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【淘宝运营知识】百度总裁张亚勤:AI将成核心竞争力
发布时间:2021-01-25 09:32:18浏览次数:

李彦宏:黑天鹅事件具有必然性

​百度董事长、首席执行官李彦宏认为,特朗普当选美国总统在美国精英社会当中都认为是一个“黑天鹅事件”,是一个没有想到的事情。但是站在互联网的角度来看它其实是有必然性。

百度总裁张亚勤:AI将成核心竞争力

                                                                                      百度总裁张亚勤

百度总裁张亚勤在世界互联网大会期间有两件重要的事。一是代表百度和南方航空集团达成战略合作,二是试乘了百度无人车。

在试乘过后,他告诉记者,比之前预想的实现速度要快,而且从安全性和灵敏性上来看,百度无人车表现都很好,在完全自动驾驶级别,这已经是很不错的成绩。

同时,张亚勤也认为这是百度在人工智能大核心下自然而然的结果之一,这位百度总裁表示基于百度掌握的大数据、云计算和深度学习算法,把人工智能技术应用到各种具体场景下只是时间问题。

今年10月,张亚勤和还百度首席科学家吴恩达一起推出了“百度医疗大脑”,正式将人工智能带到了医疗领域,并通过机器学习,来提升医患沟通的效率,以及帮助更多基层医生快速学习顶级医生的知识经验。

张亚勤表示,在医疗领域应用人工智能,不仅是基于团队兴趣,也是业务需要和用户需求。此前,在医疗问诊领域,百度通过“百度医生”完成了数据搜集和积累,现在到了推出的时候。

同样在数据满足之后可以推出“XX大脑”的领域还有很多。张亚勤称,目前百度在云计算、深度学习算法和大数据方面的能力,能够在医疗、金融、教育等领域都推出人工智能大脑。

这位百度总裁认为在人工智能方面,百度拥有基于“云计算”的核心竞争力,并且今年还会把云服务大规模推广出去,“这是百度下面这几年主要的业务和增长点之一。”

张亚勤认为,在人工智能技术上的基础和实力,百度可以在多个领域打造出多个新百度。“我们的增长点,除了搜索,链接服务,还有4个增长点,一个是云,一个是车,一个是国际,一个是垂直业务,比如金融、医疗、教育等这几个大的增长点。而且这里面核心的东西还是技术。所有差异化还是靠AI的技术,大数据分析技术。如果我们能很好的执行,我想每个领域都有可能打造一个新百度。”

当然,他还向记者谈到了百度国际化方面的经验,以及为何布局巴西的原因。而且张亚勤还认为,随着互联网发展进入人工智能的比拼,中国有弯道超车的机会,他认为中国公司在竞争方面享有优势,过往在PC互联网以来的格局会被打破。

值得一提的是,张亚勤还向记者分享了对新业务和创新事务管理的经验,以下为记者专访百度总裁张亚勤的对话实录:

百度总裁张亚勤:AI将成核心竞争力

                                                                    图为百度董事长李彦宏和百度总裁张亚勤

记者:您今天去试乘了无人车,感受如何?

张亚勤:今天下雨还有雾,自然情况不是很好,但乌镇上车也比较少,在这个环境下,我觉得还是很有价值的,不过出于安全方面的考虑,所以最终阀值,以及对系统的灵敏性控制的严格一些。

记者:之前有想过这么快就坐上无人车吗?

支付大战蔓延,阿里腾讯抢滩东南亚

在过去5年里,亚洲国家电子支付的扩大平均拉动国内生产总值增长0 06个百分点。作为中国国内两大相互的最大竞争对手,互联网巨头阿里巴巴和腾讯的触角延伸到东南亚地区,凭借其强大的支付平台,正在改变当地银行业的既有格局。

张亚勤:这个速度比我想象的要快。这也是机器学习的好处,机器学习一个车所收集的数据,你所学到的决策,它马上可以大规模复制,所以这个是相乘的效果,不是一个复制给多少个,它是这个一乘复制所有人。

比如说我有一百辆车,每辆车收集的东西是不一样的,然后它是集合效应,然后“啪”就放到了一百多个车哪里,一百个车同时进行收集数据,进行离线的训练,等于说IQ马上是相乘的。

