很多人都觉得机器学习和人工智能过于高深，仅有少数聪明绝顶的计算机科学家才能创建AI模型。一些人想要打破这种困局，并且酝酿了一个计划：为人工智能创建Javascript(直译式脚本语言)，这款工具就是Cortex。
近日，Cortex由奥斯汀企业软件公司CognitiveScale(该公司致力于为金融领域、健康医疗领域和电商公司设计AI模型)推出。此前，公司内部也一直使用自创Cortex为客户建立模型，但在全球推广产品则意味着，其他公司在匮乏机器学习技术时也可自己开发AI。虽然Cortex主要面向企业，而非个人，但企业的开发人员和设计师们也可借此机会尝试自建AI。
Argodesign与CognitiveScale联合开发：“图形化AI界面”Cortex
Cortex由Argodesign和CognitiveScale公司联合开发，非专业人士也能轻松创建人工智能模型。
Argodesign与CognitiveScale保持了很好的合作关系，Argodesign公司的Mark Rolston曾撰文表示，“我一直与CognitiveScale公司合作，为认知式计算机设计用户界面，帮助人类完成复杂的工作。”而Cortex也是两家公司联合开发的又一产物。
打造图形化AI界面并非易事。Rolston表示，与CognitiveScale的创始人兼首席技术官Matt Sanchez(曾任IBM的Waston Labs负责人)初次接触时，整个团队毫无头绪。数小时后，设计团队才逐渐理解Matt想要做什么。Rolston补充道，“我认为，优秀的设计师应擅长跨界合作，无论合作对象是外科医生、喷气飞机飞行员、还是人工智能工程师，我们都应听取他们的意见，了解其真正需求，设计适合其领域的产品。数小时交谈后我才有了点头绪，否则我根本不知道Matt在说什么。”
机器学习可从数以百万甚至十亿个数据点中提取模式，处理新数据。理论上不难理解，但Rolston及其团队需深入研究AI模型运作的各个技术元素，通常只有该领域博士才有能力掌握。
Matt与Rolston对话的目的是为Cortex组合工具涉及的各种技术元素设立基本术语。上世纪80年代中期，青少年时期的Rolston把这个过程比作编程。那时，“文件”和“文件夹”等术语广泛流行。这些术语与图形用户界面的发展息息相关，图形用户界面结束了仅通过代码与计算机通信的时代，提供了另一种新颖的方式：屏幕上的可视化呈现，帮助用户简化并完成不同任务。他说：“设计计算机软件繁琐复杂，需要很长时间。 1985年那简直是天方夜谭。即便现在也绝非易事。”
Rolston团队发现，CognitiveScale的开发人员对系统的各组成部分有不同称呼，因此他们必须统一术语，齐头并进。最终，他们在两个关键要素上达成一致：技能组和坐席(技能组构成坐席工作台，工作台可完成诸多上线、对话等任务)。技能组是软件为专门用途可打包和反复使用的部分功能，例如亚马逊Alexa的技能。由技能组组成的坐席工作台是构建Cortex内部的更大，更复杂的模型，可完成诸多任务，如使用文本分析处理保险索赔、追踪记录特定行业的投资者情绪。这一嵌套概念构成了Cortex功能的核心。
关键元素一旦敲定，Rolston团队开始实现可视化。他们本可以采取更多“日志”形式，像Facebook这样滑动浏览，或是文件夹和Google drive这类窗口式浏览。但Rolston认为，该界面的主要目的是为开发者呈现工作原理，不必追踪每行代码。
因此，Rolston没有用简单的对象列表实现该层级的可追溯性，而是决定采用蜂巢结构，因为这种建模方式视觉体验更好。根据系统设计者的想法，各项技能可在蜂巢界面内如气泡般绕屏移动。Rolston表示，“像电脑桌面一样，排列放置更能体现逻辑思维。可以按照重要程度或特定方式排列气泡，如果第一个处理器不如第三个重要，就把它放在一边。”
简单的蜂巢式交换机就此诞生，用户可拖放气泡状的各项技能;蓝绿线条代表数据在各个技能之间的流动。其设计理念与Garageband(一款由苹果公司编写的数码音乐创作软件)类似。
Rolston认为这是迈出的第一步，逐渐接近Squarespace(即时无编程经验的用户也能创建简单网站)。他表示，“这是编程领域使用最多的例子。”但从本质上来说，他认为这些简单工具“更有助于接近问题所在”，即去除编码事物本身所需的技术层，使用户聚焦关注的问题。Rolston认为，Cortex可以完成第一步目标，让AI成为解决问题的简单工具。
Cortex界面有着独特的美学体现，Rolston意图利用Cortex开系列产品设计之先河。他还说：“我们想把它设计得非常美观，体现用户个性，如此一来，你的问题在这个界面上呈现时就不会失去其独特性。这不是C++，可被有美学追求的设计师掌握。人靠衣装，工具集的设计也该秉承这一观点。”
为AI而设的应用商店
Cortex系统不仅包括合成工具，还提供了整套以业务为中心的分析软件。CognitiveScale采取针对企业的“软件即服务”商业模型销售该工具，企业需按经营规模缴纳一次性设置费以及月度或年度订阅费。
市场是Cortex的另一关键因素，程序员将能把它们打包为技能，以便其他人使用。例如，创建图像分类算法时，能将它上传至Cortex市场，任何人都能使用。许多技能都源自CognitiveScale，但系统用户将能创造并上传属于自己的技能。
CognitiveScale的产品管理负责人Jon Richter表示，用户将能够使用同样的文本分类技能来处理发票、客户投诉和医疗索赔。这就是AI专属应用商店的强大之处。
Cortex的设计者认为，由于该系统的机制可供用户追踪真实业务的工作机制，合理建立AI将变得更容易。不过，这还有待观察。高水准科学家创建AI有一大好处，他们具备数据专业知识，较之普通开发者，或许更能妥善处理偏见问题。Cortex简易的操作使非专业开发者能够直接创建AI技术，因此，社会正面临通用机器学习算法所带来的负面影响。
不是专家也能玩转AI
借助Cortex，即便不是专家，也能使用图形用户界面(Graphical User Interface，简称 GUI，又称图形用户接口)建立AI模型。
正如Roleston所言，无论是开发人员，还是设计人员，都能运用Cortex的预置AI“技能”，轻松完成情感分析或自然语言处理等任务。用户可在显示模型建立过程界面中拖放这些技能。Cortex借助可视化布局组织系统，令许多非专业人士也能深入了解人工智能。
Rolston解释道，串东西不难，连小孩子都会。简化编排布局，将数据转化等复杂难懂的任务转化为直观易懂，还能将关联直接呈现给用户。
Cortex不仅促进了AI在商务领域的应用，还使设计师建立自己想要的模型，不需创建机器学习算法那样的专业能力和知识。理想情况下，Cortex能帮助设计师在工作中更关注数据，使技术朝着以人为本的方向发展。Rolston表示，团队中有名设计师根本不懂编程，但知道Cortex能够建造出简单的文本情感分析器。
Rolston 强调，“下一阶段的关键是招纳一位数据设计师。”
