科技行者 7月11日 北京消息（文/周雅）：馬克思曾經(jīng)一句名言“科技是第一生產(chǎn)力”，放到互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代依然顛撲不破，很多互聯(lián)網(wǎng)公司也深諳這一點(diǎn)，對(duì)于“科技創(chuàng)新”的追求從未停止過。

以阿里巴巴舉例?？紤]到阿里的未來(lái)科技力量?jī)?chǔ)備，馬云在2017年建成「達(dá)摩院」，成立之初，他對(duì)達(dá)摩院提出三個(gè)要求，“活得要比阿里巴巴長(zhǎng)”、“服務(wù)至少20億人”、“必須用科技解決未來(lái)的問題”，官方聲稱這是“一家致力于探索科技未知，以人類愿景為驅(qū)動(dòng)力的研究院”。

然而兩年過去了，達(dá)摩院究竟在做什么？7月10日下午，阿里巴巴在北京舉辦了一場(chǎng)媒體溝通會(huì)，這場(chǎng)會(huì)的主角，是阿里巴巴達(dá)摩院機(jī)器智能技術(shù)實(shí)驗(yàn)室，幾位阿里發(fā)言人講了講達(dá)摩院目前在AI領(lǐng)域的業(yè)務(wù)布局、人才儲(chǔ)備、以及技術(shù)演進(jìn)結(jié)果。

不一樣的達(dá)摩院

成立達(dá)摩院時(shí)，馬云表示三年內(nèi)將投入逾1000億元，并將在初期招攬100名頂級(jí)科學(xué)家和研究人員。但他同時(shí)也提出要求，即達(dá)摩院要學(xué)會(huì)自營(yíng)自利，未來(lái)要自己掙錢。

這也使得達(dá)摩院一開始就與其他的研究院有了很大不同。

達(dá)摩院機(jī)器智能技術(shù)事業(yè)部首席架構(gòu)師王駿以達(dá)摩院機(jī)器智能技術(shù)實(shí)驗(yàn)室為例介紹道，整個(gè)部門的運(yùn)作方式，是“研”“發(fā)”并重，既有research（研究），也有develop（開發(fā)），任務(wù)是希望開發(fā)出先進(jìn)的AI技術(shù)和產(chǎn)品，達(dá)到理想中的物理實(shí)驗(yàn)真正有價(jià)值的地方，不僅是商業(yè)價(jià)值，還有社會(huì)價(jià)值。

正因?yàn)閷W(xué)術(shù)思維和商業(yè)思維并重，該部門自然而然形成了一種自上而下的中心化研究管理體系，既確定了大的研究方向，同時(shí)保持研究自由度，任何研究小組都可以去做他感興趣的方向，并兼顧短期、中期、長(zhǎng)期的規(guī)劃，最終的價(jià)值也都體現(xiàn)在創(chuàng)新技術(shù)產(chǎn)品上。

因此，回顧這兩年，達(dá)摩院既有一些理論性的研究，也有一些實(shí)踐性的應(yīng)用。比如，僅阿里AI團(tuán)隊(duì)，便在國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議上共發(fā)表了近400篇頂級(jí)論文，同時(shí)也在國(guó)際頂級(jí)技術(shù)賽事上斬獲40余項(xiàng)世界第一，有20多個(gè)行業(yè)應(yīng)用落地，涉及交通、醫(yī)療、零售等等領(lǐng)域。

再比如，剛剛過去的6月份，在被譽(yù)為人工智能世界杯的WebVision競(jìng)賽中，阿里AI擊敗了全世界150多支參賽隊(duì)伍，獲得冠軍。這是一個(gè)超大規(guī)模圖像識(shí)別的比賽，它要實(shí)現(xiàn)的是給機(jī)器一張圖，讓它去搜索其他關(guān)聯(lián)圖，這與眾所周知的“谷歌花大量時(shí)間讓機(jī)器識(shí)別一只貓”是一樣的道理，只不過這個(gè)比賽難度更大，它不允許人工標(biāo)注，這就意味著要讓機(jī)器自己具備歸納海量圖片的能力。據(jù)王駿介紹，其實(shí)阿里很早就開始研究這一技術(shù)，拍立淘便是該技術(shù)的前身，目前阿里AI可以識(shí)別超過100萬(wàn)種物理實(shí)體，“我們希望有一天，計(jì)算機(jī)可以自動(dòng)識(shí)別每一個(gè)物體。”王駿說(shuō)。

還有，2018年1月，在斯坦福大學(xué)發(fā)起的機(jī)器閱讀理解領(lǐng)域頂級(jí)賽事SQuAD上，阿里AI在開放域問答任務(wù)上達(dá)到人類水平。這是一個(gè)什么概念？我們所理解的AI問答，是基于數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行回答，但實(shí)際上很多問題涉及兩點(diǎn)：有沒有問答數(shù)據(jù)，以及有沒有知識(shí)統(tǒng)計(jì)。比方一個(gè)簡(jiǎn)單問題“中國(guó)首都有多少人？”就隱含兩個(gè)問題：“中國(guó)首都是哪？”以及“這個(gè)城市有多少人口？”因此，AI在這個(gè)回答過程里，先要在數(shù)據(jù)庫(kù)里找到一個(gè)多文檔排序，匹配出與問題相關(guān)的文檔，再在文檔里定位問題，并作出回答。