记者:很快能成一个老司机。

张亚勤:对。就像AlphaGo,它提高速度很快,它两个机器,百度无人车更多,两个机器互相对抗训练,等于左手打右手,一直不会休息。人的话,还要去琢磨还要休息,你水平高了另外一个水平不一定高,这个还是挺神奇的。

无人车来讲,包括上面的激光雷达,今天看到有3个十六线的激光雷达,扫盲区用的。这个是人工智能去挑战的东西,有视觉、有语音、有各种目标、有决策,以及行为规划,数据量其实很大,而且容错率很低。刚才我演讲里也谈到,自动驾驶等级里,L4和L3的区别是,L4的容错率基本是0。L3是一个有限的有条件下的一个自动驾驶的。L4的话,它在以后相当于美国的高速公路,你都可以无人驾驶。到了城区可能有问题,因为有行人的情况,会比较复杂一些。

记者:除了无人车,上一次您和吴恩达博士一起发布了百度医疗大脑。那么下一步的话,在哪一些领域它可能推出类似人工智能的大脑,是按什么节奏,先后顺序是什么样的?

张亚勤:现在人工智能大脑有四个模块,先看这几个功能模块比较成熟的,一个是语音和图像,还有一些视频;还有一个是自然语言对话;还有一个叫做用户画像。这4个东西就是基本的功能模块,但是还有一些新东西不断开发出来,这些东西的组合可以用到不同的场景里面去。比如说度秘就是一个应用。我刚才也说了一下,度秘用语音功能里面去,然后像医疗也是利用知识图谱,包括对知识的理解、对话的逻辑、对自然语言的理解。所以有这样的场景都可以被克服。

里面的原因和逻辑是,机器可以很快把目前的资料都读了,人读则很慢,机器自己去读文献、去读病人病历,全部都读下来,它可以去查各种资料,就像AlphaGo,它基本上把棋谱都读了,读了之后还可以理解它,也可以结构化,把这种模型和模式找出来,任何有这样的东西,都可以用。

那医疗大脑来说,你比如说医生和病人交互,有很深的专业性,但专业性对于人工智能是一个好事,越专业说明这个数据越可模型化、更模式化,越容易找到里面的标签。

第二点就是自然对话的过程,其实人和对话的效率并不是很高,你可以问很多重复的问题,问了问题之后,他答的可能未必是医生有用的信息,这个对话会消耗很长的时间。如果用机器和人对话的时候,你会发现,机器如果发现是废话,就会跳过去。第二点把流程减到最低,因为至少把医生的时间省出来了,然后最后等医生看到这个机器结果,就知道大致是怎么回事。

然后好处就是说,你做的越多,机器就能做得越好。你看我们系统里面,病人和医生也有对话,它可以学习怎么对话,然后把很多东西综合起来,然后越来越好。

这些东西其实对于基层医生很有好处,因为可能这些医生的水平比较低,但他们学到的是专业医生的三甲医院顶级医生的知识。而对这个顶级医生的话,现在是辅助诊断治疗的功能,给作出最后诊断。最后这个诊断信息又可以反馈给基层医生用。这种自我学习、自我完善、自我提高的过程非常好。

现在问诊,我们有一个数据在做这件事。当数据多的时候,可以分成不同的病理种类,比如说这里面有肺病、有高血压、心脏病、冠心病这类型的,有人可能是偏癌的这种东西越垂直数据越多越精确,我想这种东西数据越多,这些是一个方向。

记者:做医疗大脑是因为刚性需求,还是因为说您和吴恩达教授这边兴趣比较大、比较愿意做这个?

张亚勤:这也是个需求。因为我们做“百度医生”快两年。其实我们从一开始就希望做这件事,但刚开始没有那么多数据。刚开始通过挂号、问诊、咨询可以把这些数据收集起来。同时这里面我们也建立一些数据的模型,比如数据挖掘,更多像专家系统类似那样的东西,现在数据到了一定程度可以做深度学习了,否则你这个没法做深度学习,我们现在用贝叶斯用了各种不同的统计模型,也是人工智能,不是深度学习的,多层次的网络。

现在的话,因为吴恩达原来那个团队,他们一直在做这件事,在美国也好、在国内也好,大数据的团队做类似的事情,一直在合作。从开始的产品,更多是研究,到一定程度研究做的相对可以使用,放到产品里面,现在还在不断改进。下面你会看到我们应用到教育方面,里面也会谈到怎么用人工智能的方式,帮助教学,个性化的路径、知识图谱讲这些东西。

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