Üç birinci sınıf yapay zeka bilimcisi Ken Church, Huan Jun ve Xiong Hui, Baidu Araştırma Enstitüsü'ne katıldı
Baidu Araştırma Enstitüsü'nün bilim insanı ekibi yeniden büyüdü ve Baidu Araştırma Enstitüsü tarihindeki en güçlü ekip olarak adlandırılabilir. Dean Wang Haifeng'e ek olarak, Baidu Araştırma Enstitüsünde halihazırda çalışan üç kıdemli bilim adamı Xu Wei, Li Ping ve Yang Ruigang var.Bu sefer katılan Kenneth Ward Kilisesi, Huan Jun ve Xiong Hui, AI alanında dünya çapında bilim adamları.
Kenneth Ward Kilisesi
Kenneth Ward Kilisesi Doğal dil işleme alanında ustadır ve deneysel yöntemlerin kurucularından biridir. Lisans, yüksek lisans ve doktora derecelerini MIT'den aldı ve Bell Labs, Microsoft Research, Johns Hopkins University ve IBM Watson Research Center'da çalıştı. Church, doğal dil işleme alanındaki en önemli akademik konferanslardan biri olan EMNLP'yi (Doğal Dil İşleme Deneysel Yöntemler) kurdu ve uzun yıllar başkan olarak görev yaptı. 2012'de doğal dil işleme ACL (Hesaplamalı Dilbilim Derneği) alanında en iyi uluslararası akademik kuruluş olarak görev yaptı. ) Başkan, şimdi bir ACL Üyesi.
Profesör Huanjun
Rakun Kansas Üniversitesi Elektronik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Bölümü'nde profesör ve doktora süpervizörüdür. Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Vakfı'nın büyük veriden sorumlu proje direktörüydü ve Kansas Üniversitesi'nde kadrolu bir profesördü.
Profesör Huan Jun, uzun süredir veri madenciliği ve makine öğreniminin teorileri, algoritmaları ve uygulamaları ile uğraşmaktadır.Araştırma alanları büyük veri, biyoinformatik, farmakogenomik vb. İçerir. Kansas Üniversitesi Veri Bilimi Merkezi Direktörü, Kansas Üniversitesi Veri Bilimi Merkezi Direktörü, Biyoinformatik ve Hesaplamalı Yaşam Bilimleri Laboratuvarı Direktörü ve Ulusal Moleküler Prob Araştırma Merkezi Kemoinformatik Bölümü Direktörü idi.
Profesör Xiong Hui
Xiong Hui Rutgers-New Jersey Eyalet Üniversitesi'nde kadrolu profesördür. Profesör Xiong, Çin Bilim ve Teknoloji Üniversitesi'nden lisans derecesi ve Minnesota Üniversitesi'nden doktora derecesi ile mezun olmuştur. Şu anda Rutgers-New Jersey Eyalet Üniversitesi'nde Bilgi Güvenliği Merkezi direktörü, Rutgers İşletme Fakültesi Yönetim Bilimi ve Bilgi Sistemleri Bölümü'nde doçent ve tam profesördür. Tenured Professor), RBS Dekan Başkanı Profesörü ve Çin Bilim ve Teknoloji Üniversitesi Yüksek Lisans Başkanı Profesörü.
Profesör Xiong Hui'nin ana araştırma alanları veri madenciliği, büyük veri ve yapay zekayı kapsıyor; kazandığı bazı onurlar arasında ACM Outstanding Scientist, Changjiang Başkan Profesörü, Overseas Outstanding Youth Class B (Overseas, Hong Kong ve Macao Scholars Cooperative Research Fund) yer alıyor.
Kenneth Ward Church toplantıda şunları söyledi: "Yapay zekanın değeri herkes için açık. Baidu sadece temel araştırmaya kendini adamış değil, aynı zamanda dünyamızı daha iyi bir yer haline getirmek için laboratuvar teknolojisini yaratıcı bir şekilde gerçek uygulamalara dönüştürüyor. Buna katılmaktan çok mutluyum. Ekip, yetenekli araştırmacılar ve mühendislerle birlikte yapay zekanın en son teknolojisini keşfediyor. "
Baidu Araştırma Enstitüsü "genişlemesi": yeni iş zekası, robotik ve otonom sürüş laboratuvarları
Yükseltmeden sonra, Baidu Araştırma Enstitüsü orijinal üç laboratuvardan beş laboratuvara, yani Derin Öğrenme Laboratuvarı (IDL), Büyük Veri Laboratuvarı (BDL), Silikon Vadisi Yapay Zeka Laboratuvarı (SVAIL) ve İş Zekası Deneyi'ne yükseldi. Laboratuvar (BIL), Robotik ve Otonom Sürüş Laboratuvarı (RAL).
