2020年11月5日，小米成功舉辦MIDC2020開(kāi)發(fā)者大會(huì)。大會(huì)以“生活的科技”為主題，通過(guò)展示小米在相機(jī)、屏幕、充電、AI、IoT、智能制造等多個(gè)領(lǐng)域取得的重大突破，充分展示了小米的技術(shù)實(shí)力。
本次大會(huì)，小愛(ài)同學(xué)5.0版本帶來(lái)五大升級(jí)，從傳統(tǒng)的語(yǔ)音助手升級(jí)為智能生活助手，給消費(fèi)者提供更好的智能生活體驗(yàn)。
此次2020MIDC小米開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，小愛(ài)同學(xué)三維虛擬形象首次亮相，和崔寶秋的一段順暢互動(dòng)成為大會(huì)一道亮眼風(fēng)景。除了極具特色的虛擬形象，小愛(ài)同學(xué)5.0還升級(jí)了五大貼心功能，具體體現(xiàn)在全場(chǎng)景智能協(xié)同、對(duì)話(huà)式主動(dòng)智能、定制化情感語(yǔ)音、多模態(tài)視覺(jué)能力和智慧學(xué)習(xí)好助手方面。
得益于小米前瞻性的生態(tài)鏈布局，龐大的智能硬件產(chǎn)品也為小米的AI技術(shù)落地提供了沃土。過(guò)去一年，小米在視覺(jué)、聲學(xué)、語(yǔ)音、自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域均取得了技術(shù)上的突破進(jìn)展。比如超級(jí)夜景、魔法換天、魔法分身、Vlog、通話(huà)降噪、陣列增加等全新技術(shù)都已經(jīng)在最新發(fā)布的硬件產(chǎn)品中得以應(yīng)用。
發(fā)布會(huì)后，小米集團(tuán)人工智能部總經(jīng)理、AIoT戰(zhàn)略委員會(huì)副主席葉航軍，小米人工智能部AI實(shí)驗(yàn)室主任、NLP首席科學(xué)家王斌以及人工智能部副總經(jīng)理王剛共同接受了記者的采訪，以下是本次采訪的部分摘要。
小米在人工智能方面短期和未來(lái)長(zhǎng)期的計(jì)劃和目標(biāo)
葉航軍：短期的目標(biāo)比較明確，目前兩個(gè)大的方向，一個(gè)就是AI產(chǎn)品和小愛(ài)同學(xué)要支持好公司在智能生活的戰(zhàn)略，就是手機(jī)×AIoT構(gòu)建智能生活的戰(zhàn)略，短期目標(biāo)就是要把這個(gè)事情做好。因?yàn)樵谑謾C(jī)×AIoT戰(zhàn)略里面，小愛(ài)是個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，可以認(rèn)為是一個(gè)入口環(huán)節(jié)和落地的作用。
另外一個(gè)就是AIoT方向，這六大技術(shù)方向現(xiàn)在都有非常明確的業(yè)務(wù)和落地場(chǎng)景，因?yàn)锳I大家對(duì)它的期望很高，其實(shí)它有非常多的技術(shù)問(wèn)題解決得還很不好，這是我們后面要努力把這個(gè)事情做好的一個(gè)決心。這是短期的目標(biāo)。
長(zhǎng)期目標(biāo)，我理解主要是兩個(gè)，一個(gè)就是要把智能做得更深入一些?，F(xiàn)在很多環(huán)節(jié)其實(shí)并不智能，這個(gè)是我們需要把整個(gè)在小米的業(yè)務(wù)體系里面，把各個(gè)層面的智能要做得很深入，除了用戶(hù)可見(jiàn)的產(chǎn)品體驗(yàn)以外，還有一些不太容易注意得到的，比如說(shuō)客服也是需要智能的，因?yàn)榇蠹铱赡苡袀€(gè)不太好的體驗(yàn)，就是打了客服電話(huà)就讓你等，讓你等的原因是接線(xiàn)員不夠多，接線(xiàn)員不夠多的原因是成本問(wèn)題。大部分人客服的問(wèn)題70%、80%都是相對(duì)比較簡(jiǎn)單的問(wèn)題，對(duì)目前的AI來(lái)講都是AI能解決的問(wèn)題，所以我們現(xiàn)在也在加大投入，這可能是用戶(hù)不太會(huì)想到的一個(gè)場(chǎng)景。一個(gè)長(zhǎng)期目標(biāo)就是要把各個(gè)環(huán)節(jié)的智能化做得更深入。
