踐行科技向善 騰訊AI研究集中亮相IJCAI-19

在澳門舉辦的IJCAI-19(第28屆國際人工智能聯(lián)合會議)會議期間，騰訊主辦的分論壇TAIC(Tencent Academic and Industrial Conference)于8月13號晚上7點在澳門喜來登金沙城中心大酒店舉行。騰訊AI Lab與Robotics X Lab負(fù)責(zé)人張正友在主題演講環(huán)節(jié)中，圍繞著騰訊AI的基本介紹，目前所取得的進(jìn)展，以及未來的發(fā)展方向三個話題展開演講，騰訊廣告副總裁羅征等多位專家則出席論壇，并針對各自業(yè)務(wù)進(jìn)行了介紹?！　?/p>

騰訊人力資源總經(jīng)理陳雙華上臺開場發(fā)言，從個人職業(yè)成長以及公司文化角度對騰訊內(nèi)部AI人才的發(fā)展做了介紹。他強(qiáng)調(diào)，在“科技向善”的公司使命背景下，AI人才能夠在騰訊超過20個AI人工智能實驗室中，結(jié)合不同的研究領(lǐng)域(包括計算機(jī)視覺、語音、自然語言處理等)和不同的業(yè)務(wù)場景(如社交、游戲、醫(yī)療等)，獲得超出預(yù)期的工作平臺和成長機(jī)會。同時，騰訊開放且尊重員工的文化能夠助力AI人才價值最大化地發(fā)揮，例如騰訊的“活水計劃”每年幫助內(nèi)部一千名以上的員工在內(nèi)部轉(zhuǎn)換個人職業(yè)生涯，員工在內(nèi)部論壇“樂問”上可以隨時發(fā)起、參與自己關(guān)心的公司業(yè)務(wù)等話題討論等。多元化的發(fā)展路徑與開放的公司文化都成為了AI人才發(fā)展的助力器。

隨后，騰訊AI Lab與Robotics X Lab負(fù)責(zé)人張正友圍繞著騰訊AI的基本介紹，目前所取得的進(jìn)展，以及未來的發(fā)展方向三個話題帶來了主題演講。

據(jù)其介紹，騰訊目前已建立兩大實驗室矩陣——人工智能實驗室矩陣，包括致力于全面基礎(chǔ)研究與應(yīng)用的騰訊AI Lab-深圳及西雅圖、基于視覺的騰訊優(yōu)圖、基于語音與自然語言理解WeChat AI等四大實驗室;以及基于前沿科技的實驗室矩陣，涵蓋機(jī)器人、量子計算、5G、邊緣計算、IoT和音視頻技術(shù)等，打造面向未來的科技引擎，推動自主技術(shù)創(chuàng)新。從2016年開始，騰訊積極與外部學(xué)界合作，包括建立8大聯(lián)合實驗室，參與53個研究合作項目，聯(lián)合培養(yǎng)34位頂尖學(xué)生，接待了17位全球訪問學(xué)者，通過一年一度的學(xué)術(shù)論壇、聯(lián)合研究、訪問學(xué)者、博士生及研究生獎學(xué)金等多種項目和形式，推動前沿研究應(yīng)用及人才培養(yǎng)。

關(guān)于AI目前所取得的進(jìn)展，張正友提出當(dāng)下的AI專注于認(rèn)知與大數(shù)據(jù)，例如在計算機(jī)視覺、語音識別和自然語言處理中。通過與不同的垂類合作，結(jié)合工程和科學(xué)研究，AI在騰訊賦能內(nèi)部業(yè)務(wù)職能推動了行業(yè)變革。例如AI+游戲領(lǐng)域，騰訊一直走在行業(yè)前列。與王者榮耀共同探索的前沿研究項目 – 策略協(xié)作型 AI 「絕悟」今年8月初在吉隆坡舉辦的王者榮耀最高規(guī)格電競賽事——世界冠軍杯半決賽的特設(shè)環(huán)節(jié)中，在職業(yè)選手賽區(qū)聯(lián)隊帶來的5v5水平測試中獲勝，升級至王者榮耀電競職業(yè)水平。測試結(jié)果代表騰訊在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多智能體決策智能課題上的國際級 AI 研究水準(zhǔn)，也標(biāo)志著公司在攻堅通用人工智能( Artificial General Intelligence)難題上更進(jìn)一步。實驗室早在2016年研發(fā)的圍棋 AI “絕藝”(Fine Art)，現(xiàn)擔(dān)任中國國家圍棋隊訓(xùn)練專用 AI ;2017年，“絕悟”開始研發(fā)并在一年后達(dá)到業(yè)余頂尖水平，騰訊還在清華聯(lián)合團(tuán)隊在射擊類頂級 AI 競賽 VizDoom 奪冠，并在《星際爭霸2》首先研發(fā)出擊敗內(nèi)置 AI 的智能體。

