技术|百度吴甜与浙大学子“云见面” 人工智能的妙用远超想象( 二 )
“深度学习框架在技术栈当中的位置类似于操作系统的位置 。 因为它向下和芯片、指令集的设计相关 ， 向上和大量的应用场景是非常相关的 。 ”在介绍了各种技术成果后 ， 吴甜带领大家将目光转向AI开发平台及工具层面 。 百度的深度学习平台飞桨是国内首个开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台 ， 包含核心框架、基础模型库、端到端开发套件以及工具组件 ， 具有开发便捷的深度学习框架、超大规模深度学习模型训练技术、多端多平台部署的高性能推理引擎以及产业级开源模型库 ， 四大技术优势 。 近期 ， 飞桨还针对旺盛的产业需求推出了企业版 ， 包含零门槛AI开发平台EasyDL ， 以及面向大企业的全功能AI开发平台BML 。
此外 ， 吴甜还着重提到了飞桨的预训练+迁移技术 。 她介绍 ， 飞桨提供了许多基于百度大数据所训练出来的预训练模型 ， 这些网络结构复杂的大模型与特定场景中的小数据量进行迁移学习之后 ， 可以形成非常出色的场景模型 。 比如 ， 口罩人脸检测模型正是基于ICCV19 Wider Challenge人脸检测竞赛冠军底座模型 ， 加上真实口罩数据微调实现的 。 在垃圾分类场景中 ， 飞桨也起到了提高效率、准确率的作用 。 据吴甜介绍 ， 采用飞桨的目标检测和图像分割模型 ， 可以实现塑料瓶的细分以及塑料瓶中心点的检测 ， 使垃圾分拣更准确高效 ， 同时通过Paddle Lite ， 可以高效部署集成到垃圾分拣的产线上 。 在武汉的一家垃圾分拣厂 ， 采用了这样一套技术解决方案后 ， 分选效率从93%左右提升到了97%以上 ， 替代了4-6个操作工人的人力成本 。
NLP的研发范式也已进入以预训练+微调的全新时代 ， 依托于ERNIE的技术突破 ， 百度推出了语义理解技术解决方案 ， 旨在让企业简单、高效灵活地定制开发最领先的NLP模型 。 目前 ， 文心通过飞桨企业版EasyDL、BML为企业提供平台化服务 。 以百度Feed流应用为例 ， 文心ERNIE技术解决方案 ， 使得视频推荐的相关性提升了8% ， 更好地满足了用户需求 。
吴甜还介绍了可以帮助使用者快速构建专属对话产品的对话平台百度UNIT 。 她从任务式对话和问答对话等方面深入浅出地展示了UNIT在定制对话过程中起到的作用 。 针对不同的对话需求 ， UNIT均提供了相应的技术与功能支持 。 同时 ， 在对长对话的理解处理 ， 与语音技术的融合方面 ， UNIT也做了很多工作 。 以智能客服为例 ， UNIT不仅能听懂用户的诉求 ， 还能基于与用户的对话分析发掘用户深度的诉求 。
在疫情期间 ， 百度与合作伙伴 ， 生产了一系列的AI抗疫产品 ， 比如社区疫情防控系统、疫情问答机器人、地铁口罩检测等等 ， 快速实现了应用落地 ， 为疫情防控提供了及时有力的帮助 ， 用科技创造了价值 。
同时 ， 百度一直致力于打造AI学习社区 。 比如AI Studio为广大开发者的学习与实训 ， 提供了超过45万个精选项目 ， 亿元免费算力；算法赛、创意赛、产业赛三大类型赛事全年无休 ， 以赛促学 ， 近一年累计举办50多场 ， 这些对于学生群体进行开发带来便捷 。
分享最后 ， 浙大学子踊跃提问 ， 吴甜一一解惑 ， 分享了关于医疗AI、通用型NLP、强化学习等方向的见解 。 吴甜认为 ， AI需要跟行业自身的问题结合进去 ， 通过飞桨等平台、工具与行业场景相结合 ， 在应用中不断迭代 。 关于人工智能的边界问题 ， 吴甜表示“人工智能技术与应用越来越广泛结合 ， 在能够定义问题的场景中发挥出了其价值 ， 但有如通用对话系统是通向通用人工智能的重要技术突破 ， 这个突破还未真正到来” 。
（责任编辑：王治强 HF013）
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