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2019 WAIC | 腾讯张正友:人工智能的热与酷

發布時間:2024/2/28 ChatGpt 38 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 2019 WAIC | 腾讯张正友:人工智能的热与酷 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

8月29日至31日,2019世界人工智能大會在上海舉辦,在31日舉行的“科技有道 擇善而行”——騰訊論壇上,騰訊 AI Lab 及騰訊 Robotics X 實驗室主任張正友博士進行了主題演講。以下為演講全文:

各位領導、各位嘉賓、各位朋友,大家早上好!

很高興再次來到世界人工智能大會。一年過去了,人工智能仍然是很熱門的話題,it’s still a very hot topic。同時,人工智能還很酷,每個公司都想往人工智能上靠,投資公司投資的時候也要看看和人工智能有沒有關系。“酷”這個字其實來自英文cool,非常棒的翻譯。既是Hot也是Cool。但cool在英語里也有涼,有冷靜的意思。所以我們同時要冷靜看待人工智能。

近年來,世界主要發達國家都將人工智能作為國家戰略,投入了大量的人力物力,力爭贏得全球科技競爭的制高點。

作為在人工智能領域奮斗了三十多年的老兵,很高興看到人工智能的今天。我也見證過人工智能的高高低低,深知最近人工智能繁榮的來之不易,是幾代研究人員持之以恒,坐了幾十年冷板凳換來的,我們都要珍惜,要把人工智能技術切實用好,造福人類。

同時我們也要認識到目前的人工智能離真正的智能還很遠,比如智能如何發育和自主進化,這些都需要我們繼續對人工智能的基礎研究進行長期穩定的支持。

所以我們一定要兩條腿走路。一條腿,支持將現有的人工智能技術賦能各行各業,造福人類。另一條腿,支持構建人工智能基礎研究的穩定環境,推動人工智能基礎理論的創新和突破。

人工智能主要有三大流派

  • 符號主義(symbolism),希望通過邏輯演繹系統,模擬人類智能活動。代表技術有啟發式算法,專家系統,知識工程。

  • 連接主義(connectionism),模仿人腦結構,將神經元連成神經網絡,利用連接機制來學習。代表技術包括感知機(perceptron),支持向量機(SVM),深度學習(DNN).

  • 行為主義(actionism或situated AI), 通過外部行為探索智能,是一個感知-動作型控制系統。代表技術包括自組織映射(SOM),遺傳算法,強化學習。

當然,這一波的人工智能興起是以深度學習為代表的,得力于大數據和強算力,因而在視覺、語音、翻譯等感知領域取得重大突破,跨越了很多應用門檻。

但是還有很多場景目前的深度學習還不能解決,比如認知智能包括機器的思考、決策、和推理能力,比如對環境的適應,比如學習能力的自主進化。這些都需要我們放開思維,大膽探索,將不同流派融合,甚至創造新的流派,開發出真正自主智能的系統。

下面我將圍繞騰訊AI,對我們的布局,目前所取得的進展,以及未來的發展方向三個話題展開演講。

目前騰訊已建立兩大實驗室矩陣——人工智能實驗室矩陣,包括致力于全面基礎研究與應用的在深圳及西雅圖的騰訊AI Lab、基于視覺的騰訊優圖、基于語音與自然語言理解的微信 AI等四大實驗室;以及基于前沿科技的實驗室矩陣,涵蓋機器人、量子計算、5G、邊緣計算、IoT和音視頻技術等,打造面向未來的科技引擎,推動自主技術創新。

作為衡量機構研究實力的重要標準,成立兩年多來,騰訊AI Lab的基礎研究成果已覆蓋CVPR、ACL、ICML、NIPS及Nature Communications等國際頂級AI學術會議或期刊,發表論文數量近350多篇,位居國內企業前列。此外,我們還發布了三大開源項目:

  • Tencent ML-images: 這是業內最大規模多標簽圖像數據集

  • PocketFlow: 這是世界上首款自動化深度學習模型壓縮框架

  • 中?詞向量數據庫:這是業內領先,包括了800多萬中文詞匯

騰訊積極與外部學界合作,建立了8大聯合實驗室,參與53個研究合作項目,聯合培養34位頂尖學生,接待了17位全球訪問學者。通過一年一度的學術論壇、聯合研究、訪問學者、博士生及研究生獎學金等多種項目和形式,推動前沿研究應用及人才培養。

