360人工智能在ILSVRC-2017上的奪冠,使360智能團(tuán)隊(duì)浮出水面,那么與其他互聯(lián)網(wǎng)巨頭相比,360的AI進(jìn)化路線圖到底是怎樣的?
“能落地的人工智能才是真正的人工智能”
因?yàn)槿ツ曛茗檛曾經(jīng)公開“噴”過行業(yè)內(nèi)存在人工智能泡沫,所以在很多人印象中360在對(duì)待人工智能方面比較低調(diào)甚至保守。然而,這其實(shí)是一種誤解,老周不是不重視人工智能,而是非常重視,只不過在他對(duì)互聯(lián)網(wǎng)公司深入人工智能路徑的認(rèn)知不同,與很多互聯(lián)網(wǎng)公司全面推進(jìn)人工智能的大躍進(jìn)之路不同,周鴻t在人工智能方面更強(qiáng)調(diào)的是垂直細(xì)分和應(yīng)用場(chǎng)景,追求的是產(chǎn)品落地,360未來在人工智能領(lǐng)域要走的是一條專注、聚焦的務(wù)實(shí)之路。
那到底何謂“務(wù)實(shí)之路”?這次360人工智能團(tuán)隊(duì)在ImageNet大規(guī)模視覺識(shí)別挑戰(zhàn)賽(ILSVRC-2017)上的奪冠或許可以作為周鴻t式人工智能路線的一個(gè)最新注腳。
7月17日剛剛落幕的ImageNet大規(guī)模視覺識(shí)別挑戰(zhàn)賽被譽(yù)為計(jì)算機(jī)視覺乃至整個(gè)人工智能發(fā)展史上的里程碑式的賽事,之前的世界記錄分別由谷歌、微軟、牛津大學(xué)等機(jī)構(gòu)保持了數(shù)年,今年作為現(xiàn)有賽制下的最后一屆比賽一共吸引了來自中美英等7個(gè)國(guó)家的25支頂尖人工智能團(tuán)隊(duì)參賽。賽事共包括物體定位(識(shí)別)、物體檢測(cè)、視頻物體檢測(cè)三大類任務(wù)。最終,由360人工智能研究院與新加坡國(guó)立大學(xué)(NUS)組成的團(tuán)隊(duì)在“物體定位”任務(wù)的兩個(gè)場(chǎng)景競(jìng)賽中均獲得第一,同時(shí)在所有任務(wù)和場(chǎng)景中均取得了全球前三的戰(zhàn)績(jī)。
這個(gè)冠軍與周鴻t提出的360人工智能路線有著什么樣的關(guān)系?它實(shí)際反映了360人工智能研發(fā)在垂直領(lǐng)域的深度與高度。簡(jiǎn)單說,計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別是人工智能領(lǐng)域的經(jīng)典命題,而物體定位(識(shí)別)、物體檢測(cè)、視頻物體檢測(cè)又都是計(jì)算機(jī)視覺的核心領(lǐng)域,對(duì)于人工智能的發(fā)展意義重大,有廣闊的應(yīng)用前景,比如人臉識(shí)別、無人駕駛、智能機(jī)器人等。在這屆比賽中,360與NUS團(tuán)隊(duì)改寫谷歌、微軟、牛津大學(xué)等一直在此項(xiàng)任務(wù)中保持世界紀(jì)錄,實(shí)際上反映了360人工智能技術(shù),特別是在視覺識(shí)別方面的實(shí)力,而這一實(shí)力可以直接被應(yīng)用到周鴻t更重視的垂直領(lǐng)域下的各類產(chǎn)品中去,所以,360人工智能研究院院長(zhǎng)顏水成會(huì)說,“當(dāng)下人工智能的發(fā)展不能脫離具體業(yè)務(wù),需要在垂直領(lǐng)域去解決具體的問題,能落地的人工智能才是真正的人工智能。”
沒有高下之分,只有打法不同
可以拿來做比較的是谷歌的AlphaGo,走的就是另外一條路線,即通用型人工智能,AlphaGo大勝圍棋世界冠軍也代表了人工智能的一個(gè)新的高度,但按老周的說法,“下圍棋的人工智能程序不會(huì)下象棋;會(huì)識(shí)別貓的人工智能程序,不會(huì)識(shí)別狗。”很難產(chǎn)生實(shí)際的商業(yè)價(jià)值,而當(dāng)下更多的機(jī)會(huì),則存在于人工智與垂直領(lǐng)域的結(jié)合,解決具體問題。
