百度大腦的秘境探險(xiǎn)

原標(biāo)題：百度大腦的秘境探險(xiǎn)

人與機(jī)器之間，有太多秘密隱藏在未知以下。

比如說AI帶來的語義理解與語音喚醒式人機(jī)交互，雖然被大家說的很神，但其實(shí)有大量難關(guān)沒有被攻破。AI語音交互，往往還以來初級(jí)的符碼轉(zhuǎn)化和模塊調(diào)用，真正讓機(jī)器像人一樣去理解世界，還有很長的路要走。

好在對(duì)人機(jī)交互深層秘密的探索，在今天并沒有停步。一些全新的技術(shù)應(yīng)用化，正在加強(qiáng)人與機(jī)器如何交流、協(xié)作甚至相互理解的無盡可能。

在剛剛的百度AI開發(fā)者大會(huì)中，一個(gè)重磅升級(jí)是百度大腦升級(jí)了3.0版本。這次升級(jí)之所以引人注目，是因?yàn)槠湓跇I(yè)界首次提出了“多模態(tài)深度語義理解”。

多模態(tài)、深度語義理解，這些都是我們經(jīng)常在AI論文中看到的名詞，但似乎從來沒有科技巨頭把這個(gè)詞作為關(guān)鍵信息進(jìn)行產(chǎn)業(yè)披露。這是為什么？

其中的隱藏信息，是人機(jī)交互通往多模態(tài)結(jié)合、深度轉(zhuǎn)譯之路上，一座難以翻越的高峰。

多模態(tài)深度語義理解技術(shù)，就像一個(gè)沉睡的沙漏一樣，始終隱藏在細(xì)沙之下，讓人難以見到真正的應(yīng)用魅力。而百度大腦的3.0升級(jí)，似乎將這個(gè)沉睡經(jīng)年的沙漏倒轉(zhuǎn)了過來，最神秘的AI領(lǐng)域，開始在技術(shù)沙粒的流逝間展露了本來面目。

人機(jī)交互的秘密：AI界有個(gè)雪域高原

20世紀(jì)上半葉，社會(huì)符號(hào)學(xué)提出了模態(tài)分析的話語批判方式，而后模態(tài)理論逐步走入各個(gè)學(xué)科，成為自然科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與人文科學(xué)的重要三岔口之一。而在自然語言處理成為AI重鎮(zhèn)之后，多模態(tài)話語融合也開始被AI思想家們提上了日程。

我們知道，AI進(jìn)行語音交互時(shí)的基本邏輯，是要把一切語音進(jìn)行識(shí)別，轉(zhuǎn)化為文字符碼再進(jìn)行文本理解。而語音理解與視覺、傳感相關(guān)的模態(tài)融合更是難上加難，堪稱人機(jī)交互進(jìn)程中的“高海拔地帶”。

但我們不妨思考一下，人的思維方式其實(shí)并不是單一模態(tài)的信息轉(zhuǎn)化。而是五感并用，語音語義一體化理解，無間隙給出交流反應(yīng)。

換言之，機(jī)器最接近人的交流方式，就是多模態(tài)輸入與融合化的語義理解。而類似自然交互的技術(shù)難點(diǎn)，在于不同模態(tài)的視覺、語音、語音、傳感信號(hào)，是構(gòu)建在完全不同的數(shù)據(jù)編碼之上的。整合與再學(xué)習(xí)始終都是AI領(lǐng)域的難點(diǎn)，尤其是應(yīng)用領(lǐng)域的難點(diǎn)。

價(jià)值極大，難度極高，把多模態(tài)深度語義理解堆積成了AI領(lǐng)域的雪域高原。無數(shù)開發(fā)者都在翹首以盼先導(dǎo)者能夠翻越這座大山。

在這次百度AI開發(fā)者大會(huì)上，百度大腦非常自信地將升級(jí)矛頭對(duì)準(zhǔn)了這個(gè)最神秘的AI沙漏。主打多模態(tài)深度語義理解技術(shù)的底層開發(fā)，可謂打開了通往無盡技術(shù)應(yīng)用與難預(yù)測上線的AI大門。

技術(shù)乘法：多模態(tài)深度語義理解的應(yīng)用流沙效應(yīng)

多模態(tài)深度語義理解之所以重要，從應(yīng)用的角度看，是因?yàn)樗岩曈X、語音、語義、傳感，以及泛深度學(xué)習(xí)類交互整合到了一起，讓技術(shù)間不再是并行的通道，而是打開了彼此融合的想象之門，并且在利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，強(qiáng)化了語義理解的精準(zhǔn)度與容納范疇，視線了語音語義的一體化融合?？梢韵胍姷氖牵嗄B(tài)深度語義理解，將會(huì)在技術(shù)突破之后帶來大量的眼神技術(shù)與子應(yīng)用，從而改變我們對(duì)AI識(shí)別、語音控制、人機(jī)交互的邊界認(rèn)識(shí)。

或許從此以后，AI技術(shù)將不僅僅是做加法，更有可能產(chǎn)生技術(shù)細(xì)節(jié)之間的乘法效應(yīng)。從百度大腦3.0公布的技術(shù)案例，我們已經(jīng)可以看出類似乘法效應(yīng)：

