今天我们来讲讲人类的朋友——擎天柱的诞生。
你们可能有所不知，擎天柱不是在赛博坦星球，而是在加州一个叫Palo Alto的城市的一家家具店里出生的，而且今年只有两岁。
当然，熟悉我们深科技套路的读者们，肯定意识到此擎天柱非彼擎天柱。Optimus Prime，是美国Salesforce公司中的一个人工智能小团队于两年前开发的软件引擎，旨在通过实现机器学习模型的自动生成，将机器学习技术的影响力带到一个新的高度。
为什么要给自己的产品取这么拉风的名字呢？因为他们深信机器学习的根本是“转变（transform）数据”。但Salesforce内部考虑到“擎天柱”这个名字过于招风、会引来法律、权益上的纠纷，于是就马上申请并拿到了使用“爱因斯坦”——现在这个产品名字的授权。
由此可见，Salesforce天性高调。但原本在机器人领域就很有作为的他们，也有高调的资本。在人工智能的浪潮下，Salesforce展现了独一无二的热情。而在这股冲劲背后，更多的是他们清晰的长远目标以及日渐成熟的技术。
今年三月，Salesforce将他们的软件引擎——“爱因斯坦”，推广到了用户手中。身处靠卖软件赚钱的行业中，他们这样的做法可不常见。据了解，Salesforce的信条是“没有软件”（no software），更准确的说是“没有传统软件”，也就是说他们要将传统软件从自家的服务器里拿出来，放到云端，从而帮用户摒弃“买软件，装软件，还要时不时花钱更新软件”的老路子。心怀改革梦，Salesforce也越做越大。创始人Marc Benioff手下已有超过26000名员工，很多医院、基金会也以他的名字命名。但Salesforce在产品和技术上从未停止摸索。他们如今还是将自己定位为创业公司，并将大量精力和资源投入到了B2B软件的开发中。
那Salesforce的最终目的是什么呢？那就是将人工智能大众化，让所有人都触手可及这项前沿技术，尤其是需要具备机器学习能力的中小企业。机器学习的开发需要专家，专家又很贵，Salesforce看到的就是这个痛点。
和在科研方面十年磨一剑的大公司（Microsoft，Google，Amazon）不同，Salesforce很快就推出了基于“爱因斯坦”的应用——为企业市场部开发的“潜在客户排名系统”。通过这个客户关系管理应用，用户（例如销售员）可以存贮、管理、并更新客户信息，那在发推广邮件的时候，“爱因斯坦”就可以指出哪些客户打开这封邮件的可能性更高，因而更值得优先处理。
等等，这怎么称得上人工智能？一般人盯着客户名单的excel表也能看出个名堂吧。但在这张表里，关系到每个客户的参数会很多，有些参数之间也会互相影响。机器学习能做到的，就是研究历史信息对未来的影响，并在信息不断更新的基础上，判断出哪些参数能起到更加决定性的作用。
如今“爱因斯坦”的羽翼也日渐丰满，已能做到往来邮件信息索取、图像识别等。Salesforce市场部主管Ally Witherspoon举了个卖太阳能板的例子，来说明“爱因斯坦”未来广泛应用的可能性。销售员从叩开一个用户的家门到成功卖出太阳能板的几率，很大程度上基于用户家楼顶的形状和布局。“爱因斯坦”能做到的，就是在销售员走家串户之前，通过处理相关区域的卫星照片，告诉他哪些用户更值得登门拜访。当然，这只是它能力的冰山一角。在显示优先度的同时，它也会将判断的逻辑（比如哪些参数决定了这次判断）提供给用户。不过读者们可能会想，如果销售员通过时间的积累，机智地摸索出了规律呢？对此，Salesforce方回应说：“数据以及处理这套数据的算法都有自己的时效性，对于‘爱因斯坦’这样的系统，更重要的是能做到模型的不断更新。”
虽然实用，但在2017年，类似的技术已经屡见不鲜了。在一个数据为重的时代，对于企业来讲，有一套懂自己的数据整理+处理系统也愈发重要。这开发这样的系统，需要企业引进数据方面的人才，而这些人才也越来越贵。这事的滑稽之处就在于，你明明是要用AI取代人力，但实现这个AI要耗费大量人力，和财力。
那这是否说明，那些想通过AI拓宽业务渠道，更好地服务更多客户，但没钱开发AI的公司就没有出路了呢？别忘了，我们今天的主人公还在。
图丨Vitaly Gordon，最早的Salesforce AI工程师之一
