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騰訊俞棟:騰訊AI Lab的目標是Make AI everywhere

http://finance.sina.com   2018年01月11日 22:59   北京新浪網

騰訊AI Lab副主任、傑出科學家俞棟騰訊AI Lab副主任、傑出科學家俞棟

  新浪科技訊 1月11日下午消息,在在騰訊衆創空間CES之夜中,騰訊AI Lab副主任、傑出科學家俞棟介紹了騰訊AI Lab的戰略佈局及最新進展。

  “在騰訊,我們的AI戰略是AI in ALL,我們想把AI用在所有的應用場景中,並通過‘基礎研究——場景共建——AI開放’三層架構推進AI戰略的實施。”

  最近幾年,AI已成為全球熱詞,俞棟認為主要有兩方面原因:“一方面原因在於人工智能的技術得到了飛速的發展,另外一方面是因為我們看到在越來越多的場景裏人工智能確實能夠提升我們的生産力。比如,日常生活中的人機交互場景、真實物理世界中的需要自主決策和自主控制的應用場景,以及工業領域裏機械性的、重覆性的工作場景,都可以通過AI大大提升效率。”

  就騰訊而言,AI已經有了較為廣泛的應用,這些應用增進了用戶體驗。據俞棟介紹,騰訊 AI Lab在研究層面,重點關注機器學習的基礎理論研究、計算機視覺、語音識別以及自然語言處理四個方向。在應用領域,結合騰訊的業務重點發展游戲AI、社交AI、內容AI和平台型AI。

  俞棟在當天的演講中着重介紹了騰訊 AI Lab的最新進展:“騰訊 AI Lab的目標是Make AI everywhere,也就是AI in All的另外一種表述。”

  在游戲AI方面,俞棟表示:“我們不僅研究棋類游戲AI,同時也做智能體和人工環境交互情境下的一些游戲AI研究。因為游戲也是一個訓練AI與環境交互,AI與人交互和博弈的重要途徑,通過研究游戲AI,我們可以研究如何實現真正的通用AI。” 俞棟還介紹了騰訊在社交AI、內容AI中的最新進展。

  據他介紹,騰訊的社交AI通過提升用戶與用戶之間交互的體驗,來增加人與人交互的便利性,同時提供更多人與人的交互方式。通俗講,就是通過技術手段,使得人與人之間的交互變得便利。比如有些人只懂某種語言,社交AI可以通過語言之間的翻譯,讓大家能夠聽懂並交流。

  內容AI不僅能理解文本信息,也能理解圖像和視頻信息。比如,給系統一些圖,它可以根據圖片生成歌詞並唱出來。再如,讓AI通過跟蹤人的肢体動作來判斷對某些要求的動作、規範是否做得到位,可以産生一些更有趣的體驗。此外,內容AI還可以做個性化的推薦。以文本推薦為例, AI利用文本本身的信息(比如新聞的信息)、閲讀人的信息和當時的環境,還包括他的朋友的信息,我們可以做到比較精準的推薦。

  近年,AI+醫療已成為很重要的AI應用場景。俞棟表示,騰訊AI Lab 也做了很多嘗試,尤其是在醫療影像和AI輔助診療方面,騰訊覓影可以非常準確地識別食道癌和肺癌病灶。在AI輔助診療方面,通過分析醫學論文和醫療記錄等,可以更好地了解某種疾病有些什麼病症,發展下去有什麼樣的變化,在不同的療法下會有什麼樣的結果,然后半自動地構建一個知識庫。“利用這樣的知識庫,我們就可以做輔助診斷,不僅能夠加快診療並且能讓診療變得更準確。” 俞棟表示。

  “AI的發展是一個系統工程,不是一家公司或者幾家公司可以獨立發展的,我們的AI戰略還包括AI開放,即平台型AI。”據俞棟介紹,在場景共建層面,騰訊AI Lab通過AI開放戰略賦能合作伙伴,助力AI技術在更多場景的應用轉化。