下面介紹一下騰訊在AI方面的進展。

目前AI的現狀主要還停留在感知層面,依賴大量的標注數據。在計算機視覺、語音處理、和自然語言里的自動翻譯方面有很大的成功。比如騰訊的同聲翻譯就在支持著這一屆的世界人工智能大會。

所以目前在限定條件下的感知與分析能力已經相對比較成熟。下一步要去解決充滿不定性的現實環境的問題。我們的目標是取得技術突破,助力產業顛覆式升級。

AI的進一步發展依賴于提升三方面的能力:第一是內容的生成,第二是對世界的認知,第三是對行動的決策。下面我舉幾個例子。

在內容生成領域,我會舉視頻風格轉換為例。在認知領域,我會舉虛擬人為例。在決策領域,我會舉絕藝圍棋機器人為例。

這個工作依賴于對視頻場景的深度理解,識別其中人物、物體、場景,并分析它們的關系,并在時間順序識別視頻中不同的動作和事件,就可以高效的生成豐富的內容,比如卡通風格的視頻。

在認知領域,我們通過虛擬人的形態,進一步探索面向未來的人機交互新形式。它集合了計算機視覺、語音、自然語言理解到智能決策協作等多種AI技術于一身。通過跨學科、跨模態的交叉多模態研究,讓機器用感知判斷人類情緒,用認知判斷意圖,并進行更復雜的分析與決策,從而不斷向真正的人類智慧靠近。

讓我們看看騰訊虛擬人目前在游戲解說中的表現吧。請看視頻。

我們相信這樣的虛擬人具有無窮潛力,不但能虛擬解說,還能成為虛擬偶像、虛擬主持人、智能助手、兒童或老年陪伴、虛擬教師等等。

在AI決策領域,騰訊 AI Lab 一直走在行業前列。早在2016年研發的圍棋 AI “絕藝”(Fine Art),三年了拿到了4次世界比賽冠軍,現擔任中國國家圍棋隊訓練專用 AI。

策略協作型 AI 「絕悟」是2017年與王者榮耀共同啟動的前沿研究項目。它的搜索空間比圍棋要復雜的多,是10的兩萬次方。宇宙的原子數才只有10的80次方,可見王者榮耀AI的難度。去年,我們達到業余頂尖水平。今年8月初我們參加了在吉隆坡舉辦的王者榮耀世界冠軍杯半決賽。在特設的5v5水平測試環節中,「絕悟」戰勝了職業選手賽區聯隊,升級至王者榮耀電競職業水平。測試結果代表騰訊在深度強化學習、多智能體決策智能課題上的國際級 AI 研究水準,也標志著公司在攻堅通用人工智能( Artificial General Intelligence)難題上更進一步。

AI+農業,我們也邁出了一小步——一個很會“種”黃瓜的AI。去年在荷蘭舉辦的國際AI溫室種植大賽里,我們利用傳感器和攝像頭自動收集溫室氣候、作物發育情況等環境和作物數據,再用深度學習模型計算、判斷和決策,驅動溫室的設備元件,遠程控制黃瓜生產,最后獲總比分第二、AI策略第一的成績,還開心收獲了3496公斤黃瓜。

今年我們參與組織第二屆AI+農業比賽,這次是種番茄,國內吸引了北大、中科大、農大、浙大及哈工大等名校參與。

AI+醫療,騰訊是“醫療影像國家人工智能開放創新平臺”。騰訊專門成立團隊深耕醫療領域,部分結果上線 100 余家三甲醫院。

我著重講一下我們智能顯微鏡的工作。我們在顯微鏡這種古老而重要的醫療器械中加入了AI與AR技術,讓機器自動識別、檢測、定量計算和生成報告,并將檢測結果實時顯示到醫生所看目鏡中,在不打斷醫生閱片的同時及時提醒,提高醫生的診斷效率和準確度。

