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    • “AI是不斷演進的算法能力”
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AI十年進階:一段算法能力演進的歷史

2021/07/20
369
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現(xiàn)在,AI無疑已經(jīng)到了祛魅的時間點。

當(dāng)AlphaGo的驚世一戰(zhàn)已成5年前的舊事,當(dāng)GAN制造的特效在鬼畜區(qū)遍地開花,當(dāng)曾經(jīng)只有最精尖團隊才敢涉足的自動駕駛迎來造車大潮……

有人認(rèn)為AI被捧上神壇的黃金期已經(jīng)過去,但也有更多的行業(yè)觀點指出,此時,才真正到了見證AI技術(shù)創(chuàng)造價值的時刻。

不錯,如今,對于App里的推薦算法,大家早已習(xí)以為常;手機里的智能助手也越來越能get到你的意圖;甚至去趟亦莊,就能在地圖App里打上一輛無人駕駛出租車……曾經(jīng)只在實驗室中被討論的算法,已經(jīng)在不知不覺中蔓延到了生活的各個角落。

而當(dāng)AI神秘的面紗隨著技術(shù)的普及不斷被揭開,行業(yè)內(nèi)那些曾經(jīng)被精英光環(huán)照亮的明星公司,身上的標(biāo)簽也逐漸發(fā)生了變化。

說白了,就是比起“頂會論文”、“世界冠軍”,外界正在像獨角獸們提出更加直接的問題:一家AI公司,究竟能創(chuàng)造出什么樣的價值 ?

迷霧消散,潮水褪去,才見真章。

就在最近,這群獨角獸里一直備受矚目的曠視,成立10年以來首次舉辦了技術(shù)開放日活動。

恰好,曠視首席科學(xué)家、曠視研究院院長孫劍等人,就在活動中針對這樣的問題,給出了自己的答案。

 

“AI是不斷演進的算法能力”

談及AI技術(shù)創(chuàng)造的價值,首先應(yīng)該討論的是衡量價值的標(biāo)準(zhǔn)。

事實上,在技術(shù)發(fā)展的不同階段,所謂“AI的價值”始終是在動態(tài)變化著的。

眾所周知,AI技術(shù)迎來爆發(fā)期,也就是近10年以來的事,但AI幾起幾落的歷史,卻可以追溯到上世紀(jì)50年代。

以史為鑒,其實不難看出,雖然受限于計算能力和數(shù)據(jù),AI在兩度迎來發(fā)展高峰后都很快陷入“寒冬”,但算法的演進,始終都是其引發(fā)關(guān)注的主因。

達(dá)特茅斯會議之后,掀起人們對人工智能第一波追逐的,正是機器自動定理證明、會下跳棋的跳棋程序、已經(jīng)能勝任簡單視覺處理的感知機(Perceptron)等算法研究成果。

更不用提現(xiàn)在這波人工智能熱潮的來臨,是以圖靈獎得主Hinton等人提出的深度學(xué)習(xí)算法為基石。

但這還只是狹義上的“算法的演進”。

事實上,此前AI寒冬的來臨,究其本質(zhì)是AI無法突破從“有沒有用”到“在哪里用”之間的距離。

如果說實驗室單點算法的突破,是算法演進的深度,那么規(guī)?;膶崿F(xiàn)與落地,就是算法演進的廣度。

收縮時間的范圍,這樣的認(rèn)知同樣可以在最近10年中國的AI價值進階之路上得到證明。

作為中國AI十年的親歷者,曠視就認(rèn)為,這10年來AI在中國產(chǎn)生的價值變化,大致可以劃分為三大階段:

基礎(chǔ)科研

行業(yè)落地

基礎(chǔ)設(shè)施

孫劍表示:

這三個階段分別回應(yīng)了三個問題:AI有沒有用?AI在哪里用?AI易不易用?并且,這三個階段不是分段接替,而是以基礎(chǔ)科研為起點,你中有我我中有你,并行推動著AI價值的進階。

回到算法的角度,可以這樣理解:基礎(chǔ)科研的關(guān)鍵點是突破單點算法,讓AI率先在互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字化程度高的領(lǐng)域應(yīng)用落地,證明可用性的問題。

