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王海峰:百度AI技術整體又推進了一步

2019-12-19 09:43:23  來源:北京商報

12月18日下午消息,新浪“2019科技風云榜”年度盛典今日在北京香格里拉酒店開幕。本次科技風云榜以“重構新科技 賦能新生活”為主題,與眾多行業領袖、業內大佬共話科技時代。百度首席技術官王海峰在盛典上發表《AI大生產平臺推動產業智能化》的主題演講。

王海峰提到,相比較去年,百度AI技術整體又推進了一步,在多模態深度語義理解上,不管是語音、視覺,還是文字各個方面,都有了更深入的理解,“基于這些理解,我們可以完成各種任務”。

“我們認為,AI已經進入了大生產階段。”他表示,人類歷史已經經歷了三次工業革命,而這次工業革命以人工智能為核心,一個很重要的特征是進入了工業大生產時期,開始廣泛影響人類社會生產生活。

王海峰提到,驅動工業革命的核心技術具有很強的通用性,是從某一個行業開始發展的,但最終一定是覆蓋非常廣泛的行業。同時還具備幾個很重要技術角度的特征:高度的標準化、自動化和模塊化。

人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力量,正在影響著我們的生活。王海峰認為,當然智能革命還處于開端,未來還有非常大的發展空間和想象空間。

以下為王海峰主題演講《AI大生產平臺推動產業智能化》實錄:

王海峰:各位嘉賓、各位朋友,大家好,非常高興連續兩年站在這個舞臺上跟大家分享。去年我講的也是技術,百度AI技術經過十年左右的發展,已經覆蓋了AI的方方面面。去年我們把這項技術整體又推進了一步,進入多模態深度語義理解階段,語音、視覺、文字等各個方面,都有了更深入的理解,基于這些理解,我們可以進行各種應用。當下,我們認為AI已經進入了大生產階段,所以今天我講的題目是《AI大生產平臺推動產業智能化》。

回顧歷史,過去每一次工業革命,給人類的生產生活、世界觀都帶來了很大的變化。人類歷史已經經歷了三次工業革命,從18世紀開始,每一次工業革命分別給人類帶來了機械技術、電力技術和信息技術。新一輪的工業革命,是以人工智能為核心。

每一次工業革命,真正開始廣泛影響人類社會生產、生活的主要特征是進入到工業大生產階段,進入到人們生產生活的各個環節。能帶來工業革命的技術,一定是有很強的通用性,它雖然從某一個行業開始發展,但最終一定是覆蓋非常廣泛,同時還具備幾個很重要的技術角度的特征,即具備高度的標準化、自動化和模塊化的特征。

人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力量,正在影響著我們的生活。當然智能革命還處于開端,未來還有非常大的發展空間和想象空間。

百度大腦是百度人工智能技術的集大成,百度馬上要20周年了,它從建立的那一天起,一開始做搜索引擎的時候,就在用各種AI技術,比如自然語言處理技術。搜索引擎要用自然語言處理技術做對用戶輸入的理解、對互聯網上內容的理解等等。從2010年開始,百度人工智能布局初具雛形,逐漸發展至今,我們已經形成了一個全面覆蓋自然語言處理、語音、視覺、以及深度學習、機器學習、大數據等等領域的、完整的AI技術布局。我們把這些集成在一起,就形成了百度大腦。百度大腦不僅應用于百度的業務,2016年開始面向開發者開放。2017年、2018年,百度大腦愈加成熟,2018年,我在百度的AI開發者大會上發布了多模態深度語義理解,同時這些AI能力也開始多維度、多層次地開放。去年我們發布100多項AI的能力開放,這個數字今年又更大了。

除了技術本身,能力更多了,也更強了以外,很重要的一點是我們全面地把AI算法、AI技術變成了一個軟硬一體的AI大生產平臺。這樣一個AI大生產平臺,首先它具備能帶來工業革命通用技術的基本特征,它也有高度的標準化、自動化和模塊化的特征。下面就是完整的百度AI大生產平臺基本的架構:人工智能首先要有算力的支撐,有數據的支撐;我們知道,現在主流的人工智能技術都是基于深度學習的,所以,百度也打造了國內唯一的能力完整的開源開放的深度學習的平臺,這個平臺里包括核心框架、包括工具組件、開發套件、服務平臺等等,這就是百度的產業級深度學習平臺;深度學習在通用的學習基礎之上,是通用的各種AI能力,比如跟人的感知相關的,跟人的聽覺視覺感知能力相關的語音技術、計算機視覺技術,以及跟人的認知相關的自然語言處理技術、知識圖譜技術等等;再往上就是平臺,定制訓練的平臺面向垂直場景,根據應用進行技術的定制化;訓練之后當然還要通過部署讓這些能力真正的去應用,這個時候我們可以在云端進行部署、在端上進行部署、也可以在邊上進行部署,進而形成解決方案。

今年和去年,百度大腦還有一個很重要的變化,有了一個縱貫各層的AI安全模塊。前幾年我們也有,但是它是隱藏在里面的,我們做每一個算法的時候都要考慮安全,因為安全這件事太重要了。今年,我們把它獨立拉出來,不止針對AI安全,也解決各層,比如算力、數據等等的安全問題。我們要用AI技術不斷地推動生產力進步的同時,也會更加重視安全的問題。