未來騰訊AI將如何發(fā)展?張正友認(rèn)為騰訊目前將繼續(xù)立足腳下，利用好人工智能(AI)、大數(shù)據(jù)(Big Data)和云計算(Cloud Computing)，即ABC科技，構(gòu)建新型基礎(chǔ)設(shè)施，做“數(shù)字化助手”的標(biāo)配，形成科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用相互促進(jìn)的良性循環(huán)，這在醫(yī)療、安防、零售、交通與娛樂行業(yè)已經(jīng)有所體現(xiàn)。同時，騰訊也將放眼未來，在核心技術(shù)上推進(jìn)前沿、原創(chuàng)和開放性的基礎(chǔ)研究，并在關(guān)鍵性技術(shù)上前瞻性布局ABC 2.0技術(shù)版本，即人工智能(AI)、機(jī)器人(RoBotics)和量子計算(Quantum Computing)的全新ABC組合。

騰訊廣告副總裁羅征在會上發(fā)表了題為《騰訊廣告：有趣問題及獨特挑戰(zhàn)》的演講。羅征首先回顧了騰訊廣告[Tencent Marketing Solution, 簡稱TMS]的發(fā)展歷程。騰訊廣告以“美好連接，智慧增長”為品牌主張，匯聚騰訊公司全量的應(yīng)用場景，擁有核心商業(yè)數(shù)據(jù)、營銷技術(shù)與專業(yè)服務(wù)能力。互聯(lián)網(wǎng)廣告是驅(qū)動工業(yè)界大規(guī)模 AI 技術(shù)發(fā)展最重要的場景之一。羅征從智能定向、智能創(chuàng)意及智能出價三個領(lǐng)域，分享了騰訊廣告在機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用研究。從智能定向出發(fā)，騰訊廣告依托對用戶人群畫像的深刻洞察，提供包括基礎(chǔ)屬性、商業(yè)興趣與行為在內(nèi)的多維標(biāo)簽體系。實現(xiàn)智能定向的核心，離不開對文本信息的理解和對人群定向的準(zhǔn)確拓展。騰訊廣告的NLP基礎(chǔ)技術(shù)開放平臺DeepText致力于文本分類、文本表示、語義匹配及序列標(biāo)注等研究方向，通過建模、調(diào)優(yōu)等方式探索廣告業(yè)務(wù)中的實際挑戰(zhàn)，目前正在開源階段。

在智能創(chuàng)意環(huán)節(jié)，羅征介紹了深度學(xué)習(xí)算法是如何通過分析文本和圖片用于輔助廣告審核，提升廣告審核質(zhì)量。而在綜藝或影視劇中，AI技術(shù)可以進(jìn)行視頻廣告素材的巧妙植入，能極大優(yōu)化視頻廣告的制作成本和投放體驗。此外，系統(tǒng)還提供了以動態(tài)商品廣告為代表的智能創(chuàng)意產(chǎn)品，可通過算法自動生成優(yōu)質(zhì)廣告素材，降低投放門檻，提高投放效率。

