Sogou Wang Xiaochuan CNCC Yorum: Yapay zeka çağında araştırmanın geleceği neden mücevheri oluşturuyor?
20 Ekim'de, Taiyuan'da Çin Bilgisayar Konferansı (CNCC2016) düzenlendi. Çin'deki bilgisayar alanındaki en büyük ve en üst düzey akademik konferans olan konferans, yurtiçi ve yurtdışında bilgisayar alanında 200'den fazla üst düzey uzman ve girişimciyi katılmaya davet etti. . Sabah finalde yer alan Sogou CEO'su Wang Xiaochuan, özel bir konuk olarak "Sogou'nun Yapay Zekaya Giden Yolu" konulu bir konuşma yaptı. " Araştırmanın geleceği yapay zeka çağının mücevheri; aramanın geleceği bir soru-cevap robotu olacak ve girdi yöntemi de otomatik soru-cevap ve akıllı yanıtlara doğru gelişecek. "
Yapay zeka çağında arama, soru cevaplayan robotlara doğru gelişiyor
Wang Xiaochuan, yapay zekanın üç alana ayrıldığına inanıyor: tanıma, üretme ve karar verme: Akademik alanda, tanınma ve üretme eşit derecede önemlidir ve yapay zekanın piyasa değeri üretmesi için karar verme, yapay zeka iş zekası yapmanın özüdür. "Onun görüşüne göre, makinelerin verimliliği artırmak için kararlar almalarına yardımcı olmalarına izin vermek en büyük ticari değerdir. Ve bir tür yapay zeka olarak arama, geleceği nerede? Wang Xiaochuan," Makine tanımada konuşma ve görüntü sorunlarını çözdü, ancak doğal dil işlemede hala yavaş ilerleme kaydediyoruz. Günümüzde makine hala insanlarla iletişim kurma yeteneğine sahip değil çünkü konsepti yok. fakat Gelecekte arama, Soru-Cevap robotlarına doğru ilerleyecek . Bir örnek verdi: Nasıl dokunmatik ekranlar yavaş yavaş ana makine işletim yöntemi olarak fare ve klavyenin yerini alıyorsa, daha doğal bir etkileşim yöntemi de insanların kullanması için daha uygun olmakla kalmıyor, aynı zamanda makine için daha fazla bilgi sağlıyor. Makineler daha akıllı hale geldikçe, aramalar on bağlantı döndürmek için bir anahtar kelimeye güvenmekten doğrudan sorulara cevap vermeye doğru kayacaktır. Bu durumda, gerçekten etkili olan yol, daha doğal bir insan-bilgisayar etkileşimi oluşturmak için doğal dille soru sormaktır. "Star Wars", "Interstellar Crossing" ve "Big Hero 6" gibi bilim kurgu filmlerinde soru-cevap robotlarının görüntülerine yer veriyor. Wang Xiaochuan, bir soru ve tek yanıtın doğal etkileşim yöntemi üzerine yapılan araştırmalarla ilgili olarak, bunun sadece Sogou'nun araştırma yönü olmadığını, Google, Apple, Amazon gibi birçok büyük şirketin de aynı şeyi yaptığını söyledi. .
