您当前的位置:首页>新闻动态>公司新闻

News

新闻动态
公司新闻
李彦宏说人工智能是百度核心中的核心
发布时间:2016-09-02 14:16:08 来源:停车百事通


2016年百度世界大会无人车论坛在9月1日下午召开。在会上,李彦宏讲述了百度大脑的三大构成:算法、计算能力和数据,以及四大功能:语音的能力,图像的能力,自然语言理解的能力,以及用户画像的能力。以下是他的演讲内容(有删减):


各位来宾大家早上好!欢迎来到2016百度世界。

 

大家知道,百度世界是我们每年举办一次的百度技术创新大会。今年的主题我们聚焦在人工智能。刚才开场视频是以人工智能为主题的,今天我的主题演讲也将围绕着人工智能来展开。


移动互联网之后的下一幕是什么?其实现在已经很清楚了,就是我们所说的人工智能。人工智能对于百度来说是核心当中的核心。


我们也很幸运,在过去的五六年当中,百度花了很大很大的精力投入到人工智能的研发当中。人工智能对于百度来说意味着什么呢?我可以用简单的四个字来描述,就是百度大脑。


百度大脑的三大构成:算法、计算能力和数据


百度大脑的概念我们其实在大约三年前就对外讲过。那个时候我们讲,百度大脑已经具备了大概两三岁孩子的智力水平了。自此以后,不断的有人来问我,尤其是今年人工智能突然火起来了之后,很多人来问我说,你们这个百度大脑现在相当于多少岁人的智力水平了。

 

要回答这个问题其实还蛮难的,我也不知道它现在是多少岁了,因为毕竟人脑和电脑它还是有很大的区别,百度大脑虽然是一个人工智能的大脑,但是它和人正常的发育的过程还是很不一样的。


百度大脑到底由什么构成的呢?它基本上是由三个大的部分组成的。


第一个组成部分,就是人工智能的算法。我们有超大规模的神经网络,这是模拟人的神经元组成的网络,但其实我们也不知道真正人脑工作的原理是什么,只是想象当中应该是这个样子。我们还使用了万亿级的参数,人脑的神经源大概是千亿级的,我们也有千亿的样本和千亿的特征进行训练。

 

百度大脑的第二个组成部分是我们计算能力。现在我们已经使用了数十万台的服务器来进行计算,而这当中很多的服务器不是传统基于CPU的服务器,而是基于GPU。早年的时候,GPU主要在游戏等领域使用得比较广泛,在人工智能、尤其是深度学习起来以后,我们发现,其实GPU特别适合人工智能的计算,尤其是深度学习的计算,一块GPU可以顶100个CPU的计算能力。

 

百度大脑的第三部分是数据。数据也非常非常重要,而且这个数据量也是非常大的。比如说,我们已经收集了全网上万亿的互联网网页内容,这其中包括了很多视频、音频、图像,这些数据也是数以百亿级的。我们还有每天数十亿次网民的搜索请求,而且还有每天数百亿次的网民定位请求,就是说这个人在什么地方,这样的请求也比大家想象得多,每天都有好几百亿次这样的定位请求。

 

百度大脑的四大功能


有了算法,有了计算能力,有了数据,百度大脑就可以开始工作了。百度大脑又到底有什么样的功能?让我们来看一看。

 

我们今天想重点介绍的四个功能:一个是语音的能力,一个是图像的能力,一个是自然语言理解的能力,还有一个就是用户画像的能力。

 

下面我就分别来讲一下这几个功能,这几个百度大脑的功能。


1. 语音功能包括语音识别和语音合成


我们先看一下语音,刚才也讲了应该说今天人工智能发展的最成熟的一部分能力,而语音又分成两个方向,一个是语音的合成,一个是语音的识别。

 

我们先看看语音识别。今年MIT Technology Review(《MIT科技评论》)杂志,把百度的Deep Speech 2评为“2016改变世界十大突破技术”,这就是百度的语音识别引擎,它已经到了第二代,主要就是使用了深度学习的能力。


这样的一个技术已经可以把语音识别的准确度做到多少呢?大概可以做到97%的准确率,这样的准确率已经达到、甚至有时已经超过了人对语音的识别能力。


当然,我们讲这些能力不是为了简单地去炫耀这个数字有多好,我更感兴趣的是,当你有了这些能力时,它可以在什么领域应用,又可以在哪些方面帮助到我们,这其实才是最最让我们觉得兴奋的地方。


