也可以探測潛在的錯(cuò)誤和對標(biāo)準(zhǔn)程序的違反。
“如果bRight識別了用戶行為的某一類別，就可以提供正確的行為指導(dǎo)，”SRI計(jì)算機(jī)科學(xué)實(shí)驗(yàn)室的Grit Denker博士解釋道，“比如說當(dāng)我在寫一封關(guān)于新bRight新點(diǎn)子的郵件時(shí)，而我一般都是先發(fā)給內(nèi)部團(tuán)隊(duì)，再發(fā)給外部人員，這樣，如果我在發(fā)送郵件時(shí)沒有先發(fā)給我的內(nèi)部團(tuán)隊(duì)，bRight就可以提醒我這是不是我的正確意愿。”
在一個(gè)更加緊急的情況下，例如當(dāng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)遭遇惡意攻擊時(shí)，bRight可以執(zhí)行激進(jìn)的上下文過濾來把管理員直接需要的相關(guān)信息提供給他，同時(shí)把不需要緊急處理的信息推后處理。它也可以預(yù)測在這種情況下所需的工具，從而通過跟蹤傳感器來把這些工具放到更易取用的地方。
此外，更加智能地使用共享信息也可以節(jié)約寶貴的反應(yīng)時(shí)間。例如，一個(gè)身在華盛頓的網(wǎng)絡(luò)管理員可能發(fā)現(xiàn)了一個(gè)系統(tǒng)威脅，于是向在加州的同事發(fā)郵件尋求迅速行動(dòng)，但是卻忘了把完成任務(wù)所需的重要信息包括進(jìn)來。這時(shí)，發(fā)現(xiàn)管理員的首要工作在寫郵件時(shí)，bRight就可以進(jìn)入相關(guān)的加州郵件從而把重要的空白之處補(bǔ)上。
“bRight結(jié)合了程序?qū)用娴恼Z義標(biāo)記和監(jiān)控層面的傳感器，”Denker博士說道，“這種結(jié)合可以提高預(yù)測的精度，特別在一個(gè)沒有很長時(shí)間的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下。為了實(shí)現(xiàn)可用性，需要很高的精確性。要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)必須把認(rèn)知模型和應(yīng)用程序完美結(jié)合。我們目前正在使用我們的工具開發(fā)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的用戶認(rèn)知模型。我們非常想找到可以和我們一起讓bRight在至少符合以下條件中的兩個(gè)的領(lǐng)域?qū)嵗盒畔⑦^載，快速做出和執(zhí)行決定，以及協(xié)作需要。
bRight的框架正在被裝載到各種不同的平臺和裝置上，從平板上運(yùn)行的精簡版到圖片中顯示的那個(gè)巨大的多點(diǎn)觸控原型機(jī)。后者包括了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)高清電視，一些指向用戶的攝像頭，一個(gè)紅外線眼球追蹤系統(tǒng)以及一個(gè)叫作bRight工作臺的觸摸屏界面。在觸摸屏的下面，有一系列的紅外感應(yīng)器用來捕捉屏幕上的多點(diǎn)觸控，近距離探測以及手勢記錄。除此之外有個(gè)臺式電腦在運(yùn)行軟件。
“在未來，可以預(yù)見很多的傳感系統(tǒng)將變得更小，而且有些已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了，”Denker博士猜測道，“這樣就可以更容易地把核心的人工智能算法轉(zhuǎn)移到平板和智能手機(jī)這類平臺上。”
“由于這只是一個(gè)早期的原型機(jī)，我相信政府在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的資助可以把它提高到一個(gè)能夠轉(zhuǎn)變成消費(fèi)產(chǎn)品的水平，”她繼續(xù)表示，“如果有充足的資助，可以預(yù)測它將在3年左右達(dá)到一個(gè)5/6級的科技成熟度(TRL，科技成熟度，用來衡量科技成熟度的系統(tǒng)，總共10級)。很多這類的技術(shù)，最終都會(huì)進(jìn)入消費(fèi)者的生活。我認(rèn)為bRight的一些方面已經(jīng)可以做為進(jìn)入消費(fèi)市場的早期產(chǎn)品進(jìn)行商業(yè)集資了。”
Gizmag問道bRight的核心人工智能程序是否能以云程序的方式在平板和智能手機(jī)上運(yùn)行，還是做為一個(gè)完整產(chǎn)品直接現(xiàn)場安裝。
“我們目前所聚焦的領(lǐng)域(網(wǎng)絡(luò)安全，緊急情況應(yīng)對，空中交通管理，基礎(chǔ)設(shè)施以及網(wǎng)絡(luò)管理)，以及我們很大程度正在尋找合作伙伴在特定的領(lǐng)域開發(fā)bRight，意味著我認(rèn)為bRight將會(huì)做為一個(gè)完整產(chǎn)品現(xiàn)場安裝，從而可以收集數(shù)據(jù)用來分析相關(guān)領(lǐng)域和工作流程。”Denker博士回答道，“這種方式的優(yōu)勢還在于我們可以利用各種各樣的傳感器系統(tǒng)來獲得盡可能多的用戶信息。不斷學(xué)習(xí)、提高并適應(yīng)用戶的需求將是bRight的核心。”