Giriş yönteminin geleceği: otomatik soru ve cevap ve akıllı cevap
Sogou girdi yöntemi on yıl önce doğdu.Büyük veri ve bulut girdisi ona hızlı bir gelişme getirdi Şimdi, yapay zeka Sogou girdi yöntemine ne gibi değişiklikler getirdi? Wang Xiaochuan, Sogou giriş yönteminin konuşma tanıma teknolojisinin örneklerini verdi, " Kullanıcılar doğrudan ses girişini veya modifikasyonunu kullanabilir. Bu daha doğal etkileşim yolu, ses teknolojisinin hızlı gelişimini de destekler. "Mevcut Sogou giriş yönteminin günde ortalama 180 milyon ses talebine sahip olduğu ve kullanıcılar tarafından oluşturulan külliyatın büyüklüğünün, herhangi bir yerli ses şirketinin kullandığı külliyatın boyutunu çok aşarak günde 130.000 saati aştığı anlaşılıyor." Sonunda, girdi yönteminin geleceği, otomatik soru cevap ve akıllı yanıta doğru hareket edecek. "Wang Xiaochuan, girdi yönteminin gelecekte basit araçlarla sınırlı kalmayacağını söyledi. Yapay zeka teknolojisinin gelişmesi ve büyük veri birikiminin yardımıyla, yalnızca kullanıcılarla daha doğal bir şekilde etkileşime girmekle kalmaz, aynı zamanda kullanıcıların karar vermesine de yardımcı olur. Sogou'yu canlı olarak gösterdi. Giriş yönteminin otomatik soru ve cevap ve akıllı yanıt işlevi: Kullanıcı akşam yemeğinde bir arkadaşla buluşmak istediğinde, giriş kutusuna restoranın adını doğrudan girin, giriş yöntemi restoranla ilgili bilgileri bağımsız olarak bulabilir ve hızlı bir şekilde diyalog kurabilir; örneğin "şirkete döndünüz mü?" "Dosya bana ne zaman gönderilecek?" Giriş yöntemi doğrudan alternatif yanıtlar sağlayabilir. Kullanıcılar doğrudan tıklayarak hızlı bir şekilde yanıt verebilir, bu da kullanıcı ifadesinin ve bilgi edinmenin verimliliğini büyük ölçüde artırır. Son olarak, Wang Xiaochuan şu sonuca vardı: " Sogounun işi, ifadeyi ve bilgiye erişimi kolaylaştırmaktır Gelecek dönemde, daha iyi insan-bilgisayar etkileşimi ve otomatik soru cevap yapabilmek için, sanırım var İki çekirdek: Biri, insanların makine ile tam bir diyalog kurmasını sağlayan doğal etkileşimdir. İkincisi, doğal etkileşimi sağlamak için bilgi işlemidir , Arkasındaki temel, bilgiyi modelleyebilmek ve bilgiyi doğal dilde hesaplayabilmektir. "Sogou'nun, Tiangong Araştırma Enstitüsü'nü ortaklaşa kurmak için bu yıl Tsinghua Üniversitesi'ne 180 milyon yuan bağışladığı bildirildi. Sogou arama ve Sogou girdi yöntemlerinin insan-bilgisayar etkileşiminde daha büyük atılımlar yapmasını sağlamak için daha fazla veri açacak ve üniversitelerle ortak araştırmalar yürütecek. .
Aşağıdaki konuşmanın tam metnidir:
Bu yıl herkes yapay zekadan bahsetti ve Sogou da yapay zeka yapıyor. Bazı medya arkadaşları "Yapay zekaya mı dönüşeceksiniz?" Dedi. Dinledikten sonra biraz açıklamaya ihtiyacım olduğunu hissettim. Çünkü bir arama şirketi olarak, ister büyük veriden, ister bulut bilişimden, ister günümüzün derin öğreniminden olsun, dişlerin kullanımıyla donanmış olsun, pek çok teknolojiyi kendisi kullanıyor, teknolojimizin ne kadar ilerlediği, bizim işimiz. Ne kadar uzağa gidebilirsin. Farklı insanların farklı yapay zeka tanımları var. Yapay zekanın değerini ürünler açısından anlamayı umuyorum. Yapay zekayı üç uygulama alanına ayırıyorum.Bu geniş sınıflandırma yöntemi ile aynı değil. Aynı şey: biri kimlik, diğeri nesil ve üçüncüsü karar vermedir.
Böyle bir bölünme, günümüzün ana akım gelişimindeki dönüm noktasını tanımlar. Örneğin, 2012'de ImageNet'in geliştirilmesinden sonra, görüntülerin tanınması büyük ölçüde iyileştirildi. Bu iki günden itibaren Microsoft, konuşma tanımanın insanları gerçekten geride bıraktığını söyledi.Bu, tanıma alanında bir ilerleme. Bu nedenle akademik alanda karar vermenin, tanımlamanın ve üretmenin eşit derecede önemli olduğunu düşünüyorum.Size bir hüküm vermek istiyorum.Bu üç alanda, bir işletme olarak, onu piyasa değerine çevirin, tanımlayın ve üretin Arkasında güçlü bir iş modeline sahip olmak zordur ve sadece karar verme, iş zekasında temel bir süreç haline gelebilir, sizinle paylaşmak istediğim şey bu.
