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王海峰出席中国智能产业高峰论坛 深度解析“语言与知识”

2018-12-15 11:21 来源:中国新闻网 参与互动 
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  中新网11月21日电 近日,第八届中国智能产业高峰论坛上,中国智能科学技术领域唯一的国家4A级学术组织——中国人工智能学会为新增会士授牌,同济大学陈杰院士,清华大学戴琼海院士,百度高级副总裁、AI技术平台体系总负责人王海峰等10位人工智能领域的卓越科技工作者和人工智能产业领军人被授予会士称号。会上,王海峰发表了题为“语言与知识”主题演讲,阐述他在人工智能领域语言与知识技术相关的研究和应用成果。

  中国人工智能学会会士是人工智能学会授予会员的最高学术荣誉,姚期智、李德毅、潘云鹤等多位院士名列其中。王海峰是来自企业界的杰出代表之一。多年来,他一直专注于人工智能相关技术的研究和应用。加入百度以后,他为百度创建和发展了自然语言处理、知识图谱、语音、视觉、深度学习等人工智能核心技术,成为百度人工智能的奠基人和领航者。王海峰在国际学术界同样享有盛誉,他是自然语言处理领域最具影响力的国际学术组织ACL 50多年历史上唯一出任主席的华人,也是ACL亚太分会(AACL)创始主席。

  论坛上,王海峰和中国工程院院士李德毅,中国工程院院士、清华大学教授戴琼海等中国人工智能学术界、产业界著名专家、学者同场探讨了人工智能技术的创新发展与行业落地方向。

  王海峰首先结合自己的研究实践和从业经历,回顾了以机器翻译为代表的人工智能技术的发展和演化。

  王海峰从1993年开始从事机器翻译的相关研究,这是人工智能领域最难的课题之一。从初期的基于规则的方法,到1997年左右对神经网络模型的探索,以及后来研究统计机器翻译、枢轴语言翻译等方法,王海峰对相关领域的前瞻研究具有敏锐的洞察力,同时致力于研究成果的实际应用,让机器翻译技术真正为用户服务。加入百度后,他带领团队打造的百度翻译,融合了统计、规则、实例和神经网络等方法,为亿万用户提供高质量、便捷的翻译服务。2015年,百度翻译发布世界上首个神经网络翻译系统;今年的百度世界大会上,国际上第一个集成了预测和可控延迟的语音实时翻译系统也正式亮相。其多方面的技术创新及创造的巨大经济和社会效益,使百度翻译荣获2015年国家科技进步二等奖。

  王海峰表示,和机器翻译的发展历程类似,人工智能的发展也经历了多个低谷和高潮,业界同仁和社会各界一起不断克服困难,取得进步。而百度大脑是百度人工智能技术的集大成。经过多年技术积累和业务实践,百度大脑已经形成完整的技术布局,包括对语言的理解、对知识的运用,也包括跟听觉相关的语音技术、跟视觉相关的计算机视觉技术等。当前,百度大脑发展进入多模态深度语义理解阶段,并通过百度AI技术开放平台全方位开放,为广大开发者和企业赋能。

  语言与知识技术是人工智能最具挑战的技术领域之一,百度在此领域具有领先的技术优势和大规模应用实践。通过研发大数据开放域知识挖掘、知识体系自动扩展、基于语义空间的知识整合等技术,百度实现了从海量网页数据构建超大规模多元异构知识图谱,包含数亿实体、千亿级事实。在自然语言理解方面,百度在基础的词法、句法分析和语义理解等技术领域持续保持领先;主题分析、情感分析、知识获取等篇章理解技术随着应用需求的复杂和多样化,不断取得进步;同时,阅读理解和对话理解等前沿技术也持续突破。以知识图谱为基础,自然语言处理技术为核心,百度研发了智能搜索、深度问答、对话、智能写作、机器翻译等丰富的综合性应用技术,并在应用中推动语言与知识技术的发展。

  基于语言和知识等认知技术的发展,视觉、语音等感知技术与之融合也迈入了新的阶段。现场,王海峰通过案例展示了百度视觉语义化技术和语音语义一体化技术等多模态深度语义理解能力。

  视觉语义化技术应用于世界杯视频解说后,百度大脑能够准确识别视频中的球员、裁判、球、以及球门、球场线等人、物和场景,可以捕捉射门、进球、角球、任意球、换人等事件,形成比赛的语义化知识,既可以解说比赛,也可以编辑精彩片段,还可以进行各种数据统计分析等更深层的应用。而在智能客服场景中,基于语音语义一体化技术,百度大脑准确识别出用户的话语,理解用户意图,通过行业知识图谱的赋能理解业务流程,进而为用户提供相应的服务。整个服务过程流畅自然,百度大脑实现了与用户无障碍沟通,并满足用户需求。

  作为中国人工智能的领军企业,百度不仅在AI技术上不断精进,让百度大脑越来越“智能”, 也在积极推进人工智能在国民经济基础产业的应用。目前,百度大脑已对外开放130多项领先的AI场景化能力与解决方案,深入企业服务、信息服务、地产物业、智慧工厂等领域。

  这一轮深度学习的浪潮中,视觉、语音等感知技术得到很大提升,而语言和知识等认知技术方面依然有很大的进步空间。一方面,虽然目前数据规模发展迅速,但针对特定应用、特定任务时,仍然存在数据稀疏的问题;另一方面,在知识的有效利用上,深度学习神经网络和知识,这两个差异巨大的体系如何实现更好的深度融合,依然需要持续探索;此外,结合场景的语用等问题,也值得进一步研究。“但我相信,随着技术发展,我们会越来越深入地理解语言、掌握知识,拥有知识,最终推动人工智能发挥更大的价值。”王海峰表示。

【编辑:于晓】
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