建人工智能实验室矩阵 腾讯AI研究集中亮相IJCAI-19

2019-08-20 10:20:26 来源: 中国科技网 作者: 李福军 桂楷东

“基于前沿科技的实验室矩阵,涵盖机器人、量子计算、5G、边缘计算、IoT和音视频技术等,打造面向未来的科技引擎,推动自主技术创新。”8月13日在澳门举办的IJCAI-19(第28届国际人工智能联合会议)期间,腾讯AI Lab与Robotics X Lab负责人张正友等多位专家在分论坛TAIC(Tencent Academic and Industrial Conference)中围绕着腾讯AI所取得的进展以及未来的发展方向进行了介绍。

超20个人工智能实验室,最大化发挥AI人才价值

“多元化的发展路径与开放的公司文化都成为了AI人才发展的助力器。”腾讯人力资源总经理陈双华上台开场发言,从个人职业成长以及公司文化角度对腾讯内部AI人才的发展作了介绍。

他强调,在“科技向善”的公司使命背景下,AI人才能够在腾讯超过20个AI人工智能实验室中,结合不同的研究领域(包括计算机视觉、语音、自然语言处理等)和不同的业务场景(如社交、游戏、医疗等),获得超出预期的工作平台和成长机会。

同时,腾讯开放且尊重员工的文化能够助力AI人才价值最大化发挥,例如腾讯的“活水计划”每年帮助内部一千名以上的员工在内部转换个人职业生涯,员工在内部论坛“乐问”上可以随时发起、参与自己关心的公司业务等话题讨论等。

建人工智能实验室矩阵,推动自主技术创新

随后,腾讯AI Lab与Robotics X Lab负责人张正友围绕着腾讯AI的基本介绍,目前所取得的进展,以及未来的发展方向三个话题带来了主题演讲。

据其介绍,腾讯目前已建立两大实验室矩阵——人工智能实验室矩阵,包括致力于全面基础研究与应用的腾讯AI Lab-深圳及西雅图、基于视觉的腾讯优图、基于语音与自然语言理解WeChat AI等四大实验室;以及基于前沿科技的实验室矩阵,涵盖机器人、量子计算、5G、边缘计算、IoT和音视频技术等,打造面向未来的科技引擎,推动自主技术创新。

据悉,从2016年开始,腾讯积极与外部学界合作,包括建立8大联合实验室,参与53个研究合作项目,联合培养34位顶尖学生,接待了17位全球访问学者,通过一年一度的学术论坛、联合研究、访问学者、博士生及研究生奖学金等多种项目和形式,推动前沿研究应用及人才培养。

构建新型基础设施,做“数字化助手”的标配

关于AI目前所取得的进展,张正友提出当下的AI专注于认知与大数据,例如在计算机视觉、语音识别和自然语言处理中。通过与不同的垂类合作,结合工程和科学研究,AI在腾讯赋能内部业务职能推动了行业变革。例如AI+游戏领域,腾讯一直走在行业前列,前沿研究项目 - 策略协作型 AI 「绝悟」,在职业选手赛区联队带来的5v5水平测试中获胜,升级至王者荣耀电竞职业水平。测试结果代表腾讯在深度强化学习、多智能体决策智能课题上的国际级AI研究水准,也标志着公司在攻坚通用人工智能(Artificial General Intelligence)难题上更进一步。

未来腾讯AI将如何发展?张正友认为腾讯目前将继续立足脚下,利用好人工智能(AI)、大数据(Big Data)和云计算(Cloud Computing),即ABC科技,构建新型基础设施,做“数字化助手”的标配,形成科技创新与产业应用相互促进的良性循环,这在医疗、安防、零售、交通与娱乐行业已经有所体现。同时,腾讯也将放眼未来,在核心技术上推进前沿、原创和开放性的基础研究,并在关键性技术上前瞻性布局ABC 2.0技术版本,即人工智能(AI)、机器人(RoBotics)和量子计算(Quantum Computing)的全新ABC组合。

在智能创意环节,腾讯广告副总裁罗征介绍了深度学习算法是如何通过分析文本和图片用于辅助广告审核,提升广告审核质量。而在综艺或影视剧中,AI技术可以进行视频广告素材的巧妙植入,能极大优化视频广告的制作成本和投放体验。此外,系统还提供了以动态商品广告为代表的智能创意产品,可通过算法自动生成优质广告素材,降低投放门槛,提高投放效率。

医疗AI实验室,构建基于人工智能技术的数字诊疗平台

腾讯CSIG医疗AI实验室和天衍实验室的吴贤博士和陈曦博士则带来了腾讯AI在医疗领域的成果分享。

据吴贤博士介绍,他所在的医疗AI实验室主要从临床需求出发,利用人工智能技术构建临床辅助决策系统,解决医患痛点,降低就医成本。医疗AI实验室致力于构建基于人工智能技术的数字诊疗平台,目前在心脑血管疾病(心衰、脑卒中)、皮肤病(银屑病)、运动障碍性疾病(帕金森)等方向都有落地产品。而陈曦博士所在的天衍实验室,成立于2018年,算是腾讯AI中的新成员。陈曦博士介绍,天衍实验室致力于通过大数据和应用机器学习能力在安全和医疗领域打造一个实时演进的知识和决策平台,其成果主要应用于腾讯To B和To C的安全和医疗领域产品。

两位博士在演讲中都提到,作为医疗健康的“数字化助手”,腾讯医疗希望做好三件事情:注重增强自身能力建设,为行业供应创新动力;注重生态开放,为产业链注入新活力;注重科技向善,用科技助力医疗更有温度。

腾讯IEG增值服务部总经理孙龙君上台介绍了增值服务部的主要工作和AI实践。增值服务部负责承担腾讯游戏数据分析和精细化运营的工作,涉及数据分析、机器学习、运营活动开发、运维等多方面的工作。

最后,腾讯TEG的张长旺博士主要介绍了三个研究方向:非监督的短文本层级分类、基于领域知识的兴趣点(POI)匹配,以及大规模图学习和挖掘。以实例介绍了非监督学习、小样本学习、LBS数据挖掘、复杂网络挖掘和图表示学习在真实场景上的优化和应用。优化后的方法相比现有前沿算法在真实数据集上均有显著的准确率提升。张博士也在现场表示,欢迎对相关领域感兴趣的老师和同学进行长线科研合作,一起研发兼有工业和学术价值的科研成果。

责任编辑: 马嘉悦
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