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        周鸿祎“偷跑”,人工智能世界杯360夺冠的秘密是什么?

        发布时间: 2017-07-22

        正当诸多企业集重兵大举杀入AI之时,在人工智能领域并没有高调发声的360却跑成黑马,惊了众人。
        7月17日,在有人工智能“世界杯”之称的ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC-2017)上,360人工智能团队最终夺得冠军,并且刷新了此前谷歌、微软、牛津大学等机构保持数年的世界纪录。
        ImageNet大规模视觉识别挑战赛毕竟是非常专业的赛事,我们先科普一下,这项大赛被誉为计算机视觉乃至整个人工智能发展史上的里程碑式的赛事。尤其是在人工智能大热之时,这届比赛竞争更是格外激烈,共吸引了来自中美英等7个国家的25支顶尖人工智能团队参赛。
        赛事共包括物体定位(识别)、物体检测、视频物体检测三大类任务。最终,由360人工智能研究院与新加坡国立大学(NUS)组成的团队在“物体定位”任务的两个场景竞赛中均获得第一,同时在所有任务和场景中均取得了全球前三的战绩。
        虽然布局人工智能现在几乎已经成了“标配”,但每家企业投入的力度、重视的程度都有所不同。在外界看来,360应该算是“并没有太发力”,否则以周鸿祎的公关能量,360人工智能想必早已被刷屏。
        正因为如此,所以这次大赛让360不鸣则己,一鸣惊人,更让人有种周鸿祎“偷跑”卡位之感。
        但就算360“闷声做AI”,凭什么能击败谷歌、微软?所有企业都在发力AI,360拿下大赛冠军的秘密是什么?我们不妨剖析一下,希望能给所有布局AI的企业带来一点启示。
        落地的人工智能才是真正的人工智能
        人工智能的发展其实离不开场景应用,本届赛事“物体定位”任务共包括两大场景,即“使用训练数据进行训练”,与“使用额外训练数据进行训练”。
        据360人工智能研究院院长颜水成介绍,比赛中,为了完成任务,360与NUS团队合作提出的“DPN 双通道网络+基本聚合”深度学习模型均取得了最低的定位错误率,分别为0.062263和0.061941。此前由谷歌、微软、牛津大学在此项任务中保持的纪录最终被360与NUS团队改写。
        物体定位(识别)、物体检测、视频物体检测都是计算机视觉的核心领域,对于人工智能的发展意义重大,有广阔的应用前景,比如人脸识别、无人驾驶、智能机器人等。从这个意义上说,ImageNet被誉为计算机视觉乃至整个人工智能发展史上的里程碑的确有其道理。
        计算机视觉识别是人工智能领域的核心挑战命题,为了推动其发展,自2010 年以来,ImageNet 每年都会举办一次全球性竞赛,来自全球各国的顶级人工智能团队比拼对物体和场景进行分类和检测的能力。ImageNet不仅可以称做人工智能“世界杯”,也成为各团队、巨头展示实力的竞技场。
        360之所以能拿下单项赛事冠军,颜水成一语道出了真正原因:360非常重视人工智能在垂直领域的发展,并将人工智能技术积极应用到各类产品中,“当下人工智能的发展不能脱离具体业务,需要在垂直领域去解决具体的问题,能落地的人工智能才是真正的人工智能。”
        可以说,360更看重人工智能怎样可以为当前的业务场景和当前的产品发挥其效能,以此为导向,坚持人工智能在场景应用里的落地,真正用人工智能去解决具体业务,这才让360能在“物体定位”任务中胜出。
        最重要的是,从ImageNet的赛事设计中也不难看出,让人工智能在应用中落地,这也是人工智能未来的发展方向。360的人工智能布局早已顺应大势,这一点更值得行业思考。
        “四个方向+四个层次”贯穿安全与智能
        虽然周鸿祎没有在任何场合都大谈AI,但无论是360还是老周不仅早已经开始智能化,而且思考得也很深入。