Salesforce现有15万用户，绝大多数都开发了适合自己的数据处理系统。Salesforce通过“多租户”手段，把单个用户的数据单独存放起来，这样如果用户要更新自己的数据，Salesforce也不会看到这些改动的细则，就像正常健康的房东-租户关系一样。同时，Salesforce也将所有用户的数据细致地标签、分类，放置到自己的云端仓库中，确保用户能通过简洁的路径，随时访问自己的数据。
庞大繁杂的用户群也带来了一些问题。面对这么多的客户，Salesforce不可能拿得出人力来为每一家做定制化模型（通常一个数据科学家，需要几周到一个月时间做出完善的模型），由此自动化成为了Salesforce自己的刚需。
如今，“爱因斯坦”已经覆盖到众多Salesforce云端应用上。用户可以：
1.用最新的“爱因斯坦”系统处理自己符合条件的所有数据；
2.在Salesforce软件内置的app制作界面上，用简单的操作，做出定制化的、具备数据分析能力的app；
3.直接访问这个机器学习系统的源程序，并做改动。这有些类似于将核心程序的改造，部分外包给外界开发者。
模型制造的自动化，也顺应了人工智能目前飞速扩张的影响力。据估算，配备AI的客户关系管理系统可以为全球GDP贡献1兆美元，并增加80万个就业岗位。Salesforce老板Benioff说：“AI不可避免地成为了下一个平台——未来所有应用，所有企业的所有能力都将以AI为基础。”
有趣的是，在Salesforce内部，“爱因斯坦”也成了大小会议的常客。Benioff就经常问“宝贝儿，这会你也听完了，你怎么看？”，然后“爱因斯坦”会做出例如分析年报、指出不足、特别是哪个部门或哪个主管需要“特别重视”的可爱举动。当然，它也是从公司利益出发，想让公司整体“work smarter”。据称，它的言行是很礼貌的。
Smart companies need smart people. Salesforce的另一优势就在于Benioff长久以来建立的“具备社会道德、肩负社会责任”的企业形象（和Uber不同）。这也吸引了很多AI界人才投到门下。Richard Socher，斯坦福大学的人工智能研究者，就是其中一个。他目前负责的不仅是系统的自然语言和图像处理技术，同时也有对AI系统多任务处理（multi-tasking）能力的开发。Socher对AI可能引起的伦理道德问题也很关注。他表示：“AI的质量取决于数据的质量。如果起始数据里有人为注入的不良因素，那AI在学习的过程中会将那些不良因素不断扩大，这个问题很值得留意。”
就像“爱因斯坦”介入Salesforce内部会议一样，Salesforce希望自己开发的AI技术能服务于所有企业，让大家更机智地工作。和谷歌在数据抓取、Facebook在连接用户上做出的努力相比，Salesforce更注重于将技术大众化、平民化。众所周知，AI领域的竞争实在惨烈，近20岁的Salesforce也有倒下的可能，但它选取的“将模型开发自动化”的大方向，以及将其他企业视为服务对象的理念，或许会成为支持它在这股洪流中矗立的支柱。
Salesforce也克服着新的挑战。它的软件平台汇聚了所有用户的数据。技术总裁Tallapragada表示：“人们什么都往里面放。我们不看他们放了什么，但是我们要知道放进去后，这些数据是怎么整理的。我们的优势是元数据（metadata），它让数据整理的自动化成为可能。”
在人工智能的大幕下，技术的先进与否不一定是决定胜负的唯一标尺，如今“数据卫生”(data hygiene）也成为了讨论的热点。不论我们的程序多高大上，数据的整洁度也要跟上。保证数据的完整性和真实性，而不被其他（人为）因素影响质量，也是着眼的要点之一。
爱因斯坦的智商和成就不用多说，他生前还特别注重衣物的整洁。希望“爱因斯坦”能跟紧前辈的脚步。
-End-
编辑：阿敏 审校：黄珊
参考：
https://www.wired.com/story/inside-salesforces-quest-to-bring-artificial-intelligence-to-everyone/
欲知会员计划详情，请点击以上图片
