【CCAI大咖秀】微信陈波:人工智能技术实战的五大挑战

8月26-27日,由中国人工智能学会(CAAI)发起并主办、中科院自动化研究所与CSDN共同承办的2016中国人工智能大会(CCAI 2016)(http://ccai.caai.cn/)将于在北京·辽宁大厦盛大召开,汇聚全球顶级人工智能专家共论前沿技术与产业实践。除了重磅主题报告,大会设置了“人工智能驱动的人机交互”、“机器学习的明天”、“人工智能青年论坛”和“人工智能产业论坛”等四大专题论坛,邀请来自知名院校及创新企业的专家担任论坛主席,就当前人工智能领域的核心问题展开讨论。

大会前夕,“人工智能驱动的人机交互论坛”联席主席,腾讯科技公司微信模式识别中心技术总监陈波接受CSDN记者专访,介绍了她与人工智能结缘的故事,人工智能技术在微信的应用与挑战,人工智能对开发工作的影响,以及“人工智能驱动的人机交互论坛”的策划思路。

腾讯科技微信模式识别中心技术总监 陈波

陈波,2010年开始组建微信模式识别团队,现为腾讯科技微信模式识别中心技术总监,负责微信人工智能相关的研发于管理工作,团队研究方向有语音识别、图像分析、语义理解、微信大数据挖掘等,其研发成果广泛应用于微信和腾讯其他产品中。对外提供的服务有微信语音识别、图像分析、音频指纹、微信语义客服机器人等,日服务量达数千万。目前致力于创建微信对话机器人的平台,更智能连接微信公众平台的服务。

采访实录

CSDN:能否介绍影响您选择从事人工智能工作的因素?

陈波:我有幸在清华大学电子系智能图文处理实验室学习和工作了一段时间,主要做一些OCR和人脸识别的工作。这段经历让我接触到世界一流的模式识别研究,带我走进了AI的大门。当时的丁小青教授和刘长松副教授对我影响很大,除了学术水准,他们脚踏实地、严谨的工作作风也让我今生受益匪浅。

后来加盟了腾讯,赶上了移动互联网大潮,交互方式迎来新的发展契机,模式识别领域的研究显得越发重要,我们许多研究成果逐步落地到微信产品中,带给用户全新的交互体验和智能服务。目前我们基于LSTM的语音识别在微信上服务人数过千万;我们基于语音识别、自然语言理解的智能客服技术给腾讯多个产品(包括微众银行、微信团队、公众号客服、腾讯游戏运营等)提供了高效率的智能服务,日服务量级也达到千万级别;我们的图像识别和音频指纹技术也早已用于微信扫一扫和摇一摇中。这些让我对人工智能技术充满了更多的信心。

CSDN:最近一年的人工智能领域,有没有一些让您惊讶或者兴奋的进展?

陈波:近年随着各行业的数据越来越多,机器学习技术在工业界多种应用任务越来越多的尝试,例如image、video、speech、NLP等大领域,算法创新和技术进展都层出不穷,通常结合工程上的“trick”,有些结果表现也非常亮眼,通常是在数据的内部表征方面有独特之处。但同时我们也应该注意到,相应的理论分析在共性抽象上还远远不够。

CSDN:您的机构在应用/研究人工智能技术时,遇到的主要挑战有哪些?能否分享您的解决思路,以及最近的成果?

陈波:我们隶属于公司,目前相对更注重技术创新在公司业务的应用落地。机器学习技术的进展非常多,同时挑战也在持续。这里不提纯学术上的挑战,提纲挈领地从业务角度来谈几点:

  1. 随着真实社交数据增加,数据分布变化多样,噪声复杂,高效的数据预处理方面的机器学习技术的研究和恰当使用可能会对最终结果有影响。
  2. 大多数传统机器学习训练方法对模型的表征折中,我们既希望它辨识模式的提炼总结,又希望它避免inference的负面“均衡”带来的混乱。改变上述问题的框架创新是对于多个领域应用的general的挑战。
  3. 在现实环境下,深度增强学习中状态空间、action空间、reward等有“创意”的描述也是不小的挑战。
  4. 一些国内外研究者已经对无监督预测学习、结合贝叶斯统计的深度学习、层级增强的memory,reasoning,planning的表征等一些学习框架的重新思考发起挑战。
  5. 企业实践与学术研究不同,通常单一的技术很难得到最好结果,所以在具体业务场景中,需要灵活有机地把多种机器学习技术从本质上思考,并有效融合、创新解决具体问题。这也是所有应用任务的一大挑战。

CSDN:您最为看好哪些人工智能技术的前景?为什么?

