谷歌人工智能系统(谷歌人工智能系统AlphaGo的关键技术是)

 

21世纪经济报道记者白杨 北京报道

过去几年，有着数十年历史的人工智能驶入了发展快车道，尤其是2016年，谷歌AlphaGo与人类围棋冠军李世石进行的人机大战，更是引爆了全社会对人工智能的关注。

从技术角度，人工智能确实取得了跨越式的发展。随着计算机软硬件能力的提升，机器学习、计算机视觉等人工智能领域的基础应用已变得十分成熟，比如现在，人们可以随意列举出很多生活中应用了AI的场景。

但是，狂奔之后，人工智能的脚步也开始放慢。一位AI创业者曾向记者表示，当人们正欣喜于人工智能技术已经发展到99%的进度时，突然发现剩下的1%又是一段全新的从1到100的过程。

这意味着，在纵向上，人工智能技术的迭代将变得越发缓慢，然而在横向上，基于已经成熟的技术能力，人工智能的行业应用则将迎来爆发。

上个月，科技部等六部门联合发布了《关于加快场景创新 以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，提出场景创新成为人工智能技术升级、产业增长的新路径，场景创新成果持续涌现，将推动新一代人工智能发展水平。

近日，腾讯云副总裁、腾讯优图实验室总经理吴运声在接受21世纪经济报道记者采访时也表示，近年来，随着数字技术与实体经济加速融合，人工智能的发展不再局限于算力、算法、数据等方面的技术突破，而是从行业应用、社会需求的角度逐渐深入，展开一场双向奔赴的范式变革。

从图像识别到元素识别

优图实验室成立于2012年，是腾讯旗下的人工智能实验室，主要聚焦于计算机视觉。

吴运声告诉记者，优图实验室在成立之初就强调，不只做基础研究，而是要坚持研究和产业落地两条腿并行的策略。

一方面，我们作为技术研究的团队，会坚持在技术方面做研究，为长期的发展做准备；另一方面，我们则会更紧密地跟行业去结合，把技术应用到行业中，产生实际的价值，吴运声说。

其中在技术研究方面，据吴运声透露，相较之前比较基础的图像识别技术，优图实验室正在研究一个新课题，即元素识别。

其举例说，过去要识别一个访谈场景，会先搜集上千张各种各样的访谈照片，然后拿给模型去训练，并将这些照片标注为访谈。与此同时，还要搜集一些副样本，这些样本会和访谈场景有点类似以及完全不像，然后要把这些照片标注为非访谈。

通过这样的分类训练，机器就能够识别出一个场景是不是访谈，吴运声说，但是，随着各类场景的增多，这种分类训练的方式也变得十分低效。所以，优图实验室希望通过对场景中元素的识别，进而实现对场景的识别。

同样是访谈场景，在元素识别技术下，机器会先识别出人、沙发等元素，然后基于提前定义好的元素与元素之间的关系，如人坐在沙发上、人与人要面对面等，去识别该场景是不是访谈。

互联网小常识：分布式内存访问技术是将对称多处理技术（SMP）与集群技术结合起来，用于多达64个或更多的CPU的服务器之中，以获得更高的性价比。

吴运声说，我们通过构建知识图谱、训练大模型等方式，从‘万物识别’进入了‘万物感知’。但仅有‘感知’仍然不够，只有将时间、地点、人物关系串联，从单一要素识别晋升为对全场景的分析、处理，AI才能更好地理解和学习人类世界的真实状态。

互联网小常识：信息的安全传输包括两个基本部分：（1）对发送的信息进行安全转换（如信息加密），实现信息的保密性。或者附加一些特征信息，以便进行发送方身份验证。（2）发送和接收双方共享的某些信息（如加密密钥），这些信息除了对可信任的第三方外，对于其他用户是保密的。为了信息的安全传输，通常需要一个可信任的第三方。

通过对元素间的关系进行联合建模，人工智能便能输出符合人类经验的认知关系。而这，也将是计算机视觉领域未来发展的一个重要趋势。

场景推动技术演进

在研究的另一侧——产业落地方面，优图实验室的AI技术目前已经落地到工业、金融、传媒、政务、能源等行业。

吴运声告诉记者，因为要产业落地，所以在优图实验室，做研究的技术人员也要更深入地了解行业。以其自身为例，他除了担任优图实验室总经理外，同时还兼任腾讯CSIG政企业务线产研负责人。

今年7月，腾讯云与智慧产业事业群（CSIG）正式成立政企业务线，该业务线涵盖政务、工业、能源、文旅、农业、地产、体育、运营商等多个领域。

通过与这些行业的接触，让我们做技术的人也能了解到行业真实的需求，因此在做技术研发时，也更清楚什么样的技术更贴合行业，吴运声表示。

比如去年，腾讯云与立铠精密达成合作，在了解到对方存在硬件缺陷多样、成像复杂等质检难题后，优图实验室便有针对性地开展了算法研究。

针对工业场景缺陷样本少、缺陷噪音多、产品型号广等问题，优图实验室通过小样本学习、域迁移学习、带噪学习和模板学习等方法提升了算法的鲁棒性与泛化性。最终，立铠精密用AI替代了原有的目视检测，并且漏检率接近于0。

在与交通银行的合作中，优图实验室通过将多模态应用于计算机视觉研究，为交通银行提供了多个场景下的视觉AI解决方案，并利用图像技术解决了用户上传图片不清晰、资料印章模糊干扰、用户证件PS鉴伪等问题。

吴运声表示，依据场景而来的技术演进，是人工智能的生命来源。我们把一项项‘不可能’的技术，通过创新场景落地应用，同时，也利用‘场景’为人工智能持续注入生命力，推动技术不断迭代。

在数字经济时代，数字技术与实体经济共生共荣，而人工智能扮演的是基础设施的角色。在吴运声看来，数实融合的过程中，产业是机体，技术是大脑，商业是神经，只有将各环节要素结合在一起，才能更好发挥人工智能的价值，从而推动中国产业的升级发展。

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