喻友平:当真正的AI落地后手机的威力还会大爆发

2016-12-12 19:31 来源:光明网-经济频道  我有话说
2016-12-12 19:31:51来源:光明网-经济频道作者:责任编辑:张琳

    光明网讯 2016年12月10日下午,第十八届北大光华新年论坛“智能浪潮下的商业价值与机遇”奥迪分论坛在北京大学光华管理学院举行。北大光华管理学院与一汽-大众奥迪携手聚焦知名企业,探讨人工智能的商业化应用、产业生态与布局,邀请专家与业内领军人士,探索人工智能带来的行业变革与商业价值。光华管理学院管理科学与信息系统系邱凌云教授主持了此次分论坛。

    百度AI平台部的副总监喻友平在论坛上指出,手机是目前为止最智能的设备之一,当真正的AI技术在手机上落地应用之后,手机的威力比现在还会有一个大的爆发。

喻友平:当真正的AI落地后手机的威力还会大爆发

    图为百度AI平台部的副总监喻友平喻    

    以下为演讲实录:

    喻友平:我想跟大家分享的是什么呢?我想讲三点,一个我也想讲一下作为一个在这个里面做的从业者来讲,到底人工智能可以做哪些事情?再一个百度在人工智能领域做了哪些工作?这样一些工作是一个什么样的状态?再跟大家同步一下。第三,因为我们今天这个题目叫在智能浪潮下面的商业价值,也跟大家探讨一下人工智能对现在的企业来说到底能做一些什么东西。最近我在人工智能平台部这么一个部门,也有机会接触到很多企业家、很多行业,跟他们去聊,到底我们可以一起把什么事情做得比以前更好?因为我本人是大概在9年前加入百度,在3年前我参与创立了百度的大数据部,在三个月前参与创立了人工智能平台部。

    创立这个部门的初衷是什么呢?初衷就是要把我们人工智能的技术平台化,什么叫平台化?这个技术不是说给你一个产品,或者是一个公司来用,而是让更多的人去用,这个就是人工智能平台部。所以这个从我自己个人在百度的一个经历也可以看得出来,其实任何技术都是需要经过一个先在一个场景里面去应用,最终才能够真正去有更多的普惠的能力,所以我今天这个题目叫“人工智能普惠创新”,这个材料是我上个礼拜的时候,百度有一个云智峰会,我们叫ABC,这个A就是AI,所谓的AI、人工智能、大数据三位一体的主题,这里面有相关的我会翻译出来,不去重复讲。今天我感觉在校园里面,应该可以更加地稍微轻松一点。

    这是讲到会带来的改变,前面嘉宾已经讲到很多了,我都不讲了。包括提到2016年是AI的一些元年,我在别的场合也去解释过为什么2016年是元年,这里面包括算法的突破、技术的突破,包括应用得非常广泛,算法开源,政府的支持、投资的活跃,前面有两位跟投资非常相关的嘉宾都讲过了,这些我都不一一讲了,这些也比较偏技术。包括投资非常活跃、应用非常广泛,很多政府的支持,很多名人都讲这个东西很快是一个趋势,这些我都不讲了。

    大概是到今年9月份的时候,也就是刚才我们成立我所在的部门叫人工智能平台部,去干这个事情,这是9月份的时候,百度首次向外界去把我们叫百度大脑,百度人工智能有机的综合体开放出来,我们把这个东西开放出来之后里面包含哪些部分?这是我想讲的现在的人工智能到底有哪些核心的部分?