Yatırım topluluğu bazen, kimin resim tanıma yaparsa özellikle iyi olduğunu ve konuşma tanıma yapanın özellikle iyi olduğunu söyler, sadece gelecekte ne gibi bir değere sahip olacağını bir düşünün, bu çok tehlikeli bir şey. Dolayısıyla, görüntü ve konuşma tanıma yapan birçok şirketin piyasaya çok iyi teknoloji veya sonuçlar aldığını, ancak iyi bir uygulama senaryosu bulmadığını veya doğrudan bir değer yaratamayan bir güvenlik yapmadığını görüyoruz. Satılıyor ya da basit bir B'ye lisans ücreti ödeniyor, bu nedenle buradaki en önemli nokta makinenin karar vermemize yardımcı olabilmesidir.Bu üçünün iş değeri.
Az önce birkaç bariz kavramdan bahsettik ve herkes bunları zaten iyice duydu. Büyük veri, bulut bilişim ve yapay zeka gibi. Aslında temel teknolojiyi arama ve girdi yöntemlerinde kullanacağız, ancak bu konuyu özetlemek zor. Basitçe Sogou'nun durumundan bahsetmişken, gelecekle ilgili şu düşünceye gireceğim. Sogou'dan şimdiden büyük bir kullanıcı ölçeğine sahibiz ve kullanıcı ölçeğimiz PC'de Çin'de birinci sırada yer alıyor. Kablosuz alanında, WeChat ve QQ birinci ve ikinci sırada yer alırken, Sogou Giriş Yöntemi APP'sinin tüm APP kullanıcı ölçeğinde üçüncü en büyük olduğunu düşünmeyebilirsiniz.
Neden bu tür kavramlardan bahsediyorsunuz? Çünkü kullanıcı ölçeğimiz büyük olsa da, girdi yönteminin kendisi bir karar verme makinesi değildir. Çünkü kullanıcı bir şey girmek istediğinde size kesin sonuçlar verecektir. Tencent'e girerseniz size kesinlikle Ali vermeyecektir. Taobao'ya girmeniz sizi Jingdong'dan çıkarmayacaktır. Girdi yöntemi için, kullanıcı ihtiyaçlarını doğru bir şekilde çevirme işlemidir, dolayısıyla bir karar verme makinesi değildir, bu nedenle ticari değeri düşüktür. Ancak arama motorları değildir. Analiz etmenize ve yargılamanıza yardımcı olmak için anahtar kelimelerinize veya kavramlarınıza dayanırlar. Bu nedenle, PC'de üçüncü olduk, kablosuzda başarıyla ikinci sıraya ulaştık ve şimdi% 36 pazar payına sahibiz.
İnternette kaç şirket karlı? Oyun şirketlerini incelersek BAT, 360, Sogou olduğunu bileceğiz ve birkaç karlı şirketi saymak çok zor olacak. Geçen yıl 100 milyon ABD dolarından fazla kar elde etmek için arama motorlarına güvendik. Bu nedenle, bugün ön koşullarla ilgili konuşmayı bitirdikten sonra neyi açıklamak istiyorum? Arama, iş modelleri için mükemmel bir İnternet uygulamasıdır.Baidu'nun Mayıs ayındaki sayısından sonra, arama reklamcılığı söz konusu olduğunda herkesin olumsuz düşünceleri vardır. Aslında reklamın kendisinde bir hata yoktur ve Google da bunu çok iyi kullanır. Bu nedenle, hem iyi bir iş modeli hem de hızlı karlılık arayışı önemlidir.
Bugün sizlerle paylaşmak istediğim ilk nokta: Araştırmanın geleceği, yapay zekanın geleceğinin mücevheri olacak, bu benim temel argümanım. Yani bugünün araştırması zaten yapay zekayı kullandı ve gelecek de çekirdek ... Bu konu nasıl anlaşılır? Herkes soracak, araştırmanın geleceği nedir, yapay zekanın geleceği nedir ve neden inci? AlphaGo'nun biraz zekası olduğundan daha önce bahsetmiştik, ancak daha özeldir ve doğal dille ilgisi yoktur. Ayrıca gördüğümüz Turing testi bir zeka anlayışıdır.Bugün böyle bir kavramı herkes için genişletmeyeceğim.Yapay zekanın zorluk açısından üç şeyi çözmesi gerektiğini daha fazla söylemek istiyorum: Biri ses, diğeri görüntü. Üçüncüsü, doğal dil işlemedir. En zoru hangisi? İlk gelişimin doğal dilin işlenmesi olduğunu bulduk Konuşma ve görüntünün işlenmesi uzun bir süre çok zayıftı, bu nedenle doğal dilin, özellikle sembolizm söz konusu olduğunda daha basit olduğunu düşünüyoruz, bu da konuşma ve görüntüyü daha zor hale getiriyor. Ancak son yıllarda yapay zekanın gelişmesiyle birlikte konuşma ve imge sorunlarını çok iyi çözdük, tanıma oranı ve üretme yeteneği gelişti ancak doğal dil işlemenin gelişimi yavaşladı. Çünkü derin öğrenmenin getirdiği algısal anlayışın yüksek bir seviyeye ulaştığını gördük, ancak tersine, doğal dildeki insanların kavramsal sembollerini derin öğrenme ile birleştirmek daha zor. Dolayısıyla bu konudaki atılım ses ve görüntüden daha zor olacaktır.