陈波:从技术上说有如下几点:

  1. 无监督预测学习,例如小孩的模仿、联想等;
  2. 单例(有限例)学习;
  3. 结合贝叶斯统计的深度学习,使得融入由因到果或互为因果的relation变得容易;
  4. 层级增强的memory,reasoning,planning的表征方法;
  5. 深度增强学习;
  6. 动态neural turing machine及其变种。

上述技术的突破可能需要很多年,但它们的落地应用可以使得相当程度的机器智能改善人类生活,例如机器助理、自动驾驶、智能服务等。

CSDN:您认为未来的软件工程师都需要学习哪些人工智能技术?

陈波:要看实际情况来定。原则是专业的人做专业的事,但可以从两个层次来理解:

  1. 人工智能未来应该是一种工具,软件工程师特别是应用开发层面的东西只需要会用就好了,这时候需要工程师对一些主流的开源AI工具、一些专业公司提供的AI云服务有基本的了解,能够正确评估技术和匹配需求,将现有的成果正确引入到自己的开发工作。
  2. 人工智能应该是一种思维方式,工程师可以重新思考自己从事的工作:是否可以借鉴AI的思想去改善和提升现在的工作?比如安全领域,过去很多危险账号的打击都是case by case的,现在可以借鉴机器学习的方法来提升。这时候还是需要工程师能够对AI的基础有深入的理解,同时也要对开源的AI工具比较熟悉,将其适配到自己的工作中。

CSDN:请谈谈您为CCAI 2016进行的准备工作,能够为听众解决哪些问题。

陈波: CCAI是倍受业界关注的人工智能盛会,做为本次会议人机交互论坛的联席主席,我和颜水成老师从学术界和产业界邀请了多位人工智能技术教授专家和人工智能创新企业的技术领军人物。在使用语音识别、语义理解和视觉计算等AI技术来提升人机交互能力和体验上,他们都有着丰富的经验积累。我们希望:

  1. 借助这次论坛讨论请各位专家现身说法,通过分享各自领域使用人工智能技术提升人机交互体验的现状和难点,让听众感知到人工智能驱动下的人机交互技术正在逐渐影响着每一个人的生活。
  2. 通过本次论坛嘉宾经验的分享能引发新的创意,通过观点的碰撞能产生创新的火花,为从业者更佳深入的理解和使用人机交互技术带来的变革,为推动人机交互等人工智能技术更深入地应用和更蓬勃地发展带来帮助。

人工智能驱动的人机交互论坛信息

时间:

  • 8月26日,13:30 - 15:30

联席主席&主持人:

  • 颜水成 360首席科学家、人工智能研究院院长
  • 陈 波 腾讯科技微信模式识别中心技术总监

论坛嘉宾:

  • 林元庆 新泽西州立大学罗格斯商学院管理科学与信息系统系副系主任
  • 余 凯 地平线机器人技术创始人&CEO
  • 周 明 微软亚洲研究院首席研究员
  • 黄 伟 云知声创始人&CEO
  • 孙 剑 旷视科技首席科学家
  • 徐 立 商汤科技CEO

CCAI 2016中国人工智能大会将于8月26-27日在京举行,AAAI主席,国内外众多院士,MIT、微软、大疆、百度、微信、滴滴专家领衔全球技术领袖和产业先锋打造国内人工智能前沿平台,8个重磅主题报告,4大专题论坛,1000+高质量参会嘉宾,探讨人机交互、机器学习、模式识别及产业实战。大会门票已经剩余不多,与大牛对话,火速抢票

不能到现场的朋友,敬请留意CSDN报道专题,百度开放云独家视频直播支持。

原文发布于微信公众号 - 人工智能头条(AI_Thinker)

原文发表时间:2016-08-19

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