第二個(gè)方向就是往產(chǎn)業(yè)的上游去做，我們今天講了智能制造，這是我們非常重要的一個(gè)場(chǎng)景。小米除了向消費(fèi)者直接提供產(chǎn)品之外，也是希望通過(guò)技術(shù)來(lái)幫助整個(gè)國(guó)內(nèi)的制造業(yè)提升制造水平，智能制造里面非常重要的技術(shù)就是AI技術(shù)，這是我們的一個(gè)長(zhǎng)期目標(biāo)。
小愛(ài)同學(xué)的動(dòng)態(tài)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的前景
王斌：先講講動(dòng)態(tài)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，動(dòng)態(tài)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)是說(shuō)模型的更新非?？欤Z(yǔ)音識(shí)別還是根據(jù)線(xiàn)上各種反饋，根據(jù)發(fā)展會(huì)不斷的動(dòng)態(tài)調(diào)整。但傳統(tǒng)的這種語(yǔ)音識(shí)別模型都非常非常大，進(jìn)行調(diào)整是比較耗代價(jià)的，比如說(shuō)以前一周更新一次，但是我們這個(gè)技術(shù)把它碎片化，通過(guò)技術(shù)上變成一個(gè)可迭代的增長(zhǎng)式模型，在很短的時(shí)間內(nèi)可以不斷的進(jìn)行動(dòng)態(tài)的調(diào)整。這個(gè)叫動(dòng)態(tài)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)。
當(dāng)然這個(gè)技術(shù)未來(lái)還有非常大的發(fā)展空間，比如說(shuō)我們針對(duì)不同的人，其實(shí)不同的人大家都知道，語(yǔ)音識(shí)別其實(shí)跟人有關(guān)，有些人他識(shí)別得好一些，有些人識(shí)別得差一些。我們這個(gè)報(bào)告里面都講了是一個(gè)平均水平，但實(shí)際上到真正每一個(gè)用戶(hù)又不太一樣，前幾天有一個(gè)視頻我覺(jué)得挺好玩的，就是一個(gè)老外特別喜歡小愛(ài)同學(xué)，但是他發(fā)音不太準(zhǔn)，他就很生氣。也就是說(shuō)語(yǔ)音識(shí)別本身并沒(méi)有我們想象得那么如意，針對(duì)不同的人、不同的水平、不同的階段，它的識(shí)別率并不能達(dá)到通用的很高的水平，所以這種情況下，未來(lái)我們會(huì)做個(gè)性化，針對(duì)不同的人進(jìn)行不同的訓(xùn)練，來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)整模型，使得對(duì)所有的用戶(hù)的感覺(jué)都很好，這就是我們最終的目標(biāo)。所以，這個(gè)動(dòng)態(tài)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)未來(lái)來(lái)看還是非常有前景的。
小愛(ài)同學(xué)在多輪對(duì)話(huà)方向上的進(jìn)展
王剛：多輪對(duì)話(huà)確實(shí)是我們?nèi)ツ暝谛?ài)同學(xué)3.0的時(shí)候就重點(diǎn)做的功能，2018年3月份就啟動(dòng)了多輪對(duì)話(huà)的研發(fā)，到今天也接近三年的時(shí)間了。在這個(gè)多輪對(duì)話(huà)上，我們還是面對(duì)到了一些技術(shù)的挑戰(zhàn)，在現(xiàn)有技術(shù)的框架下，現(xiàn)在的技術(shù)框架叫做AUS框架，去表述用戶(hù)自然語(yǔ)言的處理，我們是逐步去優(yōu)化的，多輪的時(shí)候，從技術(shù)框架去解決多輪問(wèn)題的時(shí)候，還是遇到了一些困難。多輪的理解對(duì)整個(gè)理解的表示能力上來(lái)講，它是很受限，所以我們現(xiàn)在首先在現(xiàn)有的技術(shù)框架下去逐步的突破對(duì)多輪的理解力，多輪理解力我們現(xiàn)在內(nèi)部已經(jīng)做出200多種組合的多輪對(duì)話(huà)能力。比如說(shuō)你問(wèn)小愛(ài)同學(xué)假如說(shuō)北京天氣怎么樣，明天去哪兒更好玩，我們會(huì)把上文“北京”帶下來(lái)，有這種上下文知識(shí)的傳遞。我們內(nèi)部現(xiàn)在有200種組合能力的對(duì)話(huà)，怎么樣更好的針對(duì)多輪對(duì)話(huà)有一個(gè)更自然的全面理解，這一塊是更需要更新的技術(shù)突破，在現(xiàn)有技術(shù)框架下，用戶(hù)進(jìn)行多輪對(duì)話(huà)有一個(gè)全面自然的問(wèn)題的解決的。