最后我想講一講騰訊AI的未來。

我們的愿景是通過深入研究,實現技術突破,邁向通用人工智能,連接人與人,人與內容,人與服務。

回到我演講開始提到的,現在的人工智能真的智能嗎?看看左邊的視頻,攝像頭能一直跟蹤住人,好像是智能的。但看看右邊的視頻,你覺得它智能嗎?想象一下,如果一個人想要蓋住你的眼睛,你會怎么做?我是會躲開的。但這個系統顯然沒有這樣的舉止。現在的人工智能只是機器學習:從大量的標注數據去學習一個映射。

那什么是真正的智能?我想目前還沒有定論,我們對我們自己的智能還沒有足夠的了解。不過我很認同瑞士認知科學家Jean Piaget說的,智能是當你不知道如何做的時候你用的東西。

如何去實現有智能的系統呢?可能有很多條路,但我認為一條很重要的路是有載體的智能,也就是機器人。請看視頻

在機器人領域,我提出了A2G理論,A是AI, 機器人必須能看能聽能說, B是Body本體,不同的本體形態具備不同的能力,C是Control控制,讓本體完成特定的任務。ABC組成了機器人的基礎能力。D是Developmental Learning,發育學習,E是EQ,情感理解、擬人化,F是Flexible Manipulation,靈活操控。最后要達到G,是Guardian Angel,守護天使。因為時間關系,就不一一展開了。

我們在這屆世界人工智能大會上展出了世界首款工業巡檢操作機器人雛形,不知道大家去看過沒有。本體Body包括移動平臺,機械手,還有立體視覺。AI部分包括視覺讀表,三維定位,有毒泄露氣體檢測等。控制部分包括機器人運動,機械臂操作,攝像頭主動變焦,等。決策部分包括自主操控和遙操作。如果機器人覺得它自己完成不了,就會提醒遠程操作員遙控。

我們還做了三款其它機器人:絕藝圍棋機器人,桌上冰球機器人,還有機器狗Jamoca。

因為時間關系,我就不展開了。謝謝大家!

騰訊AI Lab是騰訊的企業級AI實驗室,于2016年4月在深圳成立,目前共有70位世界頂尖的研究科學家及300多位經驗豐富的應用工程師。借助騰訊豐富的應用場景、海量大數據、強大計算能力和一流科技人才等發展優勢,AI Lab致力于不斷提升AI的認知、決策與創造力,向“Make AI Everywhere”的愿景邁進。

騰訊AI Lab強調研究與應用并重發展,力爭“學術有影響,工業有產出”。在基礎研究上,AI Lab關注四大方向,包括機器學習、計算機視覺、語音識別及自然語言處理;技術應用上,實驗室推進四大領域,包括社交AI、游戲AI、內容AI與醫療AI的發展。

實驗室的AI技術也廣泛應用在微信、QQ和騰訊覓影等上百款產品。行業應用上,實驗室研發出的圍棋AI“絕藝”屢獲國際賽事冠軍,是科技賦能國粹文化的代表。實驗室支持的國家級AI+醫療標桿產品“騰訊覓影”也不斷取得技術突破,從醫療影像延伸到輔助診療等功能。截止2019年5月,項目已落地100多家全國三甲醫院,服務患者近160萬人。

實驗室還堅持與學界、企業界和行業共建“共享 AI+未來”,已和美國麻省理工大學、英國牛津大學、香港中文大學等多所海內外知名院校開展學術合作,

二、目前進展

關于AI目前所取得的進展,張老師提出當下的AI專注于認知與大數據,例如在計算機視覺、語音識別和自然語言處理中。通過與不同的垂類合作,結合工程和科學研究,AI在騰訊賦能內部業務職能推動了行業變革。

(2)AI+游戲

AI+游戲領域,騰訊 AI Lab 一直走在行業前列。與王者榮耀共同探索的前沿研究項目 - 策略協作型 AI 「絕悟」今年8月初在吉隆坡舉辦的王者榮耀最高規格電競賽事——世界冠軍杯半決賽的特設環節中,在職業選手賽區聯隊帶來的5v5水平測試中獲勝,升級至王者榮耀電競職業水平。測試結果代表騰訊在深度強化學習、多智能體決策智能課題上的國際級 AI 研究水準,也標志著公司在攻堅通用人工智能( Artificial General Intelligence)難題上更進一步。實驗室早在2016年研發的圍棋 AI “絕藝”(Fine Art),現擔任中國國家圍棋隊訓練專用 AI ;2017年,“絕悟”開始研發并在約一年后達到業余頂尖水平,騰訊還在清華聯合團隊在射擊類頂級 AI 競賽 VizDoom 奪冠,并在《星際爭霸2》首先研發出擊敗內置 AI 的智能體。