取得這些成績(jī)，與達(dá)摩院雄厚的人才儲(chǔ)備不無(wú)關(guān)系。目前，達(dá)摩院旗下的科學(xué)家團(tuán)隊(duì)包括：美國(guó)密歇根州立大學(xué)終身教授金榕、密西根大學(xué)終身教授施堯耘、新加坡南洋理工大學(xué)終身教授王剛等20多位世界級(jí)科學(xué)家，以及10多名IEEE Fellow。

王駿表示，達(dá)摩院是一個(gè)全球化的機(jī)構(gòu)，半數(shù)以上成員擁有博士以上學(xué)位，辦公室分布在4個(gè)國(guó)家的8個(gè)主要城市。其打趣說(shuō)道，“正因?yàn)槿蚧?，達(dá)摩院要想所有員工一起開個(gè)會(huì)，時(shí)間很難湊，因?yàn)楦鞯囟加袝r(shí)差。”

達(dá)摩院加持的語(yǔ)音AI

據(jù)王駿介紹，達(dá)摩院機(jī)器智能技術(shù)實(shí)驗(yàn)室本質(zhì)以人工智能技術(shù)為核心，這就好比人類接收外界信號(hào)主要來(lái)自于三個(gè)感官通道，即視覺、語(yǔ)音、語(yǔ)言，與之相對(duì)應(yīng)的，阿里AI的研究領(lǐng)域則是視覺智能、語(yǔ)音智能、語(yǔ)言和知識(shí)，以及決策智能。“阿里希望機(jī)器未來(lái)具有一定的人類思維數(shù)據(jù)處理能力。”

當(dāng)天，達(dá)摩院首次對(duì)外展示了新一代語(yǔ)音合成技術(shù)——KAN-TTS（TTS，Text To Speech，即“從文本到語(yǔ)音”）。官方稱，KAN-TTS由達(dá)摩院機(jī)器智能實(shí)驗(yàn)室自主研發(fā)，融合了目前主流的端到端TTS技術(shù)和傳統(tǒng)TTS技術(shù)，從多個(gè)方面改進(jìn)了語(yǔ)音合成。

達(dá)摩院語(yǔ)音實(shí)驗(yàn)室高級(jí)算法專家雷鳴介紹了語(yǔ)言合成技術(shù)的歷史演變。1939年，人類第一次可以由鍵盤控制產(chǎn)生聲音，經(jīng)歷過多個(gè)發(fā)展階段，直到2017年，TTS技術(shù)已經(jīng)可以提供接近真人表現(xiàn)力的合成語(yǔ)音，但依然有缺陷。

據(jù)雷鳴說(shuō)，當(dāng)前，業(yè)界商用系統(tǒng)的合成語(yǔ)音與原始音頻錄音的接近程度通常在85%-90%之間，這其實(shí)已經(jīng)是一個(gè)很高水平，而基于KAN-TTS技術(shù)的合成語(yǔ)音，則可將該數(shù)據(jù)進(jìn)一步提高到97%以上。

此外，傳統(tǒng)語(yǔ)音合成定制需要10小時(shí)以上的數(shù)據(jù)錄制和標(biāo)注，對(duì)錄音人和錄音環(huán)境要求很高。從啟動(dòng)定制到最終交付，項(xiàng)目周期長(zhǎng)成本高。

阿里利用Multi-Speaker Model與Speaker-aware Advanced Transfer Learning相結(jié)合的方法，將語(yǔ)音合成定制成本降低10倍以上，周期壓縮3倍以上。也就是說(shuō)，用1小時(shí)有效錄音數(shù)據(jù)和不到兩個(gè)月制作周期，就能完成一次標(biāo)準(zhǔn)TTS定制。

普通用戶定制“AI聲音”的門檻更低。只需手機(jī)錄音十分鐘，就能獲得與錄制聲音高度相似的合成語(yǔ)音。阿里AI做到這一點(diǎn)，主要基于自動(dòng)數(shù)據(jù)檢查、自動(dòng)標(biāo)注方法和對(duì)海量用戶場(chǎng)景的利用。

達(dá)摩院語(yǔ)音實(shí)驗(yàn)室對(duì)外提供了開箱即用的TTS解決方案，這主要是針對(duì)一些產(chǎn)品具有特定場(chǎng)景的需求。比如有些產(chǎn)品就要講一些兒童教育的故事，有些則是講富有情感的故事，針對(duì)這些，阿里TTS解決方案共有通用、客服、童聲、英文和方言5個(gè)場(chǎng)景的34種高品質(zhì)聲音供選擇。

達(dá)摩院語(yǔ)音實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人鄢志杰說(shuō)，達(dá)摩院是一個(gè)技術(shù)密集型團(tuán)隊(duì)，但它并不是只專注于技術(shù)的研究，同時(shí)也要把這些技術(shù)產(chǎn)品化。比如語(yǔ)音技術(shù)，阿里有各種各樣語(yǔ)音的源頭算法，這些不僅僅應(yīng)用在阿里自己的業(yè)務(wù)上，同時(shí)也能夠把這些技術(shù)放到云上，分享給合作伙伴。“可以說(shuō)，阿里有什么，阿里云的客戶就能拿到什么。”