  據了解,作為AI開放戰略的載體,騰訊AI開放平台匯聚了行業頂尖的AI技術能力、專業人才和産業資源,並依托騰訊AI Lab、優圖實驗室、WeChat AI等團隊的技術能力以及騰訊雲的計算能力,升級鍛造創業項目。該平台已開放超過60個API介面,為合作伙伴提供自然語言處理、計算機視覺、語音識別能力等技術支持,全方位扶持創業者的發展。

  而作為騰訊AI開放平台與合作伙伴橋樑的騰訊AI加速器,也在當天宣佈面向全球招募第二期學員。AI加速器將重點聚焦零售、醫療、翻譯、硬件、內容等領域,招募全球範圍內擁有獨特的技術能力,或擁有垂直的行業資源,或擁有獨特行業解決方案的天使-B輪的創業公司。騰訊AI加速器將通過提供技術、資源、導師、市場、投資等五大層面的扶持助力AI創業者,幫助入駐企業在AI技術及産品尋找到更多的應用場景,促進AI技術在各行各業的落地應用,與合作伙伴一起實現AI in ALL。(宵寒)

  以下為俞棟演講全文:

  今天,我要介紹的是騰訊的AI策略和已取得的一些進展。因為我的幻燈片用了英語,我將用中文演講,以照顧在場大多數说中文的聽衆。

  大家可能都知道,在最近的幾年裏,人工智能變成了一個非常熱的詞。一方面原因在於人工智能的技術得到了飛速的發展,另外一方面是因為我們看到在很多場景裏人工智能確實能夠提升我們的生産力。比較常見的幾個場景,一個是對話系統,比如说在CES裏大家也能夠看到有很多的智能音箱以及智能機器人和車,主打人跟機器或者人跟車交互這樣的應用。

  第二個比較常見的是人工智能技術在真實物理世界中的應用,這會涉及一些,比如说自主決策和自主控制這樣一類的技術。

  第三類是在已有的一些工業場景裏面,之前因為缺少一些技術使得它不夠智能化,有很多工作需要人工去做,但現在由於人工智能技術的發展,使得很多機械性的、重覆性的工作,或者需要從大數據中發現複雜關係的工作,可以由機器來代替了。

  人工智能技術在騰訊目前主要起到賦能的作用。它使得在很多場景裏,體驗能夠做得比原來更好。所以在騰訊,我們的AI戰略,叫做AI in All,就是在所有的場景裏面,我們都想把人工智能技術用在裏面。從組織架構來講,我們也建立了若幹與人工智能相關的實驗室;並且在很多不同的産品團隊裏面,有很多熟悉人工智能技術的工程師。在這些配置裏面,其中一個很重要的組織就是騰訊的人工智能實驗室,即騰訊 AI Lab。我今天主要介紹在騰訊 AI Lab的一些進展。

  騰訊 AI Lab有一個比較重要的目標,就是Make AI everywhere。其實也就是AI in All的另外一種講法。

  在研究層面,我們比較關注四個方向。一個是機器學習的基礎理論,一個是計算機視覺,一個是語音識別,還有一個是自然語言處理。

  在應用層面,我們有三個重點方向,就是游戲AI、社交AI、和內容AI。我們選擇這三個重點方向主要因為它們和騰訊的業務比較契合。

  游戲AI,主要是通過人工智能的技術,使得游戲的設計和玩家的體驗都能得到提升。大家可能知道,騰訊游戲在整個世界範圍都處於領先的地位,所以游戲AI有很多的應用場景。

  第二個是社交AI,它的目標就是要通過使用AI技術來更好地提升人跟人,人跟機器的交互。這也是因為騰訊有兩大主要的社交網絡,一個是微信,一個是QQ。

  另外一個就是內容AI,我們希望通過理解內容來更好理解用戶,來給不同的用戶提供不同的、個性化的服務。

  在游戲AI領域,我們最早做的是棋類游戲,比如騰訊的絶藝,就是我們研發的圍棋AI。在之前機器圍棋國際性頂尖比賽UEC杯中,絶藝11連勝得到了冠軍。

  但是我們的游戲AI研究並沒有止步在這裏,因為我們覺得游戲AI不僅僅可以提升游戲的能力和玩家的體驗,同時它也是一個非常好的研究人工智能技術的環境,是一個研究智能體怎麼和環境、怎麼和人交互和博弈的一個場景,所以我們能夠通過研究游戲AI,來慢慢地研究如何實現真正的,我們叫做通用人工智能的技術。所以在這方面,我們就不單單只是做圍棋AI,我們同時也做智能體和人工環境交互情境下的一些游戲AI研究。