AI+內容,通過推薦算法優化推薦用戶喜愛的內容。在騰訊視頻里,我們提供了超分辨率和視頻分類的技術。此外,我們還探索了對視頻內容的深度理解、編輯與生成。比如,讓機器深度分析一個視頻,識別其中人物、物體、場景,并分析它們的關系,并在時間順序識別視頻中不同的動作和事件,產生能表達出視頻豐富語義信息的語句。

AI+社交,進一步探索面向未來的人機交互新形式,通過跨學科、跨模態的交叉多模態研究,讓機器用感知判斷人類情緒,用認知判斷意圖,并進行更復雜的分析與決策,從而不斷向真正的人類智慧靠近。代號T.E.G的虛擬人就是騰訊多模態研究的代表,它集合了計算機視覺、語音、自然語言理解到智能決策協作等多種AI技術于一身,目標是不斷逼近人類智慧。她穿梭于演唱會、體育或電競比賽、教育課堂等不同場景,在虛擬助手、解說、老師到歌舞姬形態上具有無窮潛力。

AI+醫療領域,騰訊致力于打造篩查-診斷-治療-康復全流程的醫療解決方案,并探索更多技術可能性,希望產品能真正在醫院和醫療場景落地,切實幫助到醫生和患者。我們在顯微鏡這種古老而重要的醫療器械中加入了AI與AR技術,讓機器自動識別、檢測、定量計算和生成報告,并將檢測結果實時顯示到醫生所看目鏡中,在不打斷醫生閱片的同時及時提醒,提高醫生的診斷效率和準確度。今年我們還會繼續通過“騰訊覓影”產品深入探索AI+醫療的應用,目前圖像處理技術已用在食管癌、肺癌、糖尿病性視網膜病變等疾病的早期篩查上,語言和語音處理技術也用于智能導診和輔診上。

AI+農業,我們也邁出了一小步——一個很會“種”黃瓜的AI。在荷蘭舉辦的國際AI溫室種植大賽里,我們利用傳感器和攝像頭自動收集溫室氣候、作物發育情況等環境和作物數據,再用深度學習模型計算、判斷和決策,驅動溫室的設備元件,遠程控制黃瓜生產,最后獲總比分第二、AI策略第一的成績,還開心收獲了3496公斤黃瓜。

三、未來發展方向

騰訊目前將繼續立足腳下,利用好人工智能(AI)、大數據(Big Data)和云計算(Cloud Computing),即ABC科技,構建新型基礎設施,做“數字化助手”的標配,形成科技創新與產業應用相互促進的良性循環,這在醫療、安防、零售、交通與娛樂行業已經有所體現。

同時,騰訊也將放眼未來,在核心技術上推進前沿、原創和開放性的基礎研究,并在關鍵性技術上前瞻性布局ABC 2.0技術版本,即人工智能(AI)、機器人(RoBotics)和量子計算(Quantum Computing)的全新ABC組合。

我們還成立了企業級機器人實驗室騰訊 Robotics X ,構建AI+機器人雙基礎部門,打造虛擬世界到真實世界的載體與連接器。實驗室的主要任務是攻克A到G的7大技術突破點:一是攻克“ABC”基礎能力,即人工智能(AI)、機器人本體(Body)與自動控制(Control);二是探索“DEFG”機器智能,包括進化學習(Developmental Learning)、情感理解與擬人(EQ)、靈活操控(Flexible Manipulation)等能力,最終實現成為人類守護天使(Guardian Angel)的終極目標。

我們做了一些展示型的Demo, 分別是絕藝圍棋機器人、桌上冰球機器人、機器狗Jamoca。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的2019 WAIC | 腾讯张正友:人工智能的热与酷的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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