這兩種路線沒有什么高下之分,只有取舍不同,或者用顏水成的話說叫“打法”不同,一些公司可以不必太拘泥于當(dāng)前人工智能的落地為目標(biāo),比如可以瞄準(zhǔn)三年以后,或者五年以后。但“這樣的話一個(gè)公司體量真的超級(jí)大了,它是可以這樣做的,為一個(gè)未來的概念,五年以后、十年以后。有可能這個(gè)東西在中間就會(huì)改變方向,也是有可能的。”
然而360人工智能的打法則和其他公司不一樣,“我們不是為人工智能而人工智能,我們更看重能馬上落地的場(chǎng)景。比如我們看到的監(jiān)控?cái)z像頭人工智能的能力,比如我們故事機(jī)的人工智能的能力,后視鏡的人工智能的能力,我們更強(qiáng)調(diào)要以產(chǎn)品落地為導(dǎo)向。” 也就是360采取的是步步為營(yíng)的打法,在當(dāng)前的特定時(shí)間點(diǎn),360更看重人工智能怎樣可以為當(dāng)前的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和當(dāng)前的產(chǎn)品發(fā)揮它的效能。所以,外界可能更多看到的是360的產(chǎn)品應(yīng)用了什么樣的人工智能技術(shù),而不是把人工智能單獨(dú)抽出來講,描繪360人工智能要為三年以后或者五年以后做什么樣的事情。
這種比較務(wù)實(shí)的打法,倒是跟王健林“先設(shè)定一個(gè)小目標(biāo)”的發(fā)展路數(shù)很像。
所以,這次能夠在ImageNet大規(guī)模視覺識(shí)別挑戰(zhàn)賽中奪冠,實(shí)際上也是360人工智能團(tuán)隊(duì)在人工智能垂直領(lǐng)域的一個(gè)定點(diǎn)突破。但這種定點(diǎn)突破也是來自于垂直領(lǐng)域的長(zhǎng)期積累。一直以來 ,360人工智能研究院在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域持續(xù)投入研發(fā)。在長(zhǎng)時(shí)間的研究工作中,建立起了一支實(shí)力強(qiáng)大的人工智能團(tuán)隊(duì),對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域有深刻的理解。
“我們跟其他公司宣傳的方式不一樣”
由于安全、搜索等基本業(yè)務(wù)都與人工智能深切相關(guān),所以360在人工智能方面的布局并不晚,很早就成為其發(fā)展的一個(gè)重要方向。2015年,360邀請(qǐng)國(guó)際知名計(jì)算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)專家新加坡國(guó)立大學(xué)(Dean’s Chair)的顏水成加入并擔(dān)任首席科學(xué)家。隨后,顏水成開始著手建立并領(lǐng)導(dǎo)360人工智能研究院至今。
360這支大概70人左右的人工智能能團(tuán)隊(duì)最早的時(shí)候,其業(yè)務(wù)主導(dǎo)就是以“視覺”為主,后來根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的不同需求,又向基于人工智能的人機(jī)對(duì)話技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)擴(kuò)展,逐漸把人工智能的幾個(gè)主要方向都建立起來。當(dāng)然,360人工智能研究院只是其整個(gè)人工智能團(tuán)隊(duì)的一部分,在360的各個(gè)業(yè)務(wù)線,比如搜索、安全、瀏覽器、手機(jī)助手等領(lǐng)域,也都有內(nèi)部的人工智能相關(guān)團(tuán)隊(duì)。在更注重場(chǎng)景化的360式人工智能路徑中,人工智能團(tuán)隊(duì)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的緊密結(jié)合是一大特色。