    比如说第一个图像的技术,图像技术相当于是人的眼睛,这个图像技术现在做到什么状态了?现在很多人都知道了,比如说用摄像头去抓坏人,其实已经颇有成果了,比如说把这种监控的高清摄像头去做分析,包括像OCR,就是所谓的对印刷品的分析,这个准确度也相当高了,这些都已经突破了人的使用的阈值了。

    但是是在前两周的时候,我跟一个企业去交流的时候,让我对这个东西的认知有了一个不同。福建那边有一个做电子商务的公司,它是做什么呢?它是做鞋底的交易,鞋子的供应链的交易,因为在福建当地有很多生产鞋底的厂家,他们每个企业都有几十万张鞋的图片,以及它用料、尺寸这些图片,有一个公司它做了一个平台。如果你是一个企业,你想生产某一双鞋子,你可以去找供应链里面的鞋底、皮子等等原料。他跟我讲他希望做一个什么功能呢?他希望做一个功能,比如说拍一个鞋底之后,就能够在几十万张鞋底的图片里面把对应的鞋底找出来,我问他这个有什么用?他说这个用处大了,他说因为我那里很多这些小的作坊,小的鞋厂,他们都是做假货的,他看到新出了一款鞋,或者说别的鞋底很漂亮,他希望拿着这个APP拍一个照,把那个鞋底一拍,他就立刻知道哪家厂有生产这个鞋底,他就会以最快的速度跟他联系把它做出来,就这么一个简单的东西,这个东西非常典型的就是图像识别技术,在这么一个非常小的领域里面的应用,这个东西如果不是我跟他去聊,你打死我都想不出来这个东西,他就能有这么一个应用。

    我觉得真正的图像的技术跟我们现在的这些商业,我们现在这些企业能够去产生联系,带来改变的一个小小的例子。我们能不能找到更多这样的机会?这个东西坦率地说,像百度这样的,做搜索引擎的,传统的做搜索引擎的公司,搜索引擎都已经开成为传统企业了,或者互联网已经逐步成为传统企业了,其实我们并不了解更多的各行各业的企业,他们有可能会怎么样能够利用这个技术去给他们带来一点改变。哪怕这个改变就像我刚才说的这样一个小的改变,这个东西对于我所在的部门,或者我所在的职位上,特别希望跟更多的企业去交流,如果他有需求,我文化可以比较快地在我的平台上面,他把数据拿过来,我们去把它运行,很快就可以解决这个问题,就可以帮他实现。

    我们看到现在的图像技术就能达到我刚刚说的状况,把一个鞋底拍一个照,就能够找到跟它非常相似的鞋底至少是,或者是相同的鞋底。这是我们实际在考虑人工智能的时候要多去找这样的点。其实我们现在更多存在的机会是这样的机会,这是我想说的在图像技术里面。

    当然语音方面,咱们科大讯飞的同行也在,语音方面基本上已经突破到一个可以用的状态了,不管是说语音的识别,还是语音的合成。我简单地说一下语音合成,大家如果有用手机百度,手机百度里面有一个小说频道,这个小说频道在座的朋友不一定在用,因为里面有大量的玄幻,比较无聊的一些小说很多。但是广大的人民群众喜闻乐见,大家甚至连看它,他更希望有些念这些小说给他听,这个物料是上十亿的物料,如果找一个人来念,得要念好多年才能把它念完,这个很难做到,所以在这种情况下语音合成的技术就很有帮助了。现在大家在手机百度里面,如果你到它的小说频道里面拿一篇小说出来,点朗读,大家可以去感受一下,其实我觉得基本上可以把感情读出来,而且比较流畅。我觉得是比较接近于真人的,可能比我的普通话还要好一点,或者比我说得还要好一点,可能比专业的人士稍微差一点,它是一个实际应用的场景里面可以把这个东西应用起来了。当然了,还有像声纹等等技术都可以去处理了。