Yeni kurulan iş zekası laboratuvarı, Veri yoğun uygulamalar için verimli veri analizi tekniklerine odaklanın Ve Robotik ve Otonom Sürüş Laboratuvarı Baidu'nun insansız sürüşünün temel teknolojisini pekiştirmek için özellikle otonom sürüş alanında robotik üzerine odaklanın. Baidu Araştırma Enstitüsü, yapay zeka teknolojisinin ileriye dönük ve temel araştırmasını çekirdek olarak alacak, uzun vadeli yeniliklerini ve atılımlarını hedefleyecek ve Baidu AI'nın bir sonraki aşamada geliştirilmesini ve ticarileştirilmesini ortaklaşa desteklemek için Baidu'nun diğer teknik departmanlarını tamamlayacak ve işbirliği yapacak.
Baidu Araştırma Enstitüsü'nün beş büyük laboratuvarına giriş:
1. Derin Öğrenme Laboratuvarı (IDL)
Baidu, 2013 yılında ağırlıklı olarak makine öğrenimi ve genel yapay zeka teknolojisini araştıran Derin Öğrenme Araştırma Enstitüsü'nü kurdu.
2. Büyük Veri Laboratuvarı (BDL)
Büyük Veri Laboratuvarı, makine öğrenimi, veri madenciliği ve bilgi keşfi gibi büyük veri ve teknolojilere dayanan temel algoritmaların araştırılmasına odaklanır.
3. Silikon Vadisi Yapay Zeka Laboratuvarı (SVAIL)
Silikon Vadisi Yapay Zeka Laboratuvarı derin öğrenme, konuşma teknolojisi, doğal dil işleme ve yüksek performanslı bilgi işlem üzerine odaklanmaktadır.
4. İş Zekası Laboratuvarı (BIL)
İş zekası laboratuvarı, ağırlıklı olarak ortaya çıkan veri yoğun uygulamalar için verimli veri analizi tekniklerini inceler.
5. Robotik ve Otonom Sürüş Laboratuvarı (RAL)
Robotik ve Otonom Sürüş Laboratuvarı, bilgisayarla görme ve makine öğrenimi dahil olmak üzere disiplinler arası araştırmalar yürütmekte ve robotikte, özellikle otonom sürüş uygulamalarını uygulamaktadır.
Baidu AI'nın gelişimine bakıldığında, Baidu'nun yapay zeka çağına liderlik etme kararlılığı açıkça görülüyor.
2013'ün başlarında Baidu, Baidu Araştırma Enstitüsü'nün öncülü olan Derin Öğrenme Araştırma Enstitüsü'nü kurdu. Baidu, aramaya dayalıdır ve başlangıcından bu yana doğal dil işleme gibi yapay zeka teknolojileriyle yakından ilgilidir. 2014 yılında IDL, BDL ve SVAIL dahil olmak üzere Baidu Araştırma Enstitüsü resmi olarak kuruldu. Mart 2017'de Baidu, yapay zekayı şirketin geliştirme stratejisi olarak kabul etti, yapay zeka temel teknolojilerini entegre etti, bir yapay zeka teknoloji platformu sistemi (AIG) kurdu, genel müdür olarak başkan yardımcısı Wang Haifeng'i atadı, önde gelen yapay zeka temel teknolojilerinin geliştirilmesini teşvik etti ve dahili olarak güçlendirildi. Teknolojik ekolojiyi dışarıdan zenginleştiren ve yapay zekanın ticarileştirilmesini hızlandıran önemli bir iş.
Şimdiye kadar Baidu, temel katman, algı katmanı, bilişsel katman, platform katmanı vb.Dahil olmak üzere eksiksiz bir AI teknolojisi düzeni oluşturdu ve ses, görüntü, video, artırılmış gerçeklik, doğal ses işleme vb.İçeren AI açık platformunu açtı. Şirkette 90'dan fazla çekirdek yapay zeka yeteneği vardır ve aynı zamanda sektör ortakları ve geliştiricileriyle aktif olarak bir yapay zeka teknoloji ekosistemi oluşturur.
Wang Haifeng, "Yapay zeka, dördüncü sanayi devriminin temel itici gücüdür. Yalnızca yaşamın her kesiminin dönüşümünü teşvik etmekle kalmaz, aynı zamanda yeni endüstrileri de doğurur; aynı zamanda, yapay zeka sistemleri de kullanıcılarla etkileşim ve talep senaryoları içinde sürekli olarak gelişmektedir," Wang Haifeng Baidu'nun zaten bir AI şirketi olduğuna ve yapay zeka teknolojisi araştırmaları ve inovasyonu için ideal bir yer olduğuna inanılıyor.
Baidu'nun son altı ayda ses teknolojisindeki büyük atılımı: Deep Peak 2
Kısa bir süre önce Baidu Giriş Yöntemi v8.0 sürümü resmi olarak piyasaya sürüldü ve Baidu, ses teknolojisinin Deep Peak 2 modelini halka açtı.