然后我們從產(chǎn)品側(cè)的話(huà)，也發(fā)現(xiàn)用戶(hù)對(duì)多輪對(duì)話(huà)這個(gè)功能還是喜愛(ài)的，自從我們?nèi)ツ臧l(fā)布了多輪對(duì)話(huà)到今天為止，因?yàn)楝F(xiàn)在有一個(gè)開(kāi)關(guān)，用戶(hù)可以在這個(gè)設(shè)備上打開(kāi)多輪對(duì)話(huà)，然后跟用戶(hù)的交互就變成了你只需要一次喚醒，就可以多輪對(duì)話(huà)了，現(xiàn)在每天大概有200萬(wàn)人跟小愛(ài)同學(xué)進(jìn)行多輪對(duì)話(huà)，當(dāng)然可能會(huì)有很多話(huà)會(huì)在多輪的場(chǎng)景下回答的像單輪，就是多輪長(zhǎng)距離的下下文的理解可能還不是很少。
小米AI的核心競(jìng)爭(zhēng)力
葉航軍：我理解不少?gòu)S商對(duì)AI的判斷大致一致，大家都覺(jué)得這是一個(gè)核心競(jìng)爭(zhēng)力，這個(gè)不會(huì)有問(wèn)題。每個(gè)公司都會(huì)有自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力，我理解對(duì)小米來(lái)講，可能是幾個(gè)層面吧，第一個(gè)層面還是場(chǎng)景，這是取決于每個(gè)公司不同生態(tài)，手機(jī)×AIoT是最大的場(chǎng)景，從場(chǎng)景開(kāi)始比如說(shuō)到數(shù)據(jù)的理解，如果這是你的場(chǎng)景，你必然會(huì)對(duì)用戶(hù)更理解，長(zhǎng)期積累下來(lái)這會(huì)是你的優(yōu)勢(shì)。再往下是算法，算法也是為場(chǎng)景和數(shù)據(jù)服務(wù)的，最后是人才，因?yàn)槟悴煌纳鷳B(tài)、不同的場(chǎng)景會(huì)吸引不同的人過(guò)來(lái)，你要找到最合適你的生態(tài)的人才，然后最終效果才會(huì)變得最好，我的理解是這個(gè)層面的。
小米AI在發(fā)展過(guò)程中遇到最大的挑戰(zhàn)
葉航軍：最大的挑戰(zhàn)也是人才，如果媒體朋友們關(guān)注到我們MIDC上的演講，我也大概分享了一下小米發(fā)展的歷程，比較里程碑的一年就是2016年，第一次把人工智能升級(jí)為公司的戰(zhàn)略，也是第一次成為了獨(dú)立的團(tuán)隊(duì)，之前也有工程師在做AI算法，但是分落在不同的業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)里面，2016年第一次升級(jí)為公司的戰(zhàn)略，也有了獨(dú)立的部門(mén)。小米進(jìn)入AI戰(zhàn)場(chǎng)不算特別早，那個(gè)時(shí)候決定進(jìn)到公司有比較激進(jìn)的計(jì)劃，希望能夠很快有產(chǎn)品出來(lái)，其實(shí)對(duì)團(tuán)隊(duì)的要求是非常高的，當(dāng)時(shí)最大的挑戰(zhàn)就是人才。
解決方案有幾個(gè)，一個(gè)就是從內(nèi)部轉(zhuǎn)了一些有經(jīng)驗(yàn)的管理者和專(zhuān)家，其實(shí)我和王剛博士都是那時(shí)候轉(zhuǎn)崗過(guò)來(lái)的，之前我是云技術(shù)的負(fù)責(zé)人，王剛博士是數(shù)據(jù)平臺(tái)的負(fù)責(zé)人，我是2012年加入小米的，王剛博士是2013年加入的，我們剛開(kāi)始來(lái)的時(shí)候都不是AI方向的，我們是2016年轉(zhuǎn)到這個(gè)方向的。