顏水成并透露,“現(xiàn)在也可以說了”,作為海外人工智能布局的一部分,360在新加坡也已經(jīng)成立一家子公司,正在建立人工智能和安全的團(tuán)隊(duì),“跟在北京的這個(gè)團(tuán)隊(duì)相互的合作一起去完成一些任務(wù),也便于我們更好地和新加坡的一些本地研究機(jī)構(gòu)做深入的合作?!?/p>
在整個(gè)360人工智能團(tuán)隊(duì)運(yùn)作中,可以分為兩個(gè)部分,因?yàn)橹茗檛特別關(guān)注產(chǎn)品,所以有一部分人力是“老周指在哪里就往哪個(gè)地方打,老周在關(guān)注直播的時(shí)候,就往直播上打,老周關(guān)注相機(jī)類產(chǎn)品的時(shí)候,就往相機(jī)上打?!边@也可以理解為AI團(tuán)隊(duì)的內(nèi)部賦能;而一部分團(tuán)隊(duì)則從自身研究方向出發(fā),會(huì)去關(guān)注老周不是特別關(guān)注的方向。
從這次比賽奪冠看,360人工智能團(tuán)隊(duì)已經(jīng)有相當(dāng)實(shí)力,而之所以在業(yè)界并不顯山露水,是因?yàn)樵谝郧暗男麄髦校?60更多宣傳的是其落地產(chǎn)品,而不是人工智能這一“概念”,“360智能不是為人工智能而智能,我們不會(huì)說人工智能有這個(gè)東西,再有產(chǎn)品,我們對(duì)外宣傳更多是宣傳我們的產(chǎn)品,我們有強(qiáng)大的AI的團(tuán)隊(duì),我們跟其他公司宣傳的方式不一樣,公司說有強(qiáng)大的技術(shù)在那個(gè)地方,你們可以用這個(gè)東西去做它的產(chǎn)品。我們老周是產(chǎn)品經(jīng)理,產(chǎn)品是第一要?jiǎng)?wù),技術(shù)是讓我們的產(chǎn)品具有更多的更強(qiáng)的能力,讓用戶有更好的產(chǎn)品體驗(yàn)。核心點(diǎn)還是在產(chǎn)品?!?/p>
或許,沒有這次奪冠的契機(jī),顏水成們依舊還隱藏在幕后。
在人工智能支撐下的360智能硬件一共分為三大塊業(yè)務(wù),也就是三大應(yīng)用場(chǎng)景。一塊是可穿戴式業(yè)務(wù),比如兒童手表;第二塊是家庭安全業(yè)務(wù),比如360小水滴監(jiān)控?cái)z像頭、故事機(jī)、360機(jī)器人等;第三塊是出行安全,比如行車記錄儀和后視鏡,這些都需要圖像、語音、語義能力。
純粹的人工智能平臺(tái)最后都會(huì)死掉
現(xiàn)在人工智能平臺(tái)大熱,各大互聯(lián)網(wǎng)公司都在講平臺(tái),講系統(tǒng),講賦能。顏水成認(rèn)為,走人工智能的通用路線也沒錯(cuò),但一定也要重視場(chǎng)景,以前講人工智能三大要素:大數(shù)據(jù)、計(jì)算能力、算法,現(xiàn)在變成四大要素,開始講場(chǎng)景。因?yàn)榧兇獠还軜I(yè)務(wù)場(chǎng)景,只是從一般性的圖像分析能力,大數(shù)據(jù)分析的能力去做平臺(tái),平臺(tái)后面的公司很容易會(huì)死掉。“很現(xiàn)實(shí)的問題是無論你是做圖像分析還是做語音分析,還是做語義分析,場(chǎng)景化非常重要,你說你做人臉識(shí)別,你說你有一個(gè)通用的,對(duì)所有場(chǎng)景的人臉識(shí)別都能做得好的模型,不存在?!?/p>
