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百度NLP十年布局:翻越認知智能高山,架起通往現(xiàn)實世界的橋

2020-08-26 09:12
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03 產業(yè)智能的百度方案

至于百度這般賦能NLP行業(yè)的原因,可以借鑒百度CTO王海峰的觀點:“在百度語言與知識技術的布局和發(fā)展中,我們始終在注意把握兩個趨勢,即技術發(fā)展趨勢和產業(yè)發(fā)展趨勢,并力爭引領趨勢!

對于技術趨勢的理解,可以借用這樣一個比方:感知智能是AI感知外部環(huán)境的能力,包括聽覺、視覺和觸覺,相當于人類的耳朵、眼睛和手;認知智能是AI理解、聯(lián)想、推理的能力,需要AI像人一樣思考并解決問題。

倘若AI的進化停留在感知智能,在認知智能層面停滯不前,終將無法擺脫上兩次人工智能浪潮的宿命。如何加速認知智能的越級?僅僅有仁人志士的奔走呼告還遠遠不夠,刺激一個行業(yè)走向繁榮的驅動力量還是誘人的商業(yè)前景。

某種程度上說,NLP領域并不缺少琳瑯滿目的技術,諸如語義分析、情感分析、機器翻譯、知識圖譜等層出不窮,可大多只是一個引擎或者一個特定功能上的服務。

百度所做的正是擦去蒙在“明珠”上的灰塵,然后融合新基建、產業(yè)智能化的趨勢,將自身領先的NLP能力輸出給開發(fā)者與合作伙伴,并在不斷的創(chuàng)新和探索中找到了NLP規(guī)模化應用的方法論:

首先是基礎技術的平臺化。NLP的算法和模型是典型的腦力勞動,結果就是在人才、資源和場景上占據優(yōu)勢的巨頭們有著絕對的話語權。從百度大腦的開放,到飛槳深度學習平臺的開源,再到文心ERNIE語義理解技術與平臺的上線,本質上都是以平臺的形式對外賦能,降低整個行業(yè)的進入門檻和開發(fā)成本。

其次是核心能力的場景化。一些企業(yè)可能并不具備底層開發(fā)的能力,百度的對策是針對文本分析、對話系統(tǒng)、機器翻譯等高頻場景推出一體化的解決方案,開發(fā)者只需要進行簡單的配置或修改。畢竟NLP的難點在于落地時牽涉到深度學習、情感模型等等,場景化消除了不必要的開發(fā)環(huán)節(jié)和資源投入。

然后是細分應用的產品化。對于智能搜索、智能推薦、智慧城市、智慧醫(yī)療等各行各業(yè)的應用,百度的策略是與合作伙伴一道打造獨立的產品,以零門檻的形式提供服務。比如以API、插件、APP等模式對外服務的百度翻譯,目前已經支持40多萬家第三方應用,每天響應超過千億字符的翻譯請求。

除此之外,為了解決NLP在模型魯棒性、可解釋性、跨模態(tài)語義理解等方面依然面臨的挑戰(zhàn),百度聯(lián)合中國計算機學會、中國中文信息學會共同發(fā)布了“千言”數(shù)據共建計劃。

同時百度技術委員會主席吳華發(fā)布了算力共享計劃,通過數(shù)據集的共建與算力的共享,繼而從語義理解、知識融合、跨模態(tài)融合等角度推動技術進步。

做一個總結的話,在NLP應用落地的話題上,百度從來都不是一成不變的守舊者,而是根據行業(yè)現(xiàn)狀不斷變通,通過持續(xù)性的場景落地,逐步喚醒外界對NLP的價值認可。當整個行業(yè)都在重新審視NLP的時候,距離全面爆發(fā)已不再遙遠。

04 寫在最后

曾經被問到百度NLP的理想和抱負是什么時,王海峰凝練了十二個字的回答:“理解語言,擁有智能,改變世界”。

如今再來思考這句話的內涵,無疑有了更為準確的理解。“改變世界”的夢想顯然不是算法改變世界那般狹隘,在新基建和產業(yè)智能化的浪潮下,百度已經確定了平臺型AI的定位,風光無限的NLP部門一面在學術上推動語言與知識技術發(fā)展,一面在應用上幫助開發(fā)者們破除桎梏。

十年征程,百度NLP部門不僅在造一座燈塔,還在架一道技術通往現(xiàn)實世界的橋。

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