  在社交AI領域,我們通過技術實現人跟人交互的更新的更有效的方法,以此提升人跟人交互的便利性和體驗。

  舉個例子,就是通過技術手段,使得人跟人之間交互變得更容易。比如说有些人,他只懂某種語言,但我們可以通過語言之間的翻譯,使得大家能夠互相聽懂。

  我現在播放的是一個在今天來说比較常見的同聲翻譯的demo(演示),很多公司現在都有這個能力。通過結合語音識別技術和機器翻譯技術,我們可以打破語言障礙,使人和人之間的交互變得更容易。

  在內容AI領域,我們不但要理解文本信息,也要理解圖像和視頻的信息。這樣,我們一方面能夠更好地理解內容本身,同時通過理解內容,也可以更好地理解用戶,給用戶提供更好的推薦。另外,我們也通過理解內容,反過來可以生成內容,這是更難的一步。

  舉兩個例子。一個是通過建立圖像跟自然語言之間的聯繫,我們可以做很多事情。比如在照片下面我們可以自動加上標注,或者可以通過給定一張照片,找到其他類似的照片。另外,你也可以提供照片或者video(視頻),讓系統做其他事情。這裏的demo(演示)就是看圖唱歌,就是給一些圖,它可以根據圖片生成歌詞並唱出來。下面是demo(演示)。

  這就是一個簡單的例子,結合圖像識別和理解技術以及語音合成技術。當然這裏不是一般的語音合成,它涉及韻律,是更類似音樂合成的技術。我們可以看到,把不同技術銜接起來,可以産生一些人跟人之間交互的更友好的手段。

  另外一個例子,就是通過計算機視覺技術能夠跟蹤人的姿態變化。然后,産生一些更有趣的體驗。我們也可以放一個demo(演示)。

  右邊的demo(演示)就是通過跟蹤人的肢体動作來判斷對某些要求的動作、規範是否做得到位。

  另一方面,通過內容AI,我們可以做個性化的推薦。這裏是文本推薦,就是我們利用文本本身的信息,即新聞的信息、閲讀人的信息和當時的環境,還包括他的朋友的信息,我們可以做到比較精準的推薦。

  當然,在最近的幾年裏面,還有個很重要的人工智能應用場景,就是AI+醫療。AI Lab 也做了很多嘗試,尤其是醫療影像和AI輔助診療上面,我們可以做到非常準確地識別食道癌和肺癌病灶。即便給定的訓練樣本只告訴系統有還是沒有癌症,但沒有標注在什麼地方有,我們的技術也能自動地判斷在什麼位置有病變。這個比原有的技術有很大的提升。

  另外,我們也在研究AI輔助診療,通過分析文本,包括分析醫學論文和醫療記錄,可以更好地了解某種疾病有些什麼病症,發展下去有什麼樣的變化,在不同的treatment(療法)下會有什麼樣的結果,然后半自動地構建一個知識庫。利用這樣的知識庫,我們就可以做輔助診斷,不僅能夠加快診療並且能讓診療變得更準確。

  我們把許多基本的人工智能技術和能力包裝起來變成API和SDK,以便大家使用。這些能力包括語音識別、合成、翻譯、情感識別、文本分析和理解、物體識別,也包括闲聊等,然后放在開放平台上。有兩個渠道大家可以使用我們提供的能力,一個是AI.qq.com,另一個就是騰訊AI加速器。謝謝大家。

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