王海峰出席中國智能產業高峰論壇 深度解析“語言與知識”

近日,第八屆中國智能產業高峰論壇上,中國智能科學技術領域唯一的國家4A級學術組織——中國人工智能學會為新增會士授牌,同濟大學陳杰院士,清華大學戴瓊海院士,百度高級副總裁、AI技術平臺體系總負責人王海峰等10位人工智能領域的卓越科技工作者和人工智能產業領軍人被授予會士稱號。會上,王海峰發表了題為“語言與知識”主題演講,闡述他在人工智能領域語言與知識技術相關的研究和應用成果。

中國人工智能學會會士是人工智能學會授予會員的最高學術榮譽,姚期智、李德毅、潘雲鶴等多位院士名列其中。王海峰是來自企業界的傑出代表之一。多年來,他一直專注於人工智能相關技術的研究和應用。加入百度以後,他為百度創建和發展了自然語言處理、知識圖譜、語音、視覺、深度學習等人工智能核心技術,成為百度人工智能的奠基人和領航者。王海峰在國際學術界同樣享有盛譽,他是自然語言處理領域最具影響力的國際學術組織ACL 50多年曆史上唯一出任主席的華人,也是ACL亞太分會(AACL)創始主席。

王海峰出席中國智能產業高峰論壇 深度解析“語言與知識”

​論壇上,王海峰和中國工程院院士李德毅,中國工程院院士、清華大學教授戴瓊海等中國人工智能學術界、產業界著名專家、學者同場探討了人工智能技術的創新發展與行業落地方向。

王海峰首先結合自己的研究實踐和從業經歷,回顧了以機器翻譯為代表的人工智能技術的發展和演化。

王海峰從1993年開始從事機器翻譯的相關研究,這是人工智能領域最難的課題之一。從初期的基於規則的方法,到1997年左右對神經網絡模型的探索,以及後來研究統計機器翻譯、樞軸語言翻譯等方法,王海峰對相關領域的前瞻研究具有敏銳的洞察力,同時致力於研究成果的實際應用,讓機器翻譯技術真正為用戶服務。加入百度後,他帶領團隊打造的百度翻譯,融合了統計、規則、實例和神經網絡等方法,為億萬用戶提供高質量、便捷的翻譯服務。2015年,百度翻譯發佈世界上首個神經網絡翻譯系統;今年的百度世界大會上,國際上第一個集成了預測和可控延遲的語音實時翻譯系統也正式亮相。其多方面的技術創新及創造的巨大經濟和社會效益,使百度翻譯榮獲2015年國家科技進步二等獎。

王海峰表示,和機器翻譯的發展歷程類似,人工智能的發展也經歷了多個低谷和高潮,是業界同仁和社會各界一起不斷克服困難,取得進步。而百度大腦是百度人工智能技術的集大成。經過多年技術積累和業務實踐,百度大腦已經形成完整的技術佈局,包括對語言的理解、對知識的運用,也包括跟聽覺相關的語音技術、跟視覺相關的計算機視覺技術等。當前,百度大腦發展進入多模態深度語義理解階段,並通過百度AI技術開放平臺全方位開放,為廣大開發者和企業賦能。

語言與知識技術是人工智能最具挑戰的技術領域之一,百度在此領域具有領先的技術優勢和大規模應用實踐。通過研發大數據開放域知識挖掘、知識體系自動擴展、基於語義空間的知識整合等技術,百度實現了從海量網頁數據構建超大規模多元異構知識圖譜,包含數億實體、千億級事實。在自然語言理解方面,百度在基礎的詞法、句法分析和語義理解等技術領域持續保持領先;主題分析、情感分析、知識獲取等篇章理解技術隨著應用需求的複雜和多樣化,不斷取得進步;同時,閱讀理解和對話理解等前沿技術也持續突破。以知識圖譜為基礎,自然語言處理技術為核心,百度研發了智能搜索、深度問答、對話、智能寫作、機器翻譯等豐富的綜合性應用技術,並在應用中推動語言與知識技術的發展。

基於語言和知識等認知技術的發展,視覺、語音等感知技術與之融合也邁入了新的階段。現場,王海峰通過案例展示了百度視覺語義化技術和語音語義一體化技術等多模態深度語義理解能力。

視覺語義化技術應用於世界盃視頻解說後,百度大腦能夠準確識別視頻中的球員、裁判、球、以及球門、球場線等人、物和場景,可以捕捉射門、進球、角球、任意球、換人等事件,形成比賽的語義化知識,既可以解說比賽,也可以編輯精彩片段,還可以進行各種數據統計分析等更深層的應用。而在智能客服場景中,基於語音語義一體化技術,百度大腦準確識別出用戶的話語,理解用戶意圖,通過行業知識圖譜的賦能理解業務流程,進而為用戶提供相應的服務。整個服務過程流暢自然,百度大腦實現了與用戶無障礙溝通,並滿足用戶需求。

作為中國人工智能的領軍企業,百度不僅在AI技術上不斷精進,讓百度大腦越來越“智能”, 也在積極推進人工智能在國民經濟基礎產業的應用。目前,百度大腦已對外開放130多項領先的AI場景化能力與解決方案,深入企業服務、信息服務、地產物業、智慧工廠等領域。

這一輪深度學習的浪潮中,視覺、語音等感知技術得到很大提升,而語言和知識等認知技術方面依然有很大的進步空間。一方面,雖然目前數據規模發展迅速,但針對特定應用、特定任務時,仍然存在數據稀疏的問題;另一方面,在知識的有效利用上,深度學習神經網絡和知識,這兩個差異巨大的體系如何實現更好的深度融合,依然需要持續探索;此外,結合場景的語用等問題,也值得進一步研究。“但我相信,隨著技術發展,我們會越來越深入地理解語言、掌握知識,擁有知識,最終推動人工智能發揮更大的價值。”王海峰表示。


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