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百度余凯:收集数据需要时间,跑在前面的永远

2018-01-08 16:33 次浏览 来源:网络整理

  


  虎嗅注:极客公园创新大会今日在北京开幕,百度深度学习研究院(IDL)副院长余凯发表演讲,阐述大数据时代,人工智能与深度学习的发展。虎嗅对部分内容进行了编辑:

  以下是余凯的演讲实录:

  各位朋友早上好!在我的演讲之前,先给大家看一段有趣的视频。

  大家看这辆车开进我们会场,正从我的左侧往右侧开过来,上面没有人,它自平衡行走,看起来有点诡异。

  为什么我们会做这样有趣的自行车?它是真正的自行车,以前的自行车不是自己行走的。为什么做这个事情,这个就涉及到我今天演讲的话题,就是百度大脑所思考的人机关系。

  大家可能会好奇,什么是人工智能?这是一个很严肃的学术话题,今天这个会场我想我们抱着对科技的热情,不需要那么严肃,大家跟我一样是科技的粉丝,看过这样的电影,这个小机器人,它具有相当高的智能。首先这个小机器人具有感知的能力,他有眼睛,可以感知这个环境:哪个地方是路,哪个地方是障碍。

  感知的基础上它就会思考和理解,理解什么呢?比如说这个地方是平地它可以走,这个地方是下去的坡,它不能走,这就是理解。在理解的基础上,它说会去控制,去决策。所以说你看,从感知、理解到决策,在一个小的机器人身上体现得淋漓尽致,这就是非常直观地感觉人工智能涉及的几个方面。

  智能的本质是学习

  在今天的市场上面,充斥着智能设备,有智能手机、智能手表、智能水杯,前一段谷歌说做智能汤勺,我们在做智能筷子。它们为什么叫智能产品?他们是不是真的有智能?我们来思考一下。我们把所有的产品放在一边,另外一边是六七十年代的老式收音机。他们有什么不同,都是在人操控的情况下去完成一些任务,从这个角度讲,他们看似并没有太多的不同。

  思考这个问题,实际上可以帮助我们区分现在的这些智能产品,哪些可能是不一定智能的。举个例子,如果在座的跟我是同一个年纪的话,在小学的时候学过一篇课文,讲板凳的故事,爱因斯坦做了一个小板凳,做的很粗陋,根据这个状况我们能不能说他不聪明。跟同年代的小朋友和做的小板凳比,你可以得出结论这个人不是那么聪明。爱因斯坦做这个板凳之前,每一天都在做好多板凳,每一次都在提升,根据他过去做的经验和教训去改进他的下一次。如果动态地看,你会发现他是一个不断学习成长的曲线。

  这里面智能的本质在于什么呢?在于你是不是随着经验不断地演化,不断地进步,正如我们的主题叫觉醒叫进化,进化实际上是智能的本质。这里面的经验是什么呢?经验就是数据。你随着过去的经验数据能够不断地学习,不断地提升,今天可能不聪明,但是明天你会变得更聪明,这是智能的本质。所以学习是智能的本质。

  经验数据与深度学习

  这里面提到一个非常重要的方面,就是经验。在计算机科学和人工智能领域,我们叫它经验数据。经验就是数据,数据就是经验。这就涉及到我们今天经常提到的所谓大数据,是因为我们现在迎来一个伟大的时代,这个时代就是大数据的时代。我们来看看,移动互联网给我们带来怎么样的深刻变化。

  比如说这是2005年圣彼得教堂门口的广场上,很多的信众在等待教皇的选举结果。八年以后新的一代教皇重新选举,同样是那批信众,我们看到移动互联网怎么改变世界,每个人都连接了他的设备,这些设备无时无刻都在产生数据。今天在座的每个人跟我一样连接平均两到三个设备,我的口袋里面就有两个手机。

  但是这个数据到2020年,呈现不断爆炸性增长的趋势,甚至有比这个预测更加夸张的。前段时间乌镇大会上孙正义说到,2020年每个人要连接1000个设备。这个不一定那么夸张,每个钮扣可能都是一个智能的连接设备。移动互联网时代万物互联,随之而来的就是数据的爆增。大量的数据给我们带来前所未有的机会,所以说我们从万物互联到大数据时代,大数据时代随之而来的就是无处不在的智能。