Kısaca araştırmanın geleceği nedir? Önce soru-cevap robotu olan basit bir cevap vereyim. Geleceği aramak bir soru cevaptır. Bunun hakkında nasıl düşünüyorsun? Bugün aramamız anahtar kelimelerden 10 arama sonucuna kadar. 1999'dan 2000'e kadar aramanın yeni doğduğunu gözlemledim. Şu anda, insanlar anahtar kelime yazmak yerine arama kullandı. ChinaRen'de Monkey King araması yaptıktan sonra ilk kullanıcıyı buldum Kullanmaya gel, bu bir arama motoru dedim, ona soru sormaya çalışıyorsun. İlk sorduğu soru, "Bugün güzel miyim?" Diye hemen kırılmış hissettim. Zihnimde, bunun bir geri alma sistemi olduğunu hissediyorum. Bu nedenle, uzun yıllar süren eğitimden sonra, bugünün kullanıcıları ihtiyaç duydukları cevapları bulmak için anahtar kelimeleri kullanmayı öğrendiler. Bir istatistik var. Herkes, onu eşleşen bir aramaya dönüştürmek için anahtar kelimelerin dışına boşluklar ekleyecek. Tek bir anahtar kelimenin arama hacmi, tüm aramanın% 97'sini oluşturuyor. Aramaların yalnızca% 3'ü, anahtar kelimeler arasına boşluk ekler, bu nedenle Bu türden yüksek bilgiye sahip bir grup olabilirsiniz.Arama teknolojisini ne kadar anlasak da, yanıtları almak için fikirlerimizi çevirmek için anahtar kelimeler + boşluklar kullanarak kendi ifademizi nasıl tanımlayacağımızı zaten biliyoruz.
Ama bu sistem bugün yeterince iyi mi? İyileştirme için yer var mı? Bazı arkadaşlarımla sohbet ettiğimde, bunu daha kişisel hale getirebilir miyiz ve arama kalitesi kişiselleştirme yoluyla iyileştirilebilir mi? Bu cevabın aslında yanlış olduğunu söyledim. İlk olarak, arama motorunun kendisi anahtar kelime girişi yoluyla bir kişiselleştirme faktörü ifade eder. Geçmişte, kadın ve erkekleri ayıran ilk kişi kişiselleştirme idi, ancak anahtar kelimelere bakarak kadın ve erkekleri büyük ölçüde görebilirsiniz. Bir çanta markası aradığınızda, kadın olma olasılığınız daha yüksek ve bir futbol sporu aradığınızda Erkek olabilir. Bu nedenle, bir arama motoru kullanırken, kişiselleştirmenin sınırlı yardımı vardır. Daha da önemlisi, kişiselleştirmeyle bile, kullanıcıların ne ifade ettiğini bildiğimizi sanmıyorum.
Bugün herkes merak ederse, bir kelime sorarsınız, arama motoruna Wang Xiaochuan'a sorun? Arama motorları size hangi cevapları verebilir? Ya da bana üç kelime "Wang Xiaochuan" diye sorabilirsiniz. Aslında, ne istediğinizi bilmiyorum. Size aşina olsam bile, kararınızı bilmiyorum. Size sadece anlatabilirim ve ansiklopedimi verebilirim. Size haberlerimi vereceğim ve size son etkinliklerimden bazılarını vereceğim, çünkü ne istediğinizi bilmiyorum. Ya da Sogou'ya sorarsanız, size en fazla resmi web sitesini vereceğim. Bunun nedeni, bir anahtar kelime aramasıyla kaybedilen bilgi miktarının çok büyük olmasıdır. İstediğinizi yalnızca size daha fazla sonuç vererek test etmeye çalışabilirim. Bu nedenle, tüm sistemin iyileştirilmesi için alan kişiselleştirmede veya doğru algoritmalarda mevcut değildir. Bu aynı