我个人的想象力很有限,整个百度几万人的想象力也是有限的,但是这些能力如果赋予到很多很多人,赋予给几亿人、几十亿人,这个可能性几乎是无限的。


语音识别是一方面,语音合成又是另外一个方面。语音合成是什么意思呢?就是机器可以把文字转换成语音,把它念出来、读出来。今天的语音合成也有了和过去非常不一样的体验,最主要的就是,它可以用比较自然的人的声音读出来,而不是像过去机器一样,每一个字之间的停顿都是一样长,是匀速的、没有表情的。这样的自然体验,当然对于用户的黏性来说也是有很大的作用。



现在,百度每天要响应2.5亿次的语音合成请求,这些请求用来干什么呢?比如说,过去人们看小说,今天可以在手机百度里面听小说。慢慢的人们听小说的时间也更长了,过去每个人平均在小说频道会花大概四十分钟左右的时间,现在要花将近两个半小时,就是因为把计算机合成出来的语音读出来给我们听,确实是一个很不错的体验,甚至是一种享受。


不知道有没有人注意到,百度地图里导航功能就是用语音来进行的,其中有一个选项可以用我的声音进行导航。其实导航的那些话我并没有说过,机器只是根据我平时说话的情况合成了一个李彦宏的声音。这样的声音不仅在我身上可以做到,在很多其他人身上也可以做到。


我们现在来给大家展示一个合成的声音。我们合成了一下13年前已经去世的张国荣的声音,我们来放一段video。(播放情感语音合成视频)


为什么给大家展示这个呢?一方面我知道,很多人是张国荣的粉丝,另一方面,其实合成张国荣的声音比合成一般人的声音要更难。为什么呢?因为他的国语语料相对来说比较少,所以,我们能够合成他的声音,就一定能合成很多很多人的声音。

 

对于百度来说,百度大脑的语音合成能力可以让每个人都有自己的声音模型,你只要按照我们的要求说50句话,我就学会了你说话的方式。


当你拥有自己的合成声音之后,比如说家里的老人想经常听你说一说,你把这个声音合成出来让他听就好了。或者说你平时要加班,小孩睡觉之前想听个故事,你合成自己的声音给孩子讲一遍这个故事,听起来也会很亲切。所以大家可以看到,这些语音的能力会带来各种各样新的可能性。

 

2. 图像识别的应用:人脸识别、无人车、AR


下面我给大家讲一下图像。用一个比较专业的术语来讲,我们叫做计算机视觉。这也是现在广义的人工智能中非常重要的领域。说到图像的识别,我想大家自然而然会反应出来一个什么应用呢?应该就是我们通常讲的人脸识别的应用。人脸识别的准确率今天已经达到了99.7%,已经非常非常准确了。


现场的屏幕能够识别出来我们一些嘉宾,根据他们的人脸,我们知道这个人是谁,这个准确率已经比较高了。刚才进来的时候,大家也可以看到一些人脸识别的展台,我们是可以识别很多很多人的面孔的。



那么,人脸识别这个技术是怎么实现的?我们要对人脸的特征提取它的关键点,把这些点打出来之后要做一些处理,把它连成一个面部表情,据此来识别这样一个人。这就使得当一个人的表情发生变化的时候,我们仍然能够识别出来这个特点是没有发生变化的,比如他在哭,他在笑,他在愤怒,他在迷茫,他的表情是不一样的,但是他的表情特征是不变的,所以我们仍然可以很准确地识别出这样一个人。

 

还有一个很重要的领域也是非常需要图像识别的技术,这个领域是什么呢?这就是我们过去一年来讲得比较多的无人驾驶汽车。无人驾驶汽车涉及到很多很多的技术,比如说我们需要计算机视觉的技术,需要高精度地图,需要对环境的感知,需要定位,甚至需要语音的通话。


应该说,计算机视觉或者是图像识别的技术是“最后一公里”,无人驾驶汽车真的要变成没有人,真的要能够解决99.999%、甚至100%的情况,最终还是要依靠计算机视觉的能力,要识别各种各样的极端的情况。

 

去年年底开始,我们给大家展示过百度的无人车在五环上跑,在高速上跑的情况,过去一年左右的时间我们也花了不少精力去提升我们在城市道路上运营的水平,下面我们也放一段视频给大家看一下。(播放无人车视频)

 

