7月20日,滴滴Di-Tech算法大賽落幕,一等獎獲得者拿到了10萬美元的大獎。在算法大賽圓桌會議上,滴滴研究院院長何曉飛解釋了自己如何被滴滴吸引,并且給業(yè)內(nèi)頂尖人才提出建議,應(yīng)該解決更多有價(jià)值的實(shí)際問題。
何曉飛把人工智能的來臨形容為“大勢所趨”,而自己來滴滴則是“順勢而為”。在過去10年,中國學(xué)術(shù)界和工業(yè)界總體來講是隔離的。但在美國,這個(gè)氛圍是不一樣的。美國很多高校解決的問題不是純粹意義的研究,而是直接去解決工業(yè)界的需求,產(chǎn)業(yè)和工業(yè)互相促進(jìn)。
目前滴滴要解決的出行問題,跟谷歌AlphaGo一樣,都需要人工智能,不一樣的地方是,滴滴需要的計(jì)算比AlphaGo更加復(fù)雜。因?yàn)槊恳粭l道路都是計(jì)算網(wǎng)格中的一部分,道路的網(wǎng)格復(fù)雜度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過圍棋網(wǎng)格,此外還需要增加時(shí)間維度,因?yàn)樗緳C(jī)在路上行駛,所以每一秒鐘,需求都會發(fā)生變化。
在人工智能領(lǐng)域,算法是引擎,大數(shù)據(jù)是燃料。目前高校有最聰明的人才,但是他們得不到大數(shù)據(jù)燃料,所以很難訓(xùn)練出更聰明的算法引擎。本次滴滴算法大賽開放了滴滴平臺上部分脫敏數(shù)據(jù),給參賽人員進(jìn)行研究,得到數(shù)據(jù)的參賽隊(duì)伍交出了令人驚喜的算法。
之后,滴滴希望跟高校有更多合作,但是不希望成為企業(yè)拋出問題給研究機(jī)構(gòu)解決這種模式。而是希望通過長期合作、開放共贏的方式,實(shí)現(xiàn)共同成長。高校有一流的研究人才,在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域有深厚的積累,滴滴有海量的大數(shù)據(jù),需要解決出行的基礎(chǔ)問題,雙方很多合作契機(jī)。
滴滴研究院副教授葉杰平曾經(jīng)是密歇根大學(xué)終身教授,加入滴滴同樣也是被人工智能即將到來的“召喚”、滴滴要解決的世界難題,以及滴滴所擁有的海量數(shù)據(jù)所吸引。除了完成日常工作之外,葉杰平教授在滴滴開設(shè)了人工智能課程,通過講課的方式使算法人才得到更快的成長。
除了召開算法大賽之外,滴滴還在探索其他與高校合作的形式。比如去年開始的“新銳計(jì)劃”,對研究生、博士生有特別好的人工智能算法基礎(chǔ)的,滴滴會有一個(gè)專門的綠色通道。同時(shí),滴滴也在探索更多其他數(shù)據(jù)、項(xiàng)目上的合作方式。
何曉飛認(rèn)為,雖然機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)提出很多年,但隨著計(jì)算能力、大數(shù)據(jù)存儲能力的提高,人工智能大規(guī)模爆發(fā)的契機(jī)已經(jīng)來臨,而算法引擎需要更多頂尖人才的參與,需要學(xué)術(shù)界和工業(yè)界共同的合作和努力。
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這項(xiàng)研究提出了"高效探測"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評估的問題。通過創(chuàng)新的多查詢交叉注意力機(jī)制,該方法在減少90%參數(shù)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)10倍速度提升,在七個(gè)基準(zhǔn)測試中均超越傳統(tǒng)方法。研究還發(fā)現(xiàn)注意力質(zhì)量與分類性能的強(qiáng)相關(guān)性,生成可解釋的注意力圖譜,展現(xiàn)出優(yōu)異的跨域適應(yīng)性。團(tuán)隊(duì)承諾開源全部代碼,推動技術(shù)普及應(yīng)用。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了CLAIMSPECT系統(tǒng),通過層次化分解復(fù)雜爭議、智能檢索相關(guān)文獻(xiàn)、多角度收集觀點(diǎn)的方法,將傳統(tǒng)的"真假"判斷轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度分析。該系統(tǒng)能夠自動構(gòu)建爭議話題的分析框架,識別不同觀點(diǎn)及其支撐證據(jù),為科學(xué)和政治爭議提供更全面客觀的分析,已在生物醫(yī)學(xué)和國際關(guān)系領(lǐng)域驗(yàn)證有效性。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)首次提出情感認(rèn)知融合網(wǎng)絡(luò)(ECFN),讓AI能像人類一樣理解和表達(dá)情感。該系統(tǒng)通過多層次情感處理架構(gòu),在情感識別準(zhǔn)確率上比現(xiàn)有最佳系統(tǒng)提升32%,情感表達(dá)自然度提升45%。研究突破了傳統(tǒng)AI情感理解的局限,實(shí)現(xiàn)了跨模態(tài)情感融合、動態(tài)情感追蹤和個(gè)性化情感建模,為醫(yī)療、教育、客服等領(lǐng)域帶來革命性應(yīng)用前景。
哈佛大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過創(chuàng)新的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,讓AI在戰(zhàn)略游戲中學(xué)會復(fù)雜推理。研究發(fā)現(xiàn)AI通過游戲競爭能發(fā)展出類人思維能力,在邏輯推理、創(chuàng)造性解決問題等方面表現(xiàn)顯著提升。這項(xiàng)突破性成果為未來AI在醫(yī)療、教育、城市管理等領(lǐng)域的應(yīng)用奠定基礎(chǔ),展現(xiàn)了通過模擬人類學(xué)習(xí)過程培養(yǎng)真正智能AI的新路徑。