這就是剛才提到的第二層,產業級的深度學習平臺飛槳。這張圖是一個完整的深度學習平臺架構。

基礎的還是深度學習框架,很多朋友都聽過一些主流的深度學習框架,百度的飛槳是中國自研的一個完整的深度學習框架,包括開發、包括訓練、包括預測。熟悉深度學習的朋友可能知道,開發有些時候會用動態圖,有些時候會用靜態圖,飛槳可以完整地支持不管是動態圖開發,還是靜態圖開發,而且更符合程序員的邏輯編程范式。訓練,很重要的一點是要支持超大規模的分布式訓練,百度飛槳可以率先支持萬億級參數的訓練。同時,訓練之前也需要數據的處理,我們也有很多基礎技術支撐工業級的數據處理,進而進行超大規模的訓練、預測。此外還涉及到要部署到什么地方,可能部署到服務器上,部署到端上,同時還涉及到安全加密等等。

在此基礎之上就是各種通用的能力,比如自然語言處理的模型庫、計算機視覺的模型庫、配件的、語音的等等。

再往上就是各種開發套件,比如ERNIE,我們在不斷地提升人對語言語義理解的能力。還有圖像分割、點擊率預估等等。

再往上還有各種工具組件。對深度學習這個詞我們都耳熟能詳了,但是深度學習還會衍生出來很多需求。我們知道深度學習是一個神經網絡,神經網絡是有結構的。這個結構怎么設計?通常是靠人類的深度學習專家,他會根據這個問題,對問題進行理解形成一個網絡。第一,這不是每個人都能做的。第二,即使是專家,這也是一個很不容易的過程。我們開發的AutoDL可以自動化的建模,而且效果已經超過了人類專家的水平。后面還有遷移學習、強化學習、多任務學習等等,包括現在非常熱的、效果也非常好的圖神經網絡、彈性深度學習等等。

這些還是很技術的,上面一層就跟應用貼得很近了,也就是服務平臺。像EasyDL定制化訓練和服務平臺,即使不夠了解深度學習也沒有關系,因為它非常簡單易用,直接可以用數據進行訓練,給出模型進行部署,即使不是很了解深度學習也沒有關系。當然如果想了解,還有一個開發實訓平臺,很多開發者包括很多學校的學生都基于這個平臺去學習深度學習。當然還有端計算模型的生產平臺,這是一個完整的深度學習的平臺。

剛才講了很多,總結一下,飛槳平臺第一它很完整,第二在一些重要的方面有一些它自己領先的特色,比如在開發方面,它是一種開發便捷的深度學習平臺,支持超大規模深度學習模型訓練,還可以進行多端多平臺的部署,以及建立產業級的模型庫。說到這些模型庫,第一它很豐富,這當然是很必要的。第二,所有這些模型庫都是經過大規模生產環境驗證過的錘煉過的產業級的、真正可以投入工業化大生產的開源模型庫。

前面講到了百度大腦,講到了深度學習平臺,這些技術領先性體現在專利上,我們現在應該是中國AI專利最多的公司,已經有5712多件AI專利了。今年我們也取得了很多世界比賽的冠軍。在開放層面,我們已經開放的能力有228項。接下來的數字是很龐大的數字,百度大腦開發開放的平臺會支撐很多應用,量有多大?每天調用的次數已經超過1萬億次,而且已經聚集了超過150萬的開發者。

所有AI的應用都要依托于云的能力,百度大腦就是依托百度智能云加速賦能各行各業的。下面舉幾個例子。比如這是一個數字員工,我們有一個基于人工智能的虛擬員工,它可以做客服、做主播、做教師、做醫生。

視頻中展示了在銀行、運營商、能源等行業中,我們數字員工的一些應用場景。

再舉一個智能媒體的例子。媒體涉及到很多方面,比如大家要創作一篇稿子,可能涉及到熱點的發現、寫作以及校對等等。比如發布,怎么更好的傳播,各個環節AI都會提供相應的服務。比如我可以幫助他自動選題,自動提供很多素材,自動幫助其寫作。甚至我們已經可以做到電腦直接寫作,寫出來的與人工的相差無幾。

智能質檢極大的提升了生產效率。車間里的零件,計算機視覺技術可以自動甄別哪些零件有瑕疵,自動分揀出來。效率非常高,同時也讓質檢工人眼睛的壓力得到了極大的緩解。

智能氣象,我們可以基于AI大數據技術重構氣象預測的過程,通過大數據、人工智能算法,可以做到效率更高,周期縮得更短。

智能道路救援,通過AI技術可以讓救援調度的時間大大縮短。救援的時候爭分奪秒,每一秒都意味著生命和財產的挽回。當下救援調度時間已經可以從行業的平均40分鐘縮短到5分鐘,不僅帶來了極大的經濟效益,更重要的是帶來了極大的社會效益。

百度經過多年積累的AI技術建立的AI大生產平臺,正在推動社會各行各業的智能化升級,讓我們一起推動產業智能化,讓我們的生活變得更加美好。謝謝大家!

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