    我们看看人工智能无外乎这几个部分,有图像、语音、自然语言理解、知识图谱、用户画像,或者说对用户的理解,以及在下方的机器学习的平台。其实我刚才说这几部分,对图像其实是人的眼睛,语音是人的嘴巴和耳朵,自然语言理解其实就是人对语言的理解能力,知识图谱是什么?知识图谱其实就是人对这个社会、这个自然的理解,这个知识图谱就是把世界上,我后面看到这个钟,关于这个钟的所有的属性,当我拍张照的时候,它就能识别出这是一个钟,而且知道这个钟是哪个生产厂家生产的,所有这些信息的构建其实是一个非常大的库,这些也是百度搜索引擎非常努力去做的工作,相当于人对世界的记忆。最后一个是用户的理解,这是什么意思?就是我对这个世界上人的认知,这个地方我举一个例子,我以前听说原来在校读书的时候,听说希尔顿酒店特别好,这是当时我们市场营销的老师给我们讲课,说希尔顿的服务特别好,好在什么地方?好在他的服务员能够记住每一个去他们酒店住过的客人的爱好,他能记住你喜欢吃苹果的,你来了我给你把苹果剥好,另外一个人不喜欢吃苹果,他喜欢吃香蕉,我很清楚你喜欢吃香蕉,希尔顿的服务把每个客人的偏好记得非常清楚,提供非常个性化的服务。大家想象一下如果这个服务生不是人来做,而是机器人来做,机器人对人的爱好的记忆基本上可以是无穷的。假如未来我们在酒店里面,如果有一个机器人服务员,它对每个人的理解,他的兴趣爱好,如果利用起来是不得了的。用户理解相当于是我们未来智能的大脑对人的记忆,所以对一个完整的人工智能智能的部分至少要包括我刚才说的这些部分,语音的、声音的、字眼语言理解的、以及对这个世界理解的知识图谱,以及对人的理解、对用户的理解,它下面整个的基础都是机器学习跟深度学习的一个平台,它通过不断地学习去提升他的认知。

    我刚刚想讲,这几个方面的能力现在我们都是开放的,刚才讲了图像和语音,像NLP,NLP把很多基本的算法开放出来,包括机器翻译前面也有讲过,应该说机器翻译现在已经达到初步可用的状态,初步可用的意思就是能够一定程度上节省人去做翻译的能力,比如说我跟一个老外要交流,假如说我不会说英语的话,我基本上把我说的话说进去,它翻译出来这句话基本上老外也能看懂,因为我们都知道这个经验。如果你英文说得不好,有一个老外他中文说得不好,他磕磕绊绊跟你说你也能听懂他在讲什么意思,现在的机器翻译大概就达到了这个状态,达到一个能磕磕绊绊大概能说明白是什么意思,要达到一个非常流畅的状态还需要时间。

    我们提到这样的能力也是开放的,我最近跟一些做机器人的公司去聊的时候,我原本还没想到这个东西能够用得那么多,我去一个机器人去看的时候,他说他用的就是百度的机器翻译的平台,他做一个机器人,他是放到一个具体的场景里面去使用的时候,可以让用户的话说完之后把它识别了,直接就进去,出来的就是再把它合成成为另外一种语言,基本上这个流程都已经能够跑空了,所以未来你跟他说中文,然后他能够很好地帮你翻译出来再给另外一个人听。比如说像我们看到电视里面,像国家领导人在这儿坐着,中间有一个翻译的角色,这个角色未来不用多久会被机器替代掉。

    刚才说的用户画像,这个也是现在各家大的互联网公司都在做的,对用户的理解。还有就是我们的机器学习的平台,这个现在也是面向行业开放的,我们都知道在机器学习的开放里面,谷歌有一个平台,搞技术的会有一定的了解,是一个开源平台,百度今年9月份的时候,也把百度内部深度学习的平台已经开放出来了,现在放在海外的有一个平台上去开源,国外的技术跟国内的技术是一半一半,海外平台对我们的速度方面还是比较认可的。

    这是我们正在做的一些工作,希望百度在过去的10几年做搜索引擎过程中间所积累的能力能够开放出来,因为搜索引擎它本身也是一个人工智能的产品。去应用到很多的行业里面,比如说像这里面提到一些行业的解决方案,这些都是我们现在正在做的一些工作,比如说面向金融行业,我们如何把这样一些能力整合起来,能够给更多的行业发挥实际的作用。其实我们也发现人工智能的技术现在离产业的应用之间最大的差距其实就是一个场景化的应用,场景化的应用里面最大的差距就是数据。现在还不存在某一个平台,我可以解决所有场景下的图像识别的问题,我可以解决所有场景的语音识别的问题,据我所知还没有这样一个系统,基本上需要跟场景去定制的。我们现在更多的工作希望跟很多行业,首先能够把技术跟实际的场景能够用起来,能够去解决一部分问题,比如说我们跟金融的这些解决方案。比如说现在金融行业里面远程开户认证,在我们自己百度金融产品里面有用到,我们给学生去发教育贷款,我们并不需要学生到现场来确认,只需要远程的沟通,最后在给他放钱的时间点,我怎么知道最后接受我钱的人是之前申请这个人,这个过程中间的一些确认,包括有人脸的、有虹膜的,还有他的声纹的认证,我们现在放出去的贷款有好几十亿,如果这个技术是不过关的,那肯定不敢用,现在我们自己敢把它用起来,未来也可以把它开放出来。