有了對用戶人群的準(zhǔn)確定向，也有了優(yōu)質(zhì)的廣告創(chuàng)意，接下來便是智能出價階段。智能出價的關(guān)鍵在于對轉(zhuǎn)化率的準(zhǔn)確預(yù)估(pCVR)，而目前轉(zhuǎn)化率建模的最大難題在于轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)回流延遲，短則幾秒，長則幾天。騰訊廣告通過大規(guī)模稀疏DNN訓(xùn)練框架的構(gòu)建，能實現(xiàn)多轉(zhuǎn)化目標(biāo)聯(lián)合訓(xùn)練，共享隱層提升建模效果，統(tǒng)一模型加快迭代效率;此外，其加速比接近線性，具有高擴(kuò)展性，支持千億樣本訓(xùn)練。

騰訊CSIG醫(yī)療AI實驗室和天衍實驗室的吳賢博士和陳曦博士則帶來了騰訊AI在醫(yī)療領(lǐng)域的成果分享。

據(jù)吳賢博士介紹，他所在的醫(yī)療AI實驗室主要從臨床需求出發(fā)，利用人工智能技術(shù)構(gòu)建臨床輔助決策系統(tǒng)，解決醫(yī)患痛點，降低就醫(yī)成本。醫(yī)療AI實驗室致力于構(gòu)建基于人工智能技術(shù)的數(shù)字診療平臺，目前在心腦血管疾病(心衰、腦卒中)、皮膚病(銀屑病)、運(yùn)動障礙性疾病(帕金森)等方向都有落地產(chǎn)品。而陳曦博士所在的天衍實驗室，成立于2018年，算是騰訊AI中的新成員。陳曦博士介紹，天衍實驗室致力于通過大數(shù)據(jù)和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)能力在安全和醫(yī)療領(lǐng)域打造一個實時演進(jìn)的知識和決策平臺，其成果主要應(yīng)用于騰訊To B和To C的安全和醫(yī)療領(lǐng)域產(chǎn)品。

兩位博士在演講中都提到，作為醫(yī)療健康的“數(shù)字化助手”，騰訊醫(yī)療希望做好三件事情：注重增強(qiáng)自身能力建設(shè)，為行業(yè)供應(yīng)創(chuàng)新動力;注重生態(tài)開放，為產(chǎn)業(yè)鏈注入新活力;注重科技向善，用科技助力醫(yī)療更有溫度。

騰訊IEG增值服務(wù)部總經(jīng)理孫龍君上臺介紹了增值服務(wù)部的主要工作和AI實踐。增值服務(wù)部負(fù)責(zé)承擔(dān)騰訊游戲數(shù)據(jù)分析和精細(xì)化運(yùn)營的工作，涉及數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、運(yùn)營活動開發(fā)、運(yùn)維等多方面的工作。騰訊運(yùn)營了兩三百款游戲，擁有海量的數(shù)據(jù)，每天新增的日志規(guī)模超過兩百個T。孫龍君分享了幾個案例來說明AI在游戲中的運(yùn)用，例如游戲商場的推薦，通過用戶畫像的構(gòu)建，通過對道具圖片、描述文字、功能特點等的分析，采用基于內(nèi)容的推薦方法為玩家進(jìn)行個性化的道具推薦，使得用戶翻頁次數(shù)從平均18.5次減小到平均8次，并且商城收入也有平均5%的提升?？偟膩碚f，游戲領(lǐng)域有大量的數(shù)據(jù)和應(yīng)用場景，可以做很多研究，據(jù)孫龍君介紹，增值服務(wù)部今年在多個領(lǐng)域發(fā)表了頂級會議和期刊的論文，解決許多實際應(yīng)用問題;同時，也創(chuàng)作了368份專利，其中71件已經(jīng)授權(quán);還在積極尋求高校合作，目前與11所國內(nèi)外著名高校保持合作。

騰訊PCG(平臺與內(nèi)容事業(yè)群)信息流平臺產(chǎn)品部推薦平臺研發(fā)中心總監(jiān)熊義林上臺向與會者介紹了PCG的概況以及幾款主要的信息流產(chǎn)品，然后介紹了一些在信息流推薦系統(tǒng)實施過程中產(chǎn)生的技術(shù)思考和PCG AI中臺的建設(shè)進(jìn)展。