  最近几年,我们在人工智能领域经常听到最引人瞩目的领域就是深度学习。跟大数据时代悄然地发生在一起,这里面有它深刻的时代背景。我们看一下这个曲线,我们的横轴是数据规模,传统的人工智能的算法下,数据到了一定程度效果不再提升。对于深度学习,我们看是怎样的曲线。随着数据不断增长,效果会不断地提升。所以说深度学习可以帮助我们去吸收数据所带来的红利。从技术的角度是这样看,如果从商业的角度来看,你会看到如果你的商业模式也是随着数据的增长陈兴国ian这样的曲线,那说明什么?我要恭喜你,你有一个非常好的壁垒,一个竞争壁垒。

  为什么?因为收集数据需要时间,别人要获得同样的能力,他需要花更长的时间,所以你永远跑在前面,搜索引擎就是这样的一个模式。基于大数据的商业模式是有很好的竞争壁垒。

  百度深度学习的落地点

  百度过去两年在深度学习这个领域可以说是做了很多工作。到今天,百度大脑这个项目已经取得了相当大的进展。它是一个无时不刻在学习、演进和进化的系统。两个月前我给大家介绍的时候,我介绍的是百亿级的参数构建世界上最大的深度神经网络,今天我把百亿级改成千亿级,可以构建更大规模的深度神经网络。

  具体落地的有哪些呢?深度学习开始是受到大脑结构的启发。今天我们更多是从统计和计算的角度来看待这个问题,另外也有很多的学者从仿真大脑的生物学角度去做这方面的研究,这两条路应该是齐头并进,互通有无,互相帮助的。

  至于谈到百度深度学习在内部落地在什么地方,我们可以看到在搜索、广告投放、图像识别和语音识别这些领域,都有相当大的进展。比如说我们看搜索,没有用到深度学习时,绿色的是我们在搜索满意度上面领先竞争对手的比例,用了深度学习以后,过去一年我们提升的比例是这样子的。从另外一个角度讲,它也是目前深度学习技术用在自然语言方面最成功的一个例子。

  当然,在广告投放这个领域,整个百度凤巢广告系统已经进入深度学习的时代,广告的点击率提升非常显著,具体的数字是商业秘密,我不能讲,是百分比两位数的提升,这个对公司的营收是有一个巨大贡献。

  在语音这一块,可以说我们过去两年里面语音识别率不断提升,移动搜索中文语音识别我们是世界领先的。在图像这个领域,去年我们在物体检测模型上单个模型是世界最好,谷歌是第二。

  大家可能会关心,在过去几年里面,技术的发展在图像分类这个领域是一个怎样的量变到质变的过程,我们还是看图像分类的例子。这边我给大家演示的是在最近这几年,世界上最好的成绩是怎么样变化的。2010年世界最好的成绩在那个地方,整个深度学习往前发展,我们看到每年它都是以很快的速度向前演进。在2014年年底的时候,这个结果是到5.9%这样的错误率,这是百度做到的,也是世界上目前最高的图像识别准确率,大家可能会很关心,它比起人类的能力是什么水平。人类的水平在这个地方,差不多接近5%的错误率。

  我们刚才讲的图像和语音,反映在我们的产品就是百度翻译APP,你可以用中文语音说,马上自动翻译成英文。它还可以拍照,外国人来上海,看到这样的菜单,拍照以后图像就能识别翻译成英文,可以理解这个菜是什么菜。

  用人工智能的技术可以帮助小朋友有更快乐的童年,暑假可以有更多的时间玩。这不是直接帮你做题,它是告诉你知识点在什么地方。

  关于人脸识别的技术发展,也跟大家汇报一下最新成果。在最通用的人脸识别的测试上面Facebook宣布做到最好的成果是97.35%,百度同事取得了更激动人心的进展,最好的人脸识别准确率是99.62%。斯坦福大学科研人员最近用人做了一个测试,人在这个数据上面达到99.2%。

