杭州2019年4月26日 /美通社/ -- 4月26日，2019華為智能計(jì)算大會(huì)杭州站如約而來，網(wǎng)易副總裁、網(wǎng)易杭州研究院執(zhí)行院長汪源受邀參加本次大會(huì)，分享網(wǎng)易在人工智能方面的探索與實(shí)踐。汪源表示，人工智能已經(jīng)成為網(wǎng)易業(yè)務(wù)發(fā)展的一個(gè)核心引擎，而這得益于網(wǎng)易獨(dú)特的產(chǎn)品設(shè)計(jì)，以及強(qiáng)勁的智能計(jì)算平臺(tái)。
AI驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)易業(yè)務(wù)創(chuàng)新
一直以來，網(wǎng)易被認(rèn)為是一家信奉產(chǎn)品為王的公司，并致力于通過技術(shù)進(jìn)步不斷優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)和服務(wù)質(zhì)量。2006年成立的網(wǎng)易杭州研究院，正是承擔(dān)了業(yè)務(wù)孵化和技術(shù)創(chuàng)新的職責(zé)。汪源介紹，網(wǎng)易對(duì)AI技術(shù)的系統(tǒng)探索，至今已經(jīng)有10余年歷史 -- 2009年，網(wǎng)易開始借助大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)的方式來對(duì)抗日益泛濫的垃圾郵件，而這正是日后網(wǎng)易易盾內(nèi)容安全產(chǎn)品的萌芽。
到了今天，人工智能與云計(jì)算、大數(shù)據(jù)一起，已經(jīng)成為驅(qū)動(dòng)網(wǎng)易業(yè)務(wù)創(chuàng)新的三駕馬車，廣泛應(yīng)用于網(wǎng)易郵箱、傳媒、云音樂、考拉、嚴(yán)選、易信等業(yè)務(wù)。人工智能方面的積累，匯集成了網(wǎng)易AI平臺(tái)，為網(wǎng)易內(nèi)部業(yè)務(wù)和外部客戶提供AI技術(shù)和解決方案。網(wǎng)易AI平臺(tái)包括基礎(chǔ)平臺(tái)層、技術(shù)能力層和業(yè)務(wù)應(yīng)用層三個(gè)層面。
基礎(chǔ)平臺(tái)層暫且不表。技術(shù)能力層包括計(jì)算機(jī)視覺、智能語音語言和推薦搜索三類能力。計(jì)算機(jī)視覺包括OCR、視頻分析、人臉識(shí)別、圖像處理、人臉美化等。2012年，人臉識(shí)別、認(rèn)證算法及系統(tǒng)在網(wǎng)易郵箱產(chǎn)品中上線，這是中國第一家在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中應(yīng)用人臉技術(shù)的案例。智能語音語言包括語音識(shí)別、機(jī)器翻譯、語言處理基礎(chǔ)技術(shù)、語音合成等。第三是推薦搜索，2012年，伴隨著網(wǎng)易云音樂的成長，網(wǎng)易正式開啟了智能個(gè)性化推薦的探索。此外，在傳媒、電商、教育等業(yè)務(wù)中，推薦和搜索也成為必備的核心能力。
業(yè)務(wù)應(yīng)用層則是基于上述核心技術(shù)構(gòu)建的視頻分析、視頻翻譯、智慧課堂、智能機(jī)器人等能力。2016年，基于智能語音語言、計(jì)算機(jī)視覺的反垃圾云服務(wù)（網(wǎng)易易盾的核心能力之一）、全智能云客服（網(wǎng)易七魚的核心能力之一）在成功服務(wù)網(wǎng)易傳媒、教育、音樂、電商等團(tuán)隊(duì)之后正式對(duì)外開放。時(shí)至今日，網(wǎng)易易盾服務(wù)超過1000家互聯(lián)網(wǎng)公司，每日過濾有害信息量超過10億條，網(wǎng)易七魚注冊企業(yè)超過20萬。這標(biāo)志著人工智能成為網(wǎng)易業(yè)務(wù)的新增長點(diǎn)。
AI成功邏輯之一：面向AI推薦的產(chǎn)品設(shè)計(jì)
以音樂推薦為例，網(wǎng)易云音樂APP首頁實(shí)現(xiàn)全部個(gè)性化推薦，30%聽歌行為來自推薦，知乎上超過兩萬五千人對(duì)網(wǎng)易云音樂推薦算法的關(guān)注，“聽不完的歌”的用戶評(píng)論，充分說明了這個(gè)推薦系統(tǒng)的成功。