    比如说在线下的场所里面解决方案非常多,我就不一一讲了,包括人脸识别的技术。比如说这个是我们在乌镇有一个落地,如果今年去参加过乌镇的互联网大会可能知道,我们在乌镇把人脸识别的闸机,我们把乌镇的闸机改了,我们现在在百度做的闸机都是人脸的闸机,员工往那儿一站就可以进去,可能很多公司里面都有相当于考勤的,人脸识别来做考勤。通常是先刷一下卡,把这个卡对应的照片提取出来,再跟人脸进行比对,还有我不用刷卡,我直接到那个地方的时候,把我这个人脸到很大的规模的数据库里面去查找,这是一个技术上的提升。人脸用在闸机里面是大材小用,到底什么情况下能够用到大规模的人脸数据库里面去查找,而且又能够非常准确地找出来的能力,能用到什么场景下面能够有更好的价值?说实话,我们现在也在跟很多人去聊,看怎么样能够把这种技术用起来。

    也包括说智能手机的解决方案,手机是目前为止最智能的设备之一,但是再过几年之后,我相信大家看到的手机可能会说今天的手机像当年的功能机一样的,智能手机还会有一拨大的发展,当真正的AI技术在手机上落地应用之后,手机的威力比现在还会有一个大的爆发,这也是我们跟很多厂商在做的一些工作,也不具体讲了,包括生活服务上面也有很多的一些应用。比如说在一些生活场景下面,帮助他们更多地去提供一种,把语音合成的能力跟一些相关的农家书屋去合作,去帮助他们更好地获取知识,包括教育行业里面现在也有相关的很多应用,怎么样让他们能够得到更好的一些教育的机会。比如说在视频行业里面,这些最基本的,比如说反作弊、黄反,这个大家别小看,是一个极大的产业,这个里面是非常现行的商业机会。

    还有更多的场景和解决方案,这个都是我们今天花很多时间,因为在过去百度大概在三年前就成立了中国第一个深度学习研究院,这个也是咱们老板李彦宏,也是咱们北大的校友,他在技术上面的前瞻性非常地厉害,三年前就成立了第一个深度学习研究院,我们现在所做的工作希望它能够更多地开放出来,进行平台化,这也是我们主要做的工作。

    今天来这里演讲还有一个特别好的,也是特别巧合,很多都是咱们北大光华的校友,在之前刚好是通过一个机会,他们联系到我的时候,我说怎么这么巧呢?因为我刚好报考咱们明年的EMBA,特别巧的一个机会。我说难道他们是因为我到EBMA所以请我的吗?结果也不是,是因为别的。其实我当时来报EMBA有两个目的,一个也是去扩展一下更多的视野,另外一个是跟我本身的工作有关系,我的工作就是要把AI的技术能力去跟更多的行业去交流、去应用,我非常希望未来跟大家成为校友,跟大家有更多的一些合作。

    总的来说,AI的应用场景我们认为可能有两大类,一类是行业性的To B的场景里面,还有就是在用户的场景里面,用户场景里面未来有很多相关新的产品会出现,也不多讲了。

    这是把我上一次想讲的,在上一次云峰会上面讲的事情跟大家以另外一种方式跟大家做了一个交流,希望下来之后能有更多的机会跟大家交流,希望能够让AI的技术真正跟产业的需求能够碰撞出更多的一些火花,谢谢!

[责任编辑:张琳]
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