  我必须给大家澄清,机器的算法做到接近人的水平,其实只是说数据级上面做到人类的水平,整体来讲,现在机器智能的水平离人还是有差距的,我们还在努力中。

  大家小时候有可能做过看图说话,你看到图片要用自然的语言描述这个图片的故事是什么。对于左边的这幅图,如果用一个自然语言描述说是一个黄色的bus,对另外一幅图像我们用自然的语言的句子“下午的阳光照进房间”描述这样一个场景。这些语言实际上不是人来写的,是机器生成的。

  很多人工智能的算法在不断地积累它的势能,改变人们生活的方方面面,比如说机器人领域,具体的例子就是高度自动化的驾驶,这是百度深度学习研究院的团队同学们在改装的各种车,这边是我们的一个车上面的感知器演示,集成了雷达、红外、摄像头,每一个感知器覆盖了不同方面,有各自的优势和劣势,怎么样集成在一起对道路的情况有一个理解,自动地去行驶。

  我们基于这些传感器对道路有三维的理解,这个理解做的比人更精确。比如说今天的导航系统只知道你在哪条路上,不知道在哪个车道上,我们利用更先进的感知系统可以使车定位在车道上面,精度是10-20厘米的距离。我们可以预见后面1-2年时间里面,导航系统会发生翻天覆地的变化,在北京的街头你要上立交桥的时候,有的时候前面有三五个分岔口,怎么走你会蒙掉,马上科技就会帮助你。

  这是我们做的针系统,用深度学习开发图像识别技术,用低成本的摄像头帮你完成任务。完全没有人的自动驾驶不是我们追求的目标,这是很难做到,十年之后也许能够做到,中间是逐步实现的过程,它从辅助驾驶开始,通过感知器通知司机发生了什么状况。整个系统是让人去享受交通系统带来的便捷和安全,但并不是取代人。我们强调的是人车一体的驾驶,这就回到了一开始我的演讲题目——对人机关系的思考。

  伟大的技术之所以伟大,在于让每个平凡的人更伟大

  我们稍微回顾一下人工智能的发展原点,这个原点很大意义上是由于图灵测试,人工智能是研发能够取代人的机器,这样做是不是好,我们要有自己的一些思考。我们在百度过去做的产品里面,可以稍微反思一下,有两个产品。第一个是PK大咖,一个普通的人给自己照张像,找到很像的明星,用户很欢迎,每个普通人都有做明星的梦想。另外一个产品是拍照写诗,图像识别以后不光是识别,它还生成一首诗,更加复杂和先进。但从用户的反映来讲,用户对这个拍照写诗的兴趣不是那么大,为什么呢?因为这个产品只是去显示机器有多么的伟大,跟每个普通用户到底有什么关系。

  我们看另外一个例子,左边是人工智能历史上里程碑式的进展——IBM的深蓝,它下象棋的能力能够达到人类冠军的水平,后面IBM什么事情也没有发生。另外一边也是人工智能技术,就是搜索引擎。搜索引擎使得在北京的一个小孩子,跟在遥远山村的小孩子只要有网络,获取知识的能力是一样的,一个在山村的小孩子也可以获取知识,可以有梦想。这个技术实际上对社会产生了巨大影响。

  我们回到一开始开场的视频,这个自行车可以跟着你走。你跑步的时候,衣服可以放在上面,水可以放在上面,自己能很轻松地跑。或者你在什么时候吹一个口哨,它可以跟随你跑进房间。大家想到什么,这是车吗?我想你们在座的答案跟我想的是一样,它像是一个小黑马驹。所以说这个是我们对人机关系的一个思考。

  我们认为伟大的技术之所以伟大,不是说让机器更伟大,它最重要的意义在于让每个平凡的人更伟大,更有创造力,他的生活更加美好。

  最后我修改引述毛泽东同志的一句语录:世界是我们的,它也是机器人的。但是归根到底它是属于能够创造机器人,能够和机器人和谐共处并且利用机器人为我所服务的人的,谢谢大家。
责任编辑:首席