網(wǎng)易云音樂是國內(nèi)首個(gè)以“歌單”作為核心架構(gòu)的音樂APP，通過這些歌單俘獲超過6億用戶的心，這背后離不開“智能推薦”，比如基于上下文場景推薦，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化排序算法，結(jié)合消費(fèi)心理學(xué)建立用戶興趣模型，根據(jù)反饋優(yōu)化用戶興趣模型……但反過來，這些推薦策略與算法的成功，也建立在網(wǎng)易云音樂的產(chǎn)品設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)收集之上。
首先，擁有數(shù)億的“歌單”庫，這為合乎用戶興趣的歌曲相關(guān)性提供了數(shù)據(jù)來源。其次，數(shù)十億評(píng)論成為了歌曲內(nèi)容特征的重要數(shù)據(jù)來源。第三，數(shù)百億社交關(guān)系，成為基于關(guān)系的推薦與召回策略的基礎(chǔ)。此外，根據(jù)用戶拖垃圾桶、紅心的反饋操作抽象出用戶不喜歡的藝人、風(fēng)格、語種、推薦源，這也需要產(chǎn)品設(shè)計(jì)的配合。
AI成功邏輯之二：智能計(jì)算平臺(tái)
回頭來看網(wǎng)易AI基礎(chǔ)平臺(tái)層，包括了網(wǎng)易猛犸大數(shù)據(jù)平臺(tái)和分布式深度學(xué)習(xí)平臺(tái)。來自數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)、基于Hadoop的猛犸，提供了一站式的大數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用開發(fā)服務(wù)，包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)安全等能力，為人工智能應(yīng)用提供了數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)。猛犸的設(shè)計(jì)特點(diǎn)之一是簡化工作流程，此外還提供了數(shù)據(jù)質(zhì)量控制能力，這對(duì)保證數(shù)據(jù)挖掘效果帶來了保障。
分布式深度學(xué)習(xí)平臺(tái)則以TensorFlow、Caffe、PyTorch等主流深度學(xué)習(xí)框架為基礎(chǔ)，加入了多機(jī)分布式計(jì)算的優(yōu)化，為業(yè)務(wù)方提供快速托管深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練服務(wù)和模型推理服務(wù)。該平臺(tái)消除了底層基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)服務(wù)的環(huán)境安裝部署、性能調(diào)優(yōu)的成本和資源管理復(fù)雜性，并且自2017年開始支持任何標(biāo)準(zhǔn)化GPU Docker推理計(jì)算服務(wù)，這些能力讓業(yè)務(wù)方不必關(guān)注基礎(chǔ)架構(gòu)的管理，只需要專注業(yè)務(wù)算法邏輯應(yīng)用。
另一方面，不管推薦還是視覺、語音語言，都需要處理海量的數(shù)據(jù)，這就需要強(qiáng)勁的硬件平臺(tái)，包括高性能計(jì)算、集群高速互聯(lián)以及海量共享存儲(chǔ)的能力。
汪源還表示，未來的人工智能，需要解決如何形成跨越不同類型媒體數(shù)據(jù)而進(jìn)行更泛化推理的模型、方法和技術(shù)的問題，而機(jī)器要實(shí)現(xiàn)不同媒體語義的融合計(jì)算，像人類那樣以極低功耗來高效地表達(dá)外部世界的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，唯有采用類腦的神經(jīng)計(jì)算系統(tǒng)。
所以說，不管著眼于當(dāng)前還是未來，實(shí)現(xiàn)智能計(jì)算平臺(tái)的升級(jí)，對(duì)于AI的成功都是不可或缺的。
