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360首席科学家颜水成:我们如何做人工智能?

本文作者:硬创观察 2016-05-16 15:42
导语:随着物联网时代的到来,人工智能就变得不可或缺了。人工智能在云上,或者在端上成为支撑硬件产品的安全智囊。在新时代的360,人工智能和安全成为360的两个关键词。

【编者按】本文整理自360首席科学家、人工智能研究院院长颜水成在5月11日“360公司人工智能媒体沟通会暨硬件新品发布会”上的演讲,有不改变愿意的删减。颜水成在8个月之前加入360,此前是新加坡国立大学的教授。360人工智能研究院成立大概18个月。

360首席科学家颜水成:我们如何做人工智能?

安全是360的基因和根基,随着物联网时代的到来,我们的CEO周鸿祎先生说业务要扩展,就出现了面向老幼安全的穿戴设备,面向家人安全的监控,还有陪护的智能硬件,以及面向出行的车辆的信息安全和驾驶安全。

为了应付这些智能硬件的需求,人工智能就变得不可或缺了。人工智能在云上,或者在端上成为支撑硬件产品的安全智囊。在新时代的360,人工智能和安全成为360的两个关键词。

基本布局

360的人工智能的基本布局,我们可以归结成是全方位的,基于和面向深度学习。

在最基本的硬件层面,比如在云上、端上的面向深度学习的专用芯片,到面向大规模深度学习训练的多机多卡软硬件平台,以及基于深度学习的各种人工智能前沿算法。然后是由人工智能支撑的各种智能硬件产品,基于深度学习,这些智能硬件有自学习的能力,智能水平还可以逐步的提高。

对于深度学习的研发,我们分成四个方向:

  • 一是视觉感知,对图象和视频的分析;

  • 二是语音感知;

  • 三是语义感知,希望智能硬件能够和用户进行对话和交流;

  • 四是大数据分析,我们也希望深度学习能够发挥在大数据方面的积极作用。

在360内部,除了我所领导的人工智能研究院这个团队,还有很多跟人工智能相关的团队。比如搜索事业部,一直是用机器学习的方法提升搜索的性能,最近他们也把重点放到语义感知方面;另外有一个语音的团队,也在进行语音识别分析的相关研发;天眼团队用深度学习进行网络分析;其他的有针对网络、无线、车联网安全的研究院或者是实验室。

进展

一、建立360net,一个大规模深度学习的软硬件平台

360net是一个基于软硬件的训练平台,支持多机多卡,可以用一百块卡或者及百块卡可以连在一起对深度学习进行训练。

另外这个平台具有高度的兼容性和可扩展性,对于新近出现的深度学习的模块,可以非常容易的把它融入进来,减少它开发所需要的时间。

二、人脸分析

360首席科学家颜水成:我们如何做人工智能?

360已经开发了一套非常准确、稳定、鲁棒、低功耗的系统。无论你用什么样的表情,什么样的姿态,人脸上的关键点都可以定位得非常的准确。

稳定就是说移动的时候那些点会非常稳定;鲁棒,比如它只有很少的点可以看到,也做得非常好。基于这些就可以做性别、年龄、表情等的分析,对于很多业务来说都是非常重要的。

三、环境感知

360首席科学家颜水成:我们如何做人工智能?

在环境感知方面,360招进来一个团队,他们之前是计算机视觉界世界杯比赛的冠军。他们加入360之后把精力集中在车辆检测、行人检测,这些辅助驾驶中可能遇到的一些环境感知问题。

比如在一个自动驾驶的公测库上,这是在外面的城市的环境里面,可以非常精确的把车辆和行人进行定位,这对于汽车辅助驾驶是非常有价值的。当然也可以在城市环境中,比如说高速路上,除了人车检测之外,还可以进行车道线的检测。

四、语音识别

有团队在用深度学习做语音识别的训练,语音输入的错字率可以达到低于1%的水平。作为语义理解的输入,这对于语义分析,比如对话时候的语音识别结果,是非常有价值的。

五、利用深度学习做网络流的协议分析、应用分析

我们的企业安全团队,有一位同事利用深度学习做网络流的协议分析、应用分析。从网上截取一段网络流动,分析这个网络流是用什么协议发送出来的,或者是用什么应用程序发送出来的。这样对安全分析是非常有价值的。

展望

我们对360的人工智能的未来有一些憧憬,未来人工智能发展到一定的阶段时,我们送到客户家里的产品会用上360的人工智能技术。这些产品可能是萌萌的,没那么厉害,但是因为它已经具备了一定的人工智能水平,所以可以进行观察,也可以跟人进行交互。

总的来说,我们对360人工智能的期待,就是以后的智能硬件并不是固化的产品,不是拿回家以后就是这样了,我们希望打造一款跟你一起成长,然后等你、呵护你的智能硬件。

题图来源:Thinkstock

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