        如颜水成所说,其实360在安全领域很早就使用AI了。在2009年,360的杀毒引擎已经在用人工智能技术去区别于别的杀毒引擎。当时人工智能的杀毒引擎叫做QVM,这个引擎相当于是用大数据分析的方法去确定到底是病毒还是白名单里正常的程序。
        2012年前后,在老周的推动下,360开始发展智能硬件IoT(物联网),这更需要人工智能去支撑。事实上,以安全和智能为核心的整体战略早就是360的主攻方向,而且越来越深入。
        几年摸索之后,360不仅打造了一支实力强大的人工智能团队——360人工智能研究院,老周的人工智能思考已经成型。从周鸿祎的《智能主义:未来商业与社会的新生态》书中可以看到,老周系统地阐述了人工智能商业化路径图,并就360的AI战略规划提出具体方向——全线硬件产品向人工智能看齐,从图像识别技术和大数据技术等方向深度拓展。
        具体来看,目前360在人工智能领域形成了“四个方向+四个层次”的矩阵式打法。横向,发力视觉、语音、语义和大数据四个方向,向360相关业务部门提供技术输出,并完成人工智能相关方向的原始技术积累和前沿探索。
        据颜水成透露,未来360人工智能研究院将会推动视觉技术的进一步提升,优化识别物体、行为等,并拓展到SLAM领域;语音分析将增强合成真实感,提高识别准确度,逐步建立基于NLP语义的对话系统;大数据技术的提高将带动广告、精准推荐等。
        纵向,360 在人工智能领域的布局有4个层次:1)最基本的硬件层面,研发、升级可以在云上、端上进行深度学习的专用芯片;2)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的前沿算法;3)基于人工智能的各种智能硬件产品;4)在人工智能或者深度学习的基础上,使智能硬件具备自主学习能力。
        可以看到,四个技术方向和四大产品层次,相互渗透、互为推动,最终形成的则是能让人工智能落地的实用AI。如360研究院的人工智能技术已经应用于360的全系列产品中,包括直播、智能硬件、搜索和信息流等业务。
        已经形成AI正循环发展通道
        智能手表、智能摄像机、行车记录仪,在人工智能发展上,360智能硬件产品早已经落地应用,而这正是360的另一个独特优势。
        首先,作为搜索公司,360早已储备了海量数据;其次,360千万级别的智能硬件产品落地以及真实用户的数据反馈,都给360带来了提升算法的基础。如用户的行车记录能智能判断前面是否有车、车距多远,监控摄像头则可使用人识别技术发现陌生人进入,并报警且把信息发到用户手机上。
        也正是因为有诸多实用落地的智能硬件应用大数据,360深度学习的研究者队伍也才能在深度学习上提出了原创创新,如“双路径网络”,是360与新加坡联合实验室提出的关于深度学习的新模型结构。
        人工智能已经开启了一个新赛道,当各家企业忙于在新赛道上紧锣密鼓之时,360却早已经“偷跑”。
        偷跑,其实有两层含义,一是360的搜索基因有先天优势、在智能硬件上的布局的确透出了老周的前瞻性;二是与其它企业的高调相比,360在这一轮人工智能新赛道上相对低调,也更加务实。而这一点,其实也更符合人工智能需要落地应用的产业方向。
        去年7月,在“2016奇点·创新者峰会”上,周鸿祎特别表示,人工智能的发展并没有我们现在大众理解的那么快,消费级机器人也可能不是三五年内能够爆发的产业。老周的这番言论其实是给产业提醒,在人工智能最热的时候,要保持一种谨慎、要保持一种冷静。
        结语
        总结一下360人工智能战略带来的启示:1、思想上冷静,人工智能是一项长期投入;2、战略上清醒——落地的人工智能才是真正的人工智能;3、“四个方向+四个层次”,技术与产品互为协同,系统推进AI发展。
        最后一点,360千万级的智能硬件落地应用与人工智能研发已经形成了AI正循环发展通道,这一点才更值得行业警惕。在人工智能新赛道上,360还会不断呈现新变化。
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