60页PPT解读百度人工智能战略布局

近日，在清华大学举办的2017国际大数据产业技术创新高峰论坛上，百度副总裁、百度AI技术平台体系总负责人兼百度研究院院长、国际计算语言学协会前主席王海峰发表了《百度人工智能》的主题演讲，以下附PPT全文及详解，供参看！

人工智能是第四次工业革命

回顾一下人工智能的发展历史，正式的起点是1956年的达特茅斯会议，诞生了AI这个概念。而在1956年之前，已经出现了至今仍然很热门的一些人工智能方向，例如机器翻译、自然语言处理、计算机下棋、神经网络等等。

而从AI诞生以来的60多年，人工智能的发展起起落落，从图中可见一斑。

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百度人工智能已经扬帆起航

百度从做搜索开始，人工智能的研究和发展已经有十几年了，如自然语言处理基础的分词、短语分析等。

而全面布局人工智能大概是在七、八年以前，逐步从NLP、语音、机器学习、图像等方面开始，时至今天，百度已经形成了一个较完整的人工智能技术布局，包括基础层、感知层、认知层、平台层、生态层和应用层，共计六层。

百度从做互联网To C（针对消费者）的产品到开始做大量支持To B（面向企业服务）的应用。这些都依赖于人工智能技术布局的实现。下面将对每层技术布局的关键技术展开说明。

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基础层：大数据、算法和大计算

现在每一个人每一天会产生非常多的数据，一定程度上，互联网已经成为整个客观世界的镜像。所以，掌握好、利用好、分析好这些互联网数据，在很大程度上也是对客观世界很重要的刻画和理解。

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感知层：语音、图像、视频、AR/VR

语音技术的突破有很多方向，如识别、合成和唤醒，这是我们现在比较看重的，因为市场应用的需求很大。比如语音识别，已经达到97%以上的准确率。

图像方面，人脸识别是计算机视觉的一个重要方向。人脸分为静态和动态。静态，如一张图片，检测里面有没有人脸，或者有两张照片，比对一下两处出现的是不是同一个人，这方面的准确率已经很高了。

而识别动态图像的时候更复杂一点，比如有一段视频，首先要定位这些人脸，而这里会产生很多应用，比如在很长的视频流里找到一个人。

视频不同于图像有很多权威的数据集，视频数据集本身还不够成熟。视频很多是人工标注好的，比如标题、内容，但是还有很多视频人工标注不够完善。

这时候就需要视频语义理解技术把这个视频标注出来，包括这个视频到底是哪一类，视频的标题，如果相对长的视频，就把其中亮点怎么样也摘录出来。

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认知层：自然语言处理、知识图谱和用户画像

自然语言处理的范围广泛，如果细分的话，有很多子领域，较宏观地可划分为语言的理解和生成，以及相应的应用系统。一方面要理解人的语言，另一方面要表达，能生成语言。

用传统信息检索和搜索算法搜索“蒋英的女儿是谁”和“蒋英是谁的女儿”，会找到同样的答案，因为传统的信息检索是不管语序的。这时候我们就要做真正的自然语言分析和理解，知道它们实际上是在找不同的答案。这背后是知识图谱的支撑，大家可以看到结构化的图文并茂的结果。

除了分析、理解以外，还有生成。我们尝试过写诗、写对联等，比如在手机百度信息流里看到的文章，很多都是人写的，但也有很大一部分是机器自动写成的。我们做过各种测试，用户基本上分辨不出来到底是人写的还是机器写的，这说明机器写的还是很不错的。

其次，人要与智能硬件展开交互，对话过程中涉及到对“人说的话”的理解和预测人如何说下一句话，相当于理解和生成两方面都在用，这里面就是对话管理以及交互的技术。

人类几千年传承下来的知识，是人类能一步一步不断向前进步的原动力，而做这些知识的累积和传承很重要的载体是知识图谱。

知识不只是静态的存取，而且涉及到知识计算和推理。

其次，我们要了解用户本身的需求，所以对用户画像也是非常重要的方向。

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平台以及生态层

这一层更多集中在百度大脑，完整的生态包括云和端两大部分。

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应 用 层

语音搜索，是典型的在搜索上引入一些AI能力之后的产品形态，这里不是一个“语音识别+简单的搜索”，而是我们直接语音输入我们想要的字的时候，如果出现多音字，如俪、莉，就会出现错误，但如果用户说：“茉莉的莉”，语音纠错就会自动修改成“莉”，然后找到用户最终想要的答案。所以这就需要很多相关技术的支持。

图像搜索也是，我们做了很多图像搜索相关的尝试。

智能问答、个性化推荐等同样是综合了多种AI能力，如知识图谱、NLP、用户理解等，把答案或资讯更直观、更有针对性地展现给用户。

除了互联网应用，我们也在尝试AI能力与各行各业的结合，如智能客服、智慧机场等。

人工智能正在成为这个时代技术变革的核心驱动力，AI在To B领域的渗入将会给各行各业带来革命性的改变，也会对人们的日常生活产生巨大的影响。

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