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百度王海峰参预进博会智能科学技术与行业国际

人机交互产品已在多个领域实现落地

农业领域,智能摇杆拍摄光谱可以借助图像识别技术精准估算不同田地的农药使用量,有针对性地施药杀虫,减少了用药浪费的情况,也更符合环保需求。

海量数据沉淀:基于信动联核心的海量业务沉淀,在房产、金融、电商、文娱、商超、游戏等多领域都处于领先水平。

人工智能产品丰富多样,从产品层来定义分为基础产品和复合产品。其中基础产品又包括了基础语言处理产品、知识图谱产品、计算机视觉产品、人机交互产品四类,是人工智能底层的技术产品,也是人工智能终端产品和行业解决方案的基础。

王海峰表示,百度大脑作为百度AI的集大成,不仅取得了核心技术的持续突破,同时全面开放130余项场景化AI能力和解决方案,广泛落地于零售、工业、交通和医疗等领域,推动相关产业的技术创新和智能化升级。

四、信动联在NLP自然语言处理方面有哪些优势?

知识图谱

对于电信、银行等行业,百度的智能客服系统可以精准理解用户的需求、识别客户情绪并推荐合理的服务,既可以接收用户电话,也可以主动外呼,从而辅助人工客服,降低客服业务成本,提升用户体验。

在AI 时代,我们希望计算机能够拥有视觉、听觉、行动以及语言的智能,而相对于听和看以及行动,语言是我们人类区别于其他动物的最重要特征之一。语言是我们思维的载体,也因此我们对于语言的理解和处理,变得尤为重要。而在计算机领域,自然语言处理(NLP, Natural Language Processing)就是研究如何让计算机理解并生成人类的语言,从而和人类平等流畅地沟通交流。一、NLP 是什么?

目前,大多数知识图谱都是采用自底向上的方式进行构建,包括知识获取、知识融合和知识加工三个阶段。

中新网11月7日电 11月6日,首届中国国际进口博览会上,百度高级副总裁王海峰受邀参加“2018智能科技与产业国际合作论坛”并发表主题演讲时表示,“作为第四次工业革命的核心科技,AI这种新的生产力,正在给各行各业赋能,给互联网、工业、农业、交通等领域带来深刻变化。”

信动联在NLP应用场景主要为以下这两个:

自然语言处理产品呈现实用化发展趋势

百度大脑的语音、视觉等感知技术实现了结合知识和语言理解的更深层次的“语义化”。视觉技术方面,结合时序化、数字化、结构化的语义知识,让机器实现从“看清”到“看懂”,在新零售、视频媒体、金融、医疗等行业中应用价值巨大。语音语义一体化技术使语音识别准确率有了大幅提升,一次唤醒连续交互技术,让机器一经唤醒,就能与用户连续对话,突破人机交互体验的瓶颈,让设备与用户的交互更自然、更流畅。

NLP 技术基于大数据、知识图谱、机器学习、语言学等技术和资源,并可以形成机器翻译、深度问答、对话系统的具体应用系统,进而服务于各类实际业务和产品。二、我们为什么需要NLP?

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工业应用方面,基于百度深度学习框架PaddlePaddle打造的智能零件分拣机,分拣精度可达到90%,预测速度较同类产品快20%。基于EasyDL的圣象地板质检系统可以自动识别地板瑕疵,提升质量检测效果和效率,将工人从重复单一的工作中解脱出来。基于百度大脑的三维视觉技术打造的无人挖掘机,可减少40%人力成本,同时,工程收益可以提升 50%。

自然语言生成方向,主要目标是帮助机器生成人能够理解的语言,比如文本生成、自动文摘等。

目前市场较为成熟的产品主要有智能音响、智能家居、智能手表等,还有一款产品“智能语音电话机器人”其核心技术也是运用了自然语言处理。

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指令解析:结合词性标注,使机器更好的理解指令内容,快速完成指定任务,可用于语言助手、智能硬件等场景。

国内的同花顺小花机器人、百度小度机器人、小米智能音响、阿里巴巴天猫精灵等都引入知识图谱技术,开始提供交互式问答服务。

“人工智能的发展需要与知识融合,”王海峰介绍,目前,百度已经建立了数亿实体、数千亿级事实的知识图谱,包括实体图谱、面向应用的关注点图谱、事件图谱、行业知识图谱、POI图谱等。自然语言理解方面随着基础的词法、句法和语义等技术的发展和应用需求的变化,阅读理解和对话理解等前沿技术不断取得进步。以知识图谱为基础,自然语言处理技术为核心,百度研发了智能搜索、深度问答、对话、智能写作、机器翻译等丰富的综合性应用技术,并在应用中推动知识与语言技术的发展。

多语音/粒度支持:包含基本语义粒度,更小的检索粒度以及扩展检索粒度。除了中文普通通话外,还支持粤语分词。

计算机视觉指通过电子化的方式来感知和认知影像,以达到甚至 超越人类视觉智能的效果,是人工智能领域最受关注的方向之一。产品已经广泛应用于安防、金融、零售等产业,助力相关产业向智能化方向升级。