在AI開發(fā)者大會(huì)期間，對(duì)多模態(tài)深度語義理解技術(shù)最直接的感受，在于技術(shù)能力突破之后應(yīng)用邊界的想象力爆棚。

比如說百度大腦3.0帶來的視覺語義化技術(shù)，可以讓機(jī)器從看清到看懂視頻的內(nèi)容。比如在新零售場景中，攝像頭可以通過視頻語義化來直接理解顧客的行為動(dòng)作，以及選取了哪些商品。這樣就無需再有復(fù)雜的識(shí)別條碼、刷臉等流程，顧客可以真正的拿起商品就走，產(chǎn)生毫無時(shí)間影響的購物體驗(yàn)。

另一個(gè)多模態(tài)深度語義理解的技術(shù)應(yīng)用，是語音語義一體化帶來的。在使用語音導(dǎo)航長Query時(shí)，我們經(jīng)常要簡單明了的說清楚導(dǎo)航目標(biāo)，但假如我們的導(dǎo)航需求比較復(fù)雜，或者我們也不太清楚具體的地名，那就會(huì)很麻煩。導(dǎo)航中的AI識(shí)別只能進(jìn)行文本喚醒，無法去理解使用者的想法。

在百度開發(fā)者大會(huì)現(xiàn)場，我們已經(jīng)見識(shí)到在語音語義一體化技術(shù)加持后，百度地圖的用戶可以像繞口令一樣說出大量內(nèi)容，百度大腦會(huì)同步聽清、聽懂和理解相關(guān)含義，給出最佳導(dǎo)航路線。

類似的案例還有很多，從中我們可以發(fā)現(xiàn)，多模態(tài)深度語義理解讓AI技術(shù)沙漏中的每一顆沙子，都可以排列組合出未知中的驚喜。

戳破最后隔膜：百度大腦3.0的3件禮物

當(dāng)開發(fā)者想要從傳統(tǒng)AI賽道，進(jìn)入神秘的深層人機(jī)交互，需要的并不是高屋建瓴的設(shè)想，也不是多么科幻的技術(shù)示范。而是腳踏實(shí)地，真正建立可以按部就班展開學(xué)習(xí)、嘗試與創(chuàng)造的多模態(tài)AI路徑。而百度大腦的3.0升級(jí)，帶來了多模態(tài)世界的3個(gè)禮物，可以說是帶給開發(fā)者的核心保障：

1、告別算力問題的“昆侖”：在AI開發(fā)者大會(huì)上，百度大腦3.0首次將芯片納入技術(shù)體系，推出了百度自主研發(fā)的中國第一款云端全功能AI芯片“昆侖”。據(jù)了解，昆侖的AI任務(wù)處理速度比此前我們常用的FPGA方案快30倍以上。高性能、高性價(jià)比，且具有易用性的云端AI芯片，可以與百度的整體AI技術(shù)體系結(jié)合，帶給百度大腦的用戶與開發(fā)者更多想象力。

2、跳躍的PaddlePaddle：在今年的開發(fā)者大會(huì)上，百度公布了PaddlePaddle 3.0，在與自主芯片結(jié)合，打造全棧解決方案和平臺(tái)化建設(shè)之余，新的PaddlePaddle還開放了多種平臺(tái)，為不同層級(jí)的開發(fā)者提供更簡單的開發(fā)與訓(xùn)練。其中AutoDL可以自動(dòng)地進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)；AI Studio是一個(gè)非常實(shí)用的在線訓(xùn)練平臺(tái)。靈活利用更加富有生態(tài)化意味的PaddlePaddle，開發(fā)者的工作或?qū)⒌玫椒旄驳氐淖兓?/p>

3、便捷獲取AI的開發(fā)者權(quán)能：開發(fā)者另一個(gè)核心需求，是有足夠多的技術(shù)應(yīng)用支撐，來滿足天馬行空的想象力。假如只有高度抽象，雷同程度很高的技術(shù)開放，那么大家很難找到自己的開發(fā)機(jī)會(huì)，尤其是在多模態(tài)語義理解帶來的全新契機(jī)面前。而百度大腦3.0全面開放了110多項(xiàng)AI能力，滿足了開發(fā)者的技術(shù)拼圖需求。李彥宏在開發(fā)者大會(huì)的開場白中說，百度的目標(biāo)是Everyone Can AI。那么百度大腦的技術(shù)拼圖和全棧架構(gòu)，將是百度分享AI，建立開發(fā)者權(quán)能的必經(jīng)之地。

百度大腦的升級(jí)，可以看做眾多AI應(yīng)用核心的突破。未來無數(shù)令人驚喜的AI應(yīng)用，都將建立在百度大腦的躍升之上。當(dāng)多模態(tài)底層技術(shù)不再是奢望，高度擬真的人機(jī)交互也就不再遙遠(yuǎn)。從百度大腦3.0開始，一個(gè)沙漏已經(jīng)倒轉(zhuǎn)，趨于理論最高值的AI未來，正在快速向這個(gè)世界挺進(jìn)。

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