僅少數聰明絕頂的科學家才能建AI模型？Cortex想要打破這種困局

很多人都覺得機器學習和人工智能過于高深，僅有少數聰明絕頂的計算機科學家才能建立AI模型。一些人想要打破這種困局，并且醞釀了一個計劃：為人工智能建立Javascript(直譯式腳本語言)，這款工具就是Cortex。

近日，Cortex由奧斯汀企業軟體公司CognitiveScale(該公司緻力于為金融領域、健康醫療領域和電商公司設計AI模型)推出。此前，公司内部也一直使用自創Cortex為客戶建立模型，但在全球推廣産品則意味着，其他公司在匮乏機器學習技術時也可自己開發AI。雖然Cortex主要面向企業，而非個人，但企業的開發人員和設計師們也可借此機會嘗試自建AI。

Argodesign與CognitiveScale聯合開發：“圖形化AI界面”Cortex

Cortex由Argodesign和CognitiveScale公司聯合開發，非專業人士也能輕松建立人工智能模型。

Argodesign與CognitiveScale保持了很好的合作關系，Argodesign公司的Mark Rolston曾撰文表示，“我一直與CognitiveScale公司合作，為認知式計算機設計使用者界面，幫助人類完成複雜的工作。”而Cortex也是兩家公司聯合開發的又一産物。

打造圖形化AI界面并非易事。Rolston表示，與CognitiveScale的創始人兼首席技術官Matt Sanchez(曾任IBM的Waston Labs負責人)初次接觸時，整個團隊毫無頭緒。數小時後，設計團隊才逐漸了解Matt想要做什麼。Rolston補充道，“我認為，優秀的設計師應擅長跨界合作，無論合作對象是外科醫生、噴氣飛機飛行員、還是人工智能工程師，我們都應聽取他們的意見，了解其真正需求，設計适合其領域的産品。數小時交談後我才有了點頭緒，否則我根本不知道Matt在說什麼。”

機器學習可從數以百萬甚至十億個資料點中提取模式，處理新資料。理論上不難了解，但Rolston及其團隊需深入研究AI模型運作的各個技術元素，通常隻有該領域博士才有能力掌握。

Matt與Rolston對話的目的是為Cortex組合工具涉及的各種技術元素設立基本術語。上世紀80年代中期，青少年時期的Rolston把這個過程比作程式設計。那時，“檔案”和“檔案夾”等術語廣泛流行。這些術語與圖形使用者界面的發展息息相關，圖形使用者界面結束了僅通過代碼與計算機通信的時代，提供了另一種新穎的方式：螢幕上的可視化呈現，幫助使用者簡化并完成不同任務。他說：“設計計算機軟體繁瑣複雜，需要很長時間。 1985年那簡直是天方夜譚。即便現在也絕非易事。”

Rolston團隊發現，CognitiveScale的開發人員對系統的各組成部分有不同稱呼，是以他們必須統一術語，齊頭并進。最終，他們在兩個關鍵要素上達成一緻：技能組和坐席(技能組構成坐席工作台，工作台可完成諸多上線、對話等任務)。技能組是軟體為專門用途可打包和反複使用的部分功能，例如亞馬遜Alexa的技能。由技能組組成的坐席工作台是建構Cortex内部的更大，更複雜的模型，可完成諸多任務，如使用文本分析處理保險索賠、追蹤記錄特定行業的投資者情緒。這一嵌套概念構成了Cortex功能的核心。

關鍵元素一旦敲定，Rolston團隊開始實作可視化。他們本可以采取更多“日志”形式，像Facebook這樣滑動浏覽，或是檔案夾和Google drive這類視窗式浏覽。但Rolston認為，該界面的主要目的是為開發者呈現工作原理，不必追蹤每行代碼。

是以，Rolston沒有用簡單的對象清單實作該層級的可追溯性，而是決定采用蜂巢結構，因為這種模組化方式視覺體驗更好。根據系統設計者的想法，各項技能可在蜂巢界面内如氣泡般繞屏移動。Rolston表示，“像電腦桌面一樣，排列放置更能展現邏輯思維。可以按照重要程度或特定方式排列氣泡，如果第一個處理器不如第三個重要，就把它放在一邊。”

簡單的蜂巢式交換機就此誕生，使用者可拖放氣泡狀的各項技能;藍綠線條代表資料在各個技能之間的流動。其設計理念與Garageband(一款由蘋果公司編寫的數位音樂創作軟體)類似。

Rolston認為這是邁出的第一步，逐漸接近Squarespace(即時無程式設計經驗的使用者也能建立簡單網站)。他表示，“這是程式設計領域使用最多的例子。”但從本質上來說，他認為這些簡單工具“更有助于接近問題所在”，即去除編碼事物本身所需的技術層，使使用者聚焦關注的問題。Rolston認為，Cortex可以完成第一步目标，讓AI成為解決問題的簡單工具。

Cortex界面有着獨特的美學展現，Rolston意圖利用Cortex開系列産品設計之先河。他還說：“我們想把它設計得非常美觀，展現使用者個性，如此一來，你的問題在這個界面上呈現時就不會失去其獨特性。這不是C++，可被有美學追求的設計師掌握。人靠衣裝，工具集的設計也該秉承這一觀點。”

為AI而設的應用商店

Cortex系統不僅包括合成工具，還提供了整套以業務為中心的分析軟體。CognitiveScale采取針對企業的“軟體即服務”商業模型銷售該工具，企業需按經營規模繳納一次性設定費以及月度或年度訂閱費。

市場是Cortex的另一關鍵因素，程式員将能把它們打包為技能，以便其他人使用。例如，建立圖像分類算法時，能将它上傳至Cortex市場，任何人都能使用。許多技能都源自CognitiveScale，但系統使用者将能創造并上傳屬于自己的技能。

CognitiveScale的産品管理負責人Jon Richter表示，使用者将能夠使用同樣的文本分類技能來處理發票、客戶投訴和醫療索賠。這就是AI專屬應用商店的強大之處。

Cortex的設計者認為，由于該系統的機制可供使用者追蹤真實業務的工作機制，合理建立AI将變得更容易。不過，這還有待觀察。高水準科學家建立AI有一大好處，他們具備資料專業知識，較之普通開發者，或許更能妥善處理偏見問題。Cortex簡易的操作使非專業開發者能夠直接建立AI技術，是以，社會正面臨通用機器學習算法所帶來的負面影響。

不是專家也能玩轉AI

借助Cortex，即便不是專家，也能使用圖形使用者界面(Graphical User Interface，簡稱 GUI，又稱圖形使用者接口)建立AI模型。

正如Roleston所言，無論是開發人員，還是設計人員，都能運用Cortex的預置AI“技能”，輕松完成情感分析或自然語言處理等任務。使用者可在顯示模型建立過程界面中拖放這些技能。Cortex借助可視化布局組織系統，令許多非專業人士也能深入了解人工智能。

Rolston解釋道，串東西不難，連小孩子都會。簡化編排布局，将資料轉化等複雜難懂的任務轉化為直覺易懂，還能将關聯直接呈現給使用者。

Cortex不僅促進了AI在商務領域的應用，還使設計師建立自己想要的模型，不需建立機器學習算法那樣的專業能力和知識。理想情況下，Cortex能幫助設計師在工作中更關注資料，使技術朝着以人為本的方向發展。Rolston表示，團隊中有名設計師根本不懂程式設計，但知道Cortex能夠建造出簡單的文本情感分析器。

Rolston 強調，“下一階段的關鍵是招納一位資料設計師。”

原文出處：科技行者

轉載請與作者聯系，同時請務必标明文章原始出處和原文連結及本聲明。