百度从创立之初就自带AI基因,搜索引擎是天然的人工智能产品。2010年初,百度开始布局人工智能,先后开展了自然语言处理、计算机视觉、机器学习、数据挖掘、知识图谱等AI技术的研发。2016年,百度基于在AI领域多年的深厚积累,正式发布百度大脑。目前百度大脑已经进化至3.0,具备了多模态深度语义理解能力,可以综合利用视觉、语音、语言理解技术,结合大数据和知识,更深刻地理解世界,从而更好地应用于各行各业。

NLP 是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科。NLP 由两个主要的技术领域构成:自然语言理解和自然语言生成。

计算机视觉产品已在安防、金融、互联网、零售、医疗、移动及 娱乐等产业逐步输出商业价值。在金融、移动、安防等产业,人脸识别是当前商业成熟度较高的计算机视觉产品,广泛应用于账号身份认证、手机刷脸解锁、人流自动统计和特定人物甄别等诸多场景。在互联网、零售、移动产业,图像搜索产品可为用户提供更为便捷的视觉搜索能力。

王海峰以百度大脑为例,详细介绍了AI技术创新与场景结合对产业变革的重要意义。

自动问答:结合命名实体能根据问题中的分词和实体识别效果,理解发问意图,快速搭建问答场景应用。

目前,国内外形式多样的问答平台都引入了知识图谱,例如苹果的智能语音助手Siri能够为 用户提供回答、介绍以及搜索服务;亚马逊收购的自然语言助手Evi,采用True Knowledge引擎进行开发,也可提供类似Siri 的服务。

出行领域,融合了AI技术的百度地图已“进化”为人工智能地图,在路网数据采集、路径规划、语音交互和 AR 导航等方面实现全新升级,为用户带来更便捷的出行体验。

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虽然近几年内,科幻电影中那种具有自主意识的人工智能不会出现,但通过机器学习算法简化软件的复杂性、增强机器的“智能”方面还有很广阔的发展空间。

作为中国人工智能的领军企业,百度正在积极推进人工智能在国民经济基础产业的应用落地。王海峰在演讲中表示,我们正处于第四次工业革命初期,人工智能是其中核心科技。作为新一轮科技变革和产业变革的驱动力量,人工智能这一新的生产力正同经济社会发展深度结合。

使用灵活:通过多年的语料及算法研发积累,可在短时间内分析海量文本,帮助更多更精确的挖掘出文本价值。

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“我们可以通过人工智能,让更多的机器智能起来,辅助人们做更多的事情。”王海峰说,人工智能推动全产业升级、变革,将是全球经济发展的一大趋势,“百度希望可以和更多伙伴一起合作发展人工智能,使我们的生活更美好。”

自然语言理解方向,主要目标是帮助机器更好理解人的语言,包括基础的词法、句法等语义理解,以及需求、篇章、情感层面的高层理解。

语音助手在人工智能领域的发展已相对完善。据市场研究机构Strategy Analytics的数据显示,2017年,GoogleAssistant在智能手机语音助手市场中占主导,为46%,苹果Siri排名第二,占40.1%,百度DuerOS和三星Bixby分别占13%。2019 年全球超过一半的智能手机将拥有语音助手,甚至到2023 年,这一份额将增长至90%。

医疗领域,基于百度大脑能力打造的百度AI医疗,布局诊疗全流程,帮助提升诊疗效率,从而惠及更多患者。此外,百度发布了AI眼底筛查一体机,致力于帮助基层医疗机构获得眼底筛查能力,辅助医生快速识别和筛查多种眼底疾病。

为了让大家有更直观的感受,先举一个生活中的例子:人们在用百度搜索一个生僻字时,不知道拼音的情况下会搜索:“4 个又念什么?”,我们发现,搜索结果一定是告诉你这个“叕”字念什么,而不是“4 个又念什么”的这几个词表面的匹配结果,这其中已经用到自然语言理解的能力了,它帮助搜索引擎理解用户需要搜的是“由 4 个又组成的字”,而不是“4 个又是什么”这几个孤零零的词。由此可见,NLP 技术真正能够知道你所说的话的深层语义是什么,这项技术也把人工智能推向了一个新的高度。三、NLP应用场景?

计算机视觉

自然语言处理主要涉及语音识别、语音合成、语义理解、机器翻译,自然语言类产品呈现实用化的发展趋势,但是产品成熟度上仍存在较大的提升空间。

当前, 知识图谱的应用可以归纳为语义搜索、知识问答以及基于知识的大数据分析与决策这三个方面。

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人机交互主要是研究人和计算机之间的信息交换,按照交互方式 分为语音交互、情感交互、体感交互、脑机交互。目前,人机交互已取得一定研究成果,依赖不同的人机交互技术,不少产品已经问世并覆盖多个领域。

技术产业协同发展推动计算机视觉实现商业价值

自然语言处理是指机器理解并解释人类写作、说话方式的能力,是人工智能和语言学的一部分,它致力于使用计算机理解或产生人类语言中的词语或句子。

国内市场上还有一款产品“智能电话机器人”,也应该属于人机交互产品,和语音助手的不同之处在于,智能电话机器人是营销型销售工具,帮助销售员拨打电话并筛选意向客户。

人机交互

知识图谱从实际问题出发呈现多维度应用

自然语言处理

未来,人工智能产品将在不断的迭代中实现较大突破,在生产生活中得到更广泛应用。

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关键词: 人工智能 基础 发展现状