我們轉(zhuǎn)的原因是因?yàn)槲覀冎坝羞@個(gè)背景，我在清華讀博士是計(jì)算機(jī)視覺(jué)背景，王剛博士是在香港科大做機(jī)器學(xué)習(xí)的背景，本身我們是有這個(gè)專(zhuān)業(yè)背景的，正好公司有這個(gè)需求，招聘也來(lái)不及了，就先轉(zhuǎn)吧，然后我們倆當(dāng)時(shí)就從別的部門(mén)直接轉(zhuǎn)到AI這個(gè)方向了。這是應(yīng)急的辦法，然后又加緊招聘，王斌博士是2018年加入的，他作為招聘的一個(gè)代表，本來(lái)是行業(yè)專(zhuān)家，2018年加入了小米。另外一個(gè)渠道就是自主培養(yǎng)，我們會(huì)招很多應(yīng)屆生去培養(yǎng)，基本是這三個(gè)方式解決這個(gè)問(wèn)題。
MiNLP和其他開(kāi)源NLP的差異性
王斌：開(kāi)源的NLP工具蠻多的，我們大致上能看到的開(kāi)源工具分兩類(lèi)，一個(gè)是學(xué)術(shù)界開(kāi)源，一個(gè)是工業(yè)界開(kāi)源。學(xué)術(shù)界開(kāi)源對(duì)學(xué)術(shù)的研究幫助很大，它里面會(huì)做得相對(duì)模型非常多，非常復(fù)雜，然后有它的一些優(yōu)勢(shì)，我們?cè)谥耙矊W(xué)習(xí)了不少。另外是工業(yè)界開(kāi)源，剛才提到了百度還有一些公司也開(kāi)源了他們的工具，為什么？大概是根據(jù)他們的特點(diǎn)。比如跟學(xué)術(shù)界相比，我們是工業(yè)級(jí)的代碼，經(jīng)過(guò)了一兩年，我們上線(xiàn)時(shí)間也很長(zhǎng)，到現(xiàn)在開(kāi)源是因?yàn)槲覀兘?jīng)歷了很多考驗(yàn)，最后才把這個(gè)好的版本拿出來(lái)，所以我們是一個(gè)經(jīng)過(guò)工業(yè)界上線(xiàn)考驗(yàn)的一個(gè)代碼的版本，所以這是一個(gè)工業(yè)界開(kāi)源很好的一個(gè)辦法，并不是純學(xué)術(shù)的。特別是對(duì)一些公司來(lái)說(shuō)，我相信拿過(guò)去之后可以直接上線(xiàn)學(xué)術(shù)，這是它和學(xué)術(shù)界版本的不同。
和工業(yè)界相比有很多特點(diǎn)，我們?cè)O(shè)計(jì)這個(gè)系統(tǒng)的時(shí)候也參考了別人的一些工作，然后我們針對(duì)具體的一些東西提出自己的特點(diǎn)。這里面其實(shí)蠻多，包括支持的系統(tǒng)也不一樣，比如百度開(kāi)源，它可能支持某一類(lèi)底層的系統(tǒng)，這個(gè)可能是有區(qū)別的。另外，比如說(shuō)我們支持了多種標(biāo)準(zhǔn)的分布式系統(tǒng)，另外我們支持非常靈活的干預(yù)，因?yàn)榇蠹抑溃ㄓ玫姆种到y(tǒng)在線(xiàn)上很容易出現(xiàn)不太好的結(jié)果，因?yàn)橥ㄓ玫臇|西很難代表線(xiàn)上各種復(fù)雜的情況，所以我們這里面開(kāi)源過(guò)程中也考慮了隨時(shí)進(jìn)行干預(yù)的一種機(jī)制。這種干預(yù)機(jī)制其實(shí)是在一開(kāi)始設(shè)計(jì)的時(shí)候就會(huì)去考慮的，如果說(shuō)只是一個(gè)模型放出來(lái)，其實(shí)第三方在使用的時(shí)候是沒(méi)辦法進(jìn)行干預(yù)。所以我們放出了一個(gè)可以隨時(shí)干預(yù)的版本，用戶(hù)可以很靈活的把自己的一些東西放上去，然后能夠在很短的時(shí)間內(nèi)獲得一個(gè)更符合線(xiàn)上需求的版本。
除了這個(gè)之外，可能還有其他一些特點(diǎn)，我們會(huì)在說(shuō)明書(shū)當(dāng)中講出這些特點(diǎn)，這樣的話(huà)其實(shí)也是給用戶(hù)一個(gè)不同的選擇。當(dāng)然在內(nèi)部評(píng)測(cè)的時(shí)候，我們的效果也是非常不錯(cuò)的，我相信開(kāi)源之后更多用戶(hù)根據(jù)他自己的情況肯定多了一種選擇。
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