其中關(guān)鍵就是不講應(yīng)用場(chǎng)景的平臺(tái),很難在技術(shù)上做到極致,很難實(shí)現(xiàn)工匠精神?!氨热缒闶且粋€(gè)語音產(chǎn)品,一種方式你就提供通用的API,能力不錯(cuò),也挺好,但是到具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,比如你不做對(duì)這個(gè)場(chǎng)景定制和優(yōu)化,肯定是不可能達(dá)到極致的狀態(tài),這是為什么說有些創(chuàng)業(yè)公司,大家知道做機(jī)器人公司,他為什么做自己的語音識(shí)別和TTS,是你用通用的API,它會(huì)碰到一個(gè)問題,它沒有對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化,所以不可能達(dá)到一個(gè)極致的狀態(tài)?!?/p>
而老周卻是一個(gè)極度重視用戶體驗(yàn)的人。
所以,一個(gè)公司需要人工智能團(tuán)隊(duì)不是因?yàn)橐獙?shí)現(xiàn)“有無”,而是要實(shí)現(xiàn)超越。如果只是說去實(shí)現(xiàn)有和無這種能力,人工智能團(tuán)隊(duì)存在的價(jià)值不是特別大,你要是做人臉就可以拉去創(chuàng)業(yè)公司API,你要做語音識(shí)別可以拉科大訊飛,甚至有時(shí)是免費(fèi)的,你要做語義的話,有好多創(chuàng)業(yè)公司早期都提供平臺(tái)服務(wù),都是可以做。
但要實(shí)現(xiàn)超越就不同了,需要團(tuán)隊(duì)研發(fā)不停的往前走,這都是平臺(tái)所不能提供的。
所以顏水成說,“我發(fā)現(xiàn)一個(gè)純粹的可能平臺(tái)的支持,他就沒有達(dá)到工匠精神,我希望再進(jìn)一步打磨,相當(dāng)于我用平臺(tái)快速啟動(dòng),當(dāng)我的業(yè)務(wù)發(fā)展到一定時(shí)候,我一定要組織自己的團(tuán)隊(duì),把業(yè)務(wù)場(chǎng)景做到一定極致。人工智能團(tuán)隊(duì)在這種公司起到業(yè)務(wù)場(chǎng)景的精細(xì)打造或者工匠精神的狀態(tài)?!?/p>
所以人工智能團(tuán)隊(duì)存在的價(jià)值就在于幫助公司在一些特定的,有差異性的能力方面,能保持領(lǐng)先性。
事實(shí)上,關(guān)于場(chǎng)景和產(chǎn)品對(duì)人工智能布局的重要性,在上周聯(lián)想舉辦的Tech World2017上聯(lián)想CTO芮勇也講過一種觀點(diǎn),他認(rèn)為,人工智能其實(shí)是需要迭代的,需要有一個(gè)做閉環(huán)的系統(tǒng),前端的設(shè)備就代表了一個(gè)入口,有入口就有用戶,有用戶的任何信息反饋,就可以幫助人工智能有更多數(shù)據(jù)去學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)了以后后面有基礎(chǔ)架構(gòu),運(yùn)算得更快,服務(wù)質(zhì)量越來越好,服務(wù)質(zhì)量越來越高,反過去促進(jìn)賣出更多的設(shè)備,這樣就看到閉環(huán)系統(tǒng)了,更多設(shè)備又有更多的用戶,更多的用戶又有更多的數(shù)據(jù),更多數(shù)據(jù)有更好的服務(wù)。
從某種角度講,此與周鴻t的看法殊途同歸。
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