专访金山 AI Lab 实验室负责人李长亮博士:在金山
发布时间:2019-07-07 09:59 作者:皇冠娱乐

  原题目:专访金山 AI Lab 试验室刻意人李长亮博士:正在金山做 NLP 最要紧的是爱戴用户隐私

  AI 科技评论按,2018 年岁尾,正在 2018 AI Challenger「英中文本呆板翻译」赛道上,金山 AI Lab 以极大的比分上风一举夺冠。这对建树不到两年的金山 AI Lab 来说,意思宏大。它不只是对团队此前几个月戮力的承认,也说明晰金山正在呆板翻译规模的手艺上风。

  举动一家低调的公司,鲜少睹到外界对金山 AI Lab 的报导。今天,雷锋网采访了金山 AI Lab 试验室主任李长亮博士,就 AI Lab 的钻探职业和进展举办了探究。

  初睹李博士,是 18 年岁尾正在金山的一次媒体换取会上。当时,李博士戴着眼镜,言语时温和而有耐心,身上散逸着浓浓的学术气质,给雷锋网留下了深入的印象。本次采访再睹李博士,正在一个众小时的换取流程中,雷锋网被李博士赅博的学识、对科研的热爱深深屈服。

  李长亮,现任金山集团 AI Lab 试验室主任,结业于中邦科学院主动化钻探所,从事人工智能与自然说话惩罚钻探,楬橥邦际会论说文二十余篇,申请邦度出现专利二十余项,主办众项宏大课题,众次正在邦际竞赛中获取冠军,先后入选中文讯息学会青年职业委员会委员、说话与常识策动专业委员会委员、社会媒体惩罚专业委员会委员、人工智能学会自然说话剖判专业委员会委员等等。

  2017 年 5 月,适合邦度形势和企业进展的需求,金山集团建树 AI Lab,由金山副总裁姚冬直接分担。

  AI Lab 的定位是辅助金山集团的四个子公司——金山办公、西山居、猎豹搬动和金山云举办生意上的落地。据李博士流露,AI Lab 首要对金山办公 WPS 供给手艺上的辅助增援,接下来,团队还会和金山云举办少少深度协作。

  目前,金山 AI Lab 主攻 NLP 赛道,涵盖图像、文本、语音三大倾向,首要钻探实质分为常识图谱、呆板翻译、实质推选和智能考订等。钻探项目首要分为两类,一类是笃志于落地的项目,如呆板翻译、智能考订等;另一类是笃志于根蒂任职的项目,比方常识图谱,能够对这些直接落地的项目供给长远的辅助钻探。

  建树一年众以后,团队硕果累累,正在众个钻探倾向上都博得了很大的打破,如常识图谱、呆板翻译等。正在常识图谱规模,2018 年金山 AI Lab 救济 WPS 智能公牍写作项目,构修了邦内第一个党政常识图谱。但发展最大的要数呆板翻译规模。过去一年,团队正在呆板翻译手艺方面改进出宗旨谨慎力机制、高斯探求等特殊算法,并正在工程细节、特质提取等方面堆集了丰盛的阅历。

  团队又有许众新组织的钻探倾向,阅读剖判、智能文档、实质推选、语音合成、语音识别等等。这些都是依照用户需求而提出的钻探。例如语音识别和合成,固然金山有大批的文档,不过对待某些分外的群体(如白叟)或者正在分外的情况(如傍晚睡觉前)下,有许众用户指望听到文档的实质而不是用眼睛去看。语音合成手艺也是用正在文档上,能够拣选成熟男声、美丽女声童声或者方言等,餍足差别用户的需求。

  举动一家建树三十众年的至公司,金山正在许众方面都有着本人特殊的上风。正在李博士看来,金山 AI Lab 有两大重心上风。

  第一个重心上风是人才。目前,金山 AI Lab 不只有五十众位专业的 NLP 人才,又有专业的数据标注团队。近年来,跟着算法的进取、硬件的进展、大数据和互联网的进取,人工智能手艺迎来大产生。源委一段工夫的进展,NLP 手艺说明晰它落地的或者性,但人工智能特别是 NLP 手艺的进展几经升降,学术界对人才的教育还没有跟上来。目前,NLP 人才特别缺乏,人才是 AI Lab 最重心的竞赛力之一。

  金山 AI Lab 的第二个上风是数据。金山办公举动一家笃志于文档惩罚的公司,正在文档数据量方面具有较大上风,每天由 WPS Office 创修编辑文档达 5 亿,累计存储文献 10PB。金山办公用户共享的海量数据对 AI Lab 钻探 NLP 手艺供给了绝对的上风。

  举动 AI Lab 的刻意人,李博士日常的职业除了科研工作以及生意上的对接除外,还要执掌通盘团队,刻意人才的雇用和教育。说到对人才的教育,他以为最要紧的一点是,让适应的人正在本人感乐趣的规模内部阐明最大的价钱。基于这一理念,团队成员的职业会参考每个体的乐趣不按期举办必然水平的优化调理。