熊義林介紹了PCG的總體定位與產(chǎn)品矩陣，之后詳細(xì)介紹了幾個信息流產(chǎn)品的技術(shù)架構(gòu)，并結(jié)合此次IJCAI大會主題講解了工業(yè)化AI的在具體產(chǎn)品下的實際落地解決方案，以及目前PCG所面對的挑戰(zhàn)和解決思路。他強(qiáng)調(diào)，PCG中臺建設(shè)的目標(biāo)，就是通過內(nèi)部分布式開源協(xié)調(diào)，加強(qiáng)基礎(chǔ)研發(fā)，在多個項目/多個團(tuán)隊/多種技術(shù)能力之間建立一個統(tǒng)一的技術(shù)平臺，促成更多協(xié)作與創(chuàng)新，提高公司的技術(shù)資源利用效率，為PCG的產(chǎn)品矩陣提供創(chuàng)新動力與技術(shù)支撐。

騰訊微信團(tuán)隊的專家研究員鄭吳杰博士和高級研究員陳凱則分享了基于大規(guī)模用戶反饋的實時錯誤監(jiān)測的算法研究和微信“看一看”推薦算法，吸引了不少與會者慕名前來交流和提問。

鄭吳杰博士分享了微信如何基于大規(guī)模用戶反饋來進(jìn)行實時bug檢測的算法研究。由于各種原因，bug很難在測試階段全部發(fā)現(xiàn)。同時，傳統(tǒng)的終端和后臺監(jiān)控方法有其局限性，不能很好的發(fā)現(xiàn)問題。微信團(tuán)隊提出并實現(xiàn)了一套iFeedback系統(tǒng)，通過精細(xì)地監(jiān)控用戶反饋中所有詞及詞的組合的出現(xiàn)頻率，采用ElasticSearch進(jìn)行快速索引，同時通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法準(zhǔn)確地減少噪聲，達(dá)到了較好的報警效果。在微信支付、微信公眾平臺、微信游戲等業(yè)務(wù)上的報警精度達(dá)到70%～90%，嚴(yán)重bug的召回能力達(dá)到90%，報警時效性在幾分鐘到幾小時內(nèi)。同時也提供了bug集中的屬性信息，如版本，活動，后臺機(jī)房等，方便問題定位。該系統(tǒng)已應(yīng)用到騰訊數(shù)百個應(yīng)用當(dāng)中。

高級研究員陳凱給大家介紹了微信“看一看”和“搜一搜”的推薦算法。微信里的“看一看”精選做的是內(nèi)容推薦，其算法的整體架構(gòu)與傳統(tǒng)的推薦架構(gòu)基本類似，主要包括三個部分：召回、排序和混合(重排)。除了推薦的整體架構(gòu)外，陳凱老師還給大家深入淺出地介紹了排序模塊、NLP的推薦算法、知識圖譜的推薦算法以及檢索模型的算法。

最后，騰訊TEG的張長旺博士主要介紹了三個研究方向：非監(jiān)督的短文本層級分類、基于領(lǐng)域知識的興趣點(POI)匹配，以及大規(guī)模圖學(xué)習(xí)和挖掘。以實例介紹了非監(jiān)督學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)、LBS數(shù)據(jù)挖掘、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)挖掘和圖表示學(xué)習(xí)在真實場景上的優(yōu)化和應(yīng)用。優(yōu)化后的方法相比現(xiàn)有前沿算法在真實數(shù)據(jù)集上均有顯著的準(zhǔn)確率提升。張博士也在現(xiàn)場表示，歡迎對相關(guān)領(lǐng)域感興趣的老師和同學(xué)進(jìn)行長線科研合作，一起研發(fā)兼有工業(yè)和學(xué)術(shù)價值的科研成果。

此次IJCAI-19的舉辦地回到中國，騰訊顯然也更加重視，派出了豪華的演講陣容，內(nèi)容幾乎涉及到全部業(yè)務(wù)。參與分論壇近兩百人中，多是各領(lǐng)域內(nèi)研究者，他們與演講者形成的互動或許也能推進(jìn)AI研究中新靈感的出現(xiàn)。而對于騰訊來說，如何抓住AI研究的機(jī)遇，實現(xiàn)向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的變革，實踐“科技向善”的使命的確是極為重要的問題，也值得外界更多的期待。

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