行業(yè)落地的關(guān)鍵點是拓展算法邊界,讓AI能在越來越大的行業(yè)場景中實現(xiàn)規(guī)?;纳虡I(yè)落地。

而基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵點是降低算法門檻,讓AI生產(chǎn)變得更加容易,從非標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)到標(biāo)準(zhǔn)化量產(chǎn)——曠視研究員周而進也在活動中強調(diào):“非標(biāo)準(zhǔn)化的生產(chǎn)流程是制約算法生產(chǎn)的主要因素。因為非標(biāo),所以過程充滿不確定性,所以需要全能型人才。只有標(biāo)準(zhǔn)化,才能自動化,才能規(guī)?;?。”

在這個過程中,正如開頭所提到的,算法本身似乎越來越不令人興奮、讓人感知不到,但實際上,算法卻已經(jīng)無處不在,真正開始走出實驗室發(fā)揮出越來越大的價值。

以這樣的視角再去回看曠視的10年歷程,就會發(fā)現(xiàn)曠視自身的進階,正是遵循著上述算法能力演進的脈絡(luò):

最初,以算法起步,乘著深度學(xué)習(xí)的變革東風(fēng),將深度學(xué)習(xí)與計算機視覺進行結(jié)合,形成以面部識別、視頻結(jié)構(gòu)化、圖像分類、物體檢測、語義分割、動作識別等為代表的算法能力。

進入到產(chǎn)業(yè)落地的階段,在前期積累的科研成果的基礎(chǔ)上,又從face++到Brain++,將自身快速、低成本生產(chǎn)算法的能力沉淀為AI生產(chǎn)力平臺,提供從數(shù)據(jù)管理,到深度學(xué)習(xí)框架引擎,再到算力資源管理的一站式AI能力,大幅降低算法生產(chǎn)的技術(shù)門檻,實現(xiàn)AI算法的標(biāo)準(zhǔn)化、自動化生產(chǎn)。

以這樣的算法能力為基石,曠視又在與產(chǎn)業(yè)的更深入結(jié)合中,選擇了AIoT的路線。

因為IoT是基于場景空間,以人為核心、軟硬結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)。AI+IoT的本質(zhì),就是將AI的能力注入到IoT場景中,實現(xiàn)智能化

在AI能力的注入下,傳感器機器人物聯(lián)網(wǎng)終端硬件如同擁有“小腦”,能夠?qū)崿F(xiàn)“單體智能”;AIoT操作系統(tǒng)則是在各種物聯(lián)網(wǎng)硬件和設(shè)備完成整合、組網(wǎng)之后,構(gòu)成“大腦”,實現(xiàn)“群體智能”。

如此一來,AI算法才能真正做到“無所不在”。

曠視十年,不變的是什么?

成立10年,是時候通過技術(shù)開放的窗口再來看曠視是一家什么樣的公司。其實跟最初外界給“CV四小龍”的定位,已然相去甚遠(yuǎn)。

如今,不僅是在CV領(lǐng)域,將算法能力從目標(biāo)檢測、語義分割,拓展到了光學(xué)指紋、SLAM導(dǎo)航等更加豐富的場景里,曠視也把基礎(chǔ)研發(fā)的視角,投入到了更基礎(chǔ)、更本質(zhì)的創(chuàng)新。

比如曠視研究院就在今年提出了RepVGG,革新了模型設(shè)計方法論,讓經(jīng)典的極簡神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)重新達(dá)到SOTA水準(zhǔn)。其在開源后Github star已超過1800。

而Brain++提供的智能化、標(biāo)準(zhǔn)化工具組件和AI能力,則是從基礎(chǔ)設(shè)施的層面發(fā)力,解決AI進階途中逐漸暴露出來的生產(chǎn)效率不足的問題。

看上去技術(shù)“雜”了,但實際上,曠視技術(shù)路線的演化背后,透露出的是其作為一家跟中國AI行業(yè)共同成長起來的公司,對自身造血更新的深入思考。

這樣的不同之中,更深層的致勝邏輯其實卻是不變的:圍繞AI技術(shù)、圍繞算法本身,持續(xù)創(chuàng)新拓展認(rèn)知邊界。

事實上,這種變化,不只局限在曠視。現(xiàn)在仍在行業(yè)中開辟自己的生存之道的獨角獸們亦如是。

變,是基于作為AI行業(yè)的親歷者,對行業(yè)的不斷洞察。

不變,是技術(shù)為王的底色,和對科技創(chuàng)新的堅持。

在這個過程中,曠視這樣的公司在技術(shù)上依然“精英”,在落地上則更加務(wù)實。

— 完 —

魚羊 發(fā)自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

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