人工智慧雜談：原360首席科學家顏水成講座實錄

2020-10-14 頭上頂燈

顏水成博士，是計算機視覺和機器學習領域的國際知名專家。在2015年，加入360集團，任360副總裁、首席科學家、人工智慧研究院院長。在2019年，加入AI獨角獸企業「依圖科技」。這篇文章是2018年顏水成博士在北京的一所大學進行講座的實錄筆記，暢談了人工智慧在學術界和工業界的發展與應用。

創業

首先，談了談AI的創業，如果給你足夠投資，你準備做款什麼樣的爆款AI-APP？顏水成博士覺得在進行AI領域的創業之前，要在以下四個方面進行深刻的考慮：

  1. 是否剛需
  2. 技術可行
  3. 要形成技術壁壘，做到人無我有
  4. 商業變現

理想與現實

第二點談的是AI中的理想和現實。在現實中AI成功的標誌有：

  • 對研究者：擁有單篇引用量很高的論文（Phd：100+，AI研究者：1000+）
  • 對創業者：DAU（日活躍用戶數量）達到五千萬

實現理想的AI，既具有通用智能的機器人、能有人一樣的表現，目前還有很大（甚至巨大）的困難。比如和人一樣會駕駛（自動駕駛）、和人一樣具有思想（情感機器人），目前都是難以實現。其中關於情感機器人，更是難以達到，而且目前的技術與人的思維方式太遠。

四個主要方向

目前AI的四個主要方向為：

  • 視覺分析
  • 語音分析
  • 語義分析（對話）
  • 大數據分析

工業界中AI的三種狀態

  • 初創級：專注於一個方向
  • 百億美金級
  • 千億美金級

AI的四元分析

  • 場景
  • 算法
  • 算力
  • 數據

學術界和工業界的不同

學術界的人工智慧：針對特定問題，探索新算法，追逐精度極限

工業界的人工智慧：人工智慧不是模板，和具體業務/場景結合才能有價值

  • 中心：核心算法
  • 前端：產品工程化，產品外觀設計，產品市場營銷
  • 後端：訓練系統架構，後臺服務系統，AI硬體化

算法科學家與產品工程師的協調：算法雖然不完美，但可以做出無瑕疵的用戶體驗。

學術界：精度極限

工業界：產品體驗。用戶在使用中產生數據，數據推動算法迭代，從而提升用戶體驗。

深度學習模型

傳統機器學習：特徵設計、SVM

神經網絡：學習特徵

  • GAN：Generative Adversarial Network生成對抗網絡
  • Cycle-GAN：圖像風格轉換（油畫-真實、黃種人-黑種人、橘子-蘋果）

手機上目前還不能實時的運用這些模型

  • Star-GAN

對原始圖片進行表情、形態等轉換

深度學習應用

圖像方面有：

  • 人臉特徵點定位：在人臉檢測的基礎上，進一步定位出鼻子、眼睛、嘴巴等
  • 人臉識別
  • 人臉屬性分析：年齡、性別、表情等
  • 圖像翻譯成自然語言（Image Captioning）

文字方面有：

  • 語音
  • 大數據
  • 大數據金融——信貸（風險控制、反欺詐、信用評價）。公司有宜信。

技術趨勢

  • 自學習【Learning from Invariances】

360的使命——安全

業務場景：安全+智能

AI布局

  • 泛安全智能：家庭安全
  • 短視頻智能：海量視頻管理；精細內容分析
  • 端上智能（高效能AR特效套件）：3D人臉特效；摳圖；手勢特效
  • 大數據智能：

AI vs 安全

智能體的安全問題

  • 傳感器：被誤導、失效。雷射、圖像讓自動駕駛自盲或被誤導
  • 數據：隱私洩露、對抗樣本的威脅
  • 底層庫（如tensorflow）：（依賴）庫、框架可能存在漏洞。Caffe平臺攻擊並劫持實例
  • 聯網：網絡攻擊

AI+區塊鏈

代表公司

  • Ocean：利用區塊鏈數據交易與共享（$3.4億）
  • CORTEX：在線inference，分布式運行用戶上傳模型（估值：$1.2億）
  • RAVEN PROTOCOL：利用閒置資源進行分布式計算

AI+區塊鏈如何能高頻剛需和無ICO運轉？

QA

主持人：AI+視頻有什麼令人振奮的突破嗎？

顏：數據很有限。不知道要標記什麼，標記的成本也很高。視頻分析歸根到底是圖像，然後再推動視頻級別研究的發展。還需要降低複雜度。【數據+速度】

主持人：AR與AI的聯繫

顏：（互動：誰用過這【AR眼鏡】東西）手機有一些瓶頸：得拿在手上。AR眼鏡能解決。博物館的電子展覽。AR的應用會有很多。發展趨勢：2B->2C，有線->無線

主持人：AR有前景。旅行、教育、社交等等，將虛擬帶入現實。技術一突破，內容與軟體將會爆發。

主持人：從科研到產業界，挑戰與不同點？

顏：總結為幾點：設計新的模型時，相比於學術界的精度，更多的去思考效率；最重要的一點，一開始不要想自己可以解決公司的所有的問題，先從一個重要的應用場景出發，融合算法和數據，讓模型落地。對於用戶體驗，算法的提升沒有數據帶來的提升大。雖然數據很重要，算法可以帶來顛覆性的變化。

數據和算法要齊飛。

主持人：未來的3、5年，AI有什麼落地的機會？

顏：數據分公有數據與私有數據。每個公司有自己特定的數據，為公司提供AI的服務，是一個機會。

主持人：給學生步入AI的建議？

顏：不追求量，做有價值的工作。什麼是有價值的工作？做的東西有沒有通用性；做出的東西提升大（10%的提升）。花1年的時間踏踏實實、認認真真地去研究。

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