Baidu'nun ses teknolojisi direktörü Gao Liang, Deep Peak 2 model teknolojisinin tam adının, Baidu'nun ses teknolojisi alanında son altı ayda büyük bir atılım olan "LSTM ve CTC'ye dayalı bağlamdan bağımsız fonem birleşik modelleme" olduğunu söyledi.
Geleneksel konuşma teknolojisinde, "içeriğe bağlı modelleme", on yıldan fazla bir süredir uygulanan olgun bir teknolojidir ve sola veya sağa bağlı farklı ses birimleri nedeniyle farklı modüler birimler olarak tanımlanan aynı ses birimine atıfta bulunur. Baidu tarafından bu kez tanıtılan "bağlamdan bağımsız modelleme", sol ve sağ bağlantılı ses birimleri ne olursa olsun bir ses birimine atıfta bulunur, on yıldan fazla bir süredir konuşmada kullanılan üç telefonlu içeriğe bağlı modelleme ile karşılaştırılan tek birim olarak tanımlanır. , Büyük bir buluş.
Deep Peak 2 modeli temel olarak aşağıdaki beş özelliğe sahiptir:
Bunların arasında en büyük özelliği modelleme biriminin büyük ölçüde küçültülmesidir. Önceki üç telefonlu modelleme birimi temelde 10.000 fonem kombinasyonuna sahipti, ancak bağlamdan bağımsız modellemede kombinasyon 1.000'e düşürüldü. Bunun avantajı, karar ağacı kümeleme gibi teknik bağlantıları azaltması ve ses performansını iyileştirmesidir.
Daha az modelleme birimi olduğundan, kod çözme alanı çok basit hale gelir ve kod çözme hızı öncekinden 10 kat daha yüksektir.
Deep Peak 2 aslında akustik ve dil metninden ayrı olarak eğitilmiş bir modeldir.Sadece derin sinir ağlarının uçtan uca özelliklerine, girdi ve çıktı konularını göz önünde bulundurmadan değil, aynı zamanda geleneksel konuşma teknolojisinde bir gelişme olan fonemlerin kombinasyonunu da göz önünde bulundurarak uygun. .
Deep Peak 2 modelinin bu avantajları, konuşma ve konuşma dillerini eğitim için birleştirebilir ve ayrıca modelleme için Çince ve İngilizceyi bir araya getirebilir, Çince ve İngilizceyi büyük ölçüde geliştirebilir, çoklu aksanlar ve birden çok stil (okuma, sohbet, (Yumuşak) Karışık girdinin tanıma doğruluk oranı, sohbet sahnesindeki göreceli doğruluk oranı, sektör lideri seviyeye kıyasla% 20 artırılarak, makinenin kullanıcının doğal konuşmasına daha kolay adapte olmasını sağlar.
Bağlamdan bağımsız modellemede Google, geçtiğimiz yılın sonunda yeni bir uçtan uca açıklayan Sıradan Sıraya Modellerle Son Teknoloji Konuşma Tanıma ("Sıradan Sıraya Modeli Kullanan Konuşma Tanıma Modeli") makalesini duyurdu Model, performansı ticari olarak mevcut geleneksel yöntemlerden daha iyidir ve yeni uçtan uca sistemin kelime hata oranı (WER)% 5,6'ya düşürülmüştür. Ancak bu modeller konuşmayı gerçek zamanlı olarak işleyemez.
"Wang Haifeng Times": Giriş yöntemi, konuşma teknolojisinin "köprübaşı" olur
Wang Haifeng, Baidu Giriş Yöntemi V8.0 basın toplantısında
Baidu, ülkede konuşma tanımaya derin öğrenmeyi uygulayan ilk şirkettir. Gao Liang, 2012'den beri Baidu'nun her yıl yeni bir modele sahip olacağını basın toplantısında duyurdu. Her model teknolojik bir atılım oluşturacak ve her teknolojik atılım olacak Doğrulukta bir artış sağlar.
Gao Liang, Deep Peak 2'nin Deep Speech'e dayanan yükseltilmiş bir modelleme yöntemi olduğunu söyledi. Birincisi ikinciden daha esnek ve esnekliği esas olarak nadir karakterlerin ve Çince ve İngilizce'nin tanınmasına yansıdı.
Bununla birlikte, Deep Speech'in her iki nesli de kağıt düzeyine aittir ve mühendislik düzeyiyle ilgili daha az uygulama vardır.Şimdi, Baidu Voice "Wang Haifeng Dönemi" ni başlattı ve ticarileştirmesini hızlandırdı.
"Baidu Giriş Yöntemi, Baidu AI teknolojisinin uygulanması için bir köprü başıdır." Wang Haifeng, birçok Baidu teknolojisinin ilk olarak giriş yöntemleri gibi ürünlerde uygulanacağını söyledi.