  加入 2018 AI Challenger「英中文本呆板翻译」竞争对团队来说是一次出格难忘的一个人验,正在绸缪竞争的一个众月的工夫里,每个体都处于战争形态,每天夜以继日地钻探到傍晚十二点从此,才会继续有人脱离公司。这个流程不只让他们对呆板翻译这个规模有了越发深入的剖判,并且通盘团队的气氛获得了很好的提拔,团队之间的合营越发默契。钻探的流程固然辛劳,不过也往往会发作少少趣事。例如,正在模子测试流程当中,偶然会呈现少少翻译得风马不接的句子,这给急急的科研流程带来了欢快。

  说到正在金山做 NLP 的难点,李博士以为,目前业界的难点是共通的,如句子的剖判和天生,以及最根蒂的分词、词性标注。但简直到公司,因为各家钻探侧要点不尽相似,因而面临的难点也都是有区其它。

  对金山来说,目前还存正在很众手艺困难须要治理。比方,最根基分词词性标注 NLP,目前对底层的手艺还没有全体攻下,确凿率概略才百分之九十几,还不不妨抵达让用户得志确实凿率。除了这些手艺攻闭外,正在操纵落地的时间,也会涉及到线上安放、用户恳求任职器等手艺题目。

  AI Lab 不断正在举办手艺上的优化,正在呆板翻译、阅读剖判、常识图谱、实质推选和智能文档等手艺上的后续优化也是目前不断正在厘正的倾向。除了正在效能和确凿率长举办提拔外,还须要做少少规模上的打破。例如,固然 AI Lab 正在呆板翻译上依然博得了不错的功劳,但优化也是无尽头的。对待呆板翻译,正在李博士看来,要做到「信达」并不难,不过要抵达「雅」的境地就希奇坚苦。用呆板翻译手艺惩罚公牍和寻常的文档并不难,不过假使要翻译好少少文学作品,就要抵达「雅」的境地,这好坏常坚苦的。

  除了这些难点,李博士以为正在金山做钻探要紧的一点是苛厉遵循并爱戴用户隐私。他们能够允诺的是,云文档放正在金山是绝对平安的。固然他们知晓用户数据具有宏大的钻探价钱,不过他们的规则是,毫不碰用户数据,这也是金山的底线和崇奉。

  目前对数据的惩罚手段是,总共的数据都被剖析到差其它地方,存到差其它任职器上。手艺职员接触到的数据都是源委拆分的,并保全正在差其它地方。除此除外,他们还制订了一系列的规章轨制,以确保数据的平安。用户上传的数据,任何人都不行碰。

  当下人工智能的钻探特地火爆,越来越众的人出席这个规模的钻探,但正在李博士看来,人工智能人才特其它 NLP 规模的人才仍旧极度稀缺,这个行业仍旧处于高速进展期,还远远不到形成泡沫的水平。

  李博士以为,NLP 是人工智能内部最难的一个规模,这是由于它涉及到人类的上等聪颖。即使对待受过精良上等造就的成年人来说,正在剖判说话的时间也或者不行精确地外达以至会形成歧义。除此除外,NLP 更是会涉及到庞大的文明靠山,而且发展体验差别、所处情况差其它人对说话的剖判和运用也是不相同的。

  对待这一点,李博士给雷锋网举例说,目前,他们正正在做的事件当中,有一项是依照用户给定的一张图片,天生一段文字来描摹图片中的场景。这就须要源委大范围的研习做到,由于图片中的场景要描摹明晰,都须要知晓相干的靠山。再例如对某些哀求较量高的 PPT,须要配图,不过或者谁人图片描摹的场景正在实际中并没有发作过,以是须要用人工智能剖判 PPT 的文字描摹,来合成所须要的图片。总共这些,都涉及到人类的上等聪颖,以是假使要做到很高确实凿率,是较量难的。

  说到 NLP 的另日,李博士出格乐观。他以为 NLP 手艺目前还处于刚起步的阶段,正处于急速进展期。近几年,NLP 手艺才刚先导找到大范围操纵,并有其它手艺辅助增援,因而接下来的五到十年将是 NLP 的黄金进展期。

  跟着科技的进展和环球贸易、工业的进展,目前突出的功劳不只会呈现的企业,也会呈现正在高校。目前,越来越众的学者从学术界投身到工业界。李博士以为目前学术界与工业界的钻探处于齐头并进的形态,许众突出的框架都是来自于工业界。去学术界或者工业界只是个体拣选,为社会教育人才也是高校的职守之一。比拟于学校,企业的项目和社会团结越发慎密。

  而暂时的科研情况难能珍贵,它是许众人源委众年的戮力、重淀和堆集进展起来的,这个情况须要总共人配合珍摄和保护。目前咱们邦度的近况是,假使有哪个行业或者手艺一朝变得火爆,本钱和媒体就会簇拥而至。然而,这些外部气力或者不会敬仰手艺,以至会使通盘行业变得轻浮,带来欠好的影响。举动一个严谨做科研的人,对待这种境况,李博士展现了他的担心。他指望民众不妨不妨珍摄现正在的进展情况。

  一个众小时的采访就此完成,正在采访的流程中,能够感想到李博士对科研是真心地热爱。另日,金山 AILab 会带给咱们奈何的惊喜?让咱们拭目以待。

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