大家看到左下角这是人能够看到的视野,这个视野其实是比较窄的,主屏幕是无人车能够看到的路面情况,大家可以感受到,它感知的范围其实比人要宽了很多,很多比较远的目标都可以感知到,每个目标都给出它唯一的编号进行识别。对面有什么车过来了,遇到红绿灯,遇到障碍怎么办,行人怎么能识别出来,或者是树木,周边的汽车等等,每一个目标我们都进行了识别和编号,这就是实际的、一个百度无人驾驶汽车在城市道路中行驶的情况,上面的45是限速。

 


这是大致的一个车看到的世界是什么样的。这里面涉及了很多计算机视觉或者是图像识别的技术,尤其是这两个技术:一个是我们叫做车辆的检测,你行驶过程中怎么能够知道旁边有车辆,这个车辆在哪?这个车辆的检测我们现在按照国际权威的评测来看,车辆检测的能力,百度无人车已经排名第一了。


还有一个很重要的能力是车辆跟踪的能力。这个不仅是全自动的无人车,即使是对半自动的、高度自动驾驶来说,也是一个很基本的能力。你怎样能够准确地跟着前面的车走,这个技术在包括准确性、全面性、连续性等六项指标中,我们已经有四项拿到了第一。


这是无人车对于图像识别依赖的情况。我们再给大家展示一个领域,就是增强现实AR,AR其实也是非常依赖(图像识别)。拿着手机拍一下现实的情况,我们要能够识别出来这是哪,这里面有什么,然后才能跟用户进行互动,才能产生真实世界和一些虚拟世界的完美的结合。


无论你拿手机拍一张明信片,还是拍一个实物的洗发水,它都可以准确地识别出来这个东西,和用户进行互动,这里面不仅有图像识别的技术,也很大程度上取决于广告主的创意,如果创意和这个技术结合,对消费者的吸引力也非常大,所以我们也期待将来的时间和客户很好地合作,把这个创意,把最优秀的想法和最优秀的技术结合起来,给消费者带来实惠。

 

3. 自然语言处理


下面我们再看自然语言处理。自然语言处理其实我刚才也讲了,它的成熟程度应该不如语音,甚至不如图像识别,但是即使在目前的状态下,它也能够给大家带来很多很多不一样的体验。最直接的例子应该是我们去年在百度世界大会上讲的一个例子,就是度秘。度秘是一个个人智能的助理。这个个人智能助理今天我们可以在手机百度里面找到,度秘跟用户进行交互,现在已经有超过一半的交互是通过语音和图像来完成的,去年我们也讲了,语音和图像将来会变成一个主流。


度秘除了它能够识别语音和图像之外,其实它更关键、更核心的技术,是能够用人的语言来与人进行交流,并且能够理解人的很多意思和意图,尽管不是每一次都能理解。


过去这段时间我们也利用度秘的自然语言的能力做了一个比较有意思的应用,用度秘来解说奥运篮球。


下面再给大家展示一个自然语言理解的应用。这个应用的领域其实也不是特别新,就是自动翻译。你要想把一种语言转换成另外一种语言,你必须得理解这种语言在说什么。它不是简单的把语音转成文字,更多的是需要你知道它是什么意思。今天的百度翻译已经可以支持27种语言、数百种不同方向的对译了。


4. 用户画像

 

下面我们讲百度大脑的第四个能力,就是用户画像的能力。用户画像也是基于百度的大数据以及机器学习的方式所获得的一个能力。现在我们已经有接近10亿的用户画像,其中对于他们的识别我们已经用到了千万级的细分标签。

 

用户画像有什么用途?首先给大家举一个百度的例子。

 

最近几个月大家可能注意到了手机百度,除了上面的搜索框之外,下面增加了各种各样的文章。这些文章有时候是新闻,有时候不见得是新闻,但是确实是你感兴趣的东西。


之所以它能够把你感兴趣的东西推荐出来,就是因为我们利用了百度的用户画像。我知道你是一个什么人,你喜欢看什么样的东西。


有了这样的个性化推荐,过去两个月手机百度推荐的文章的阅读量增长了10倍,这种能力就是靠百度给用户打了60多万个标签,而每个用户都是这其中某些标签组合后描画出来的,所以它可以做到千人千面。准确地讲,不是千人千面,而是万人万面,亿人亿面,每个人对于百度来说都是不一样的个体。所以,每个人看到的信息和文章都是不一样的。

 

这是一个百度内部使用的例子,我们也认为用户画像可以在很多其他领域使用。


 
 
CopyRight (c) 2013-2018深圳市前海硕极科技有限公司 版权所有ICP证:粤B2-20080101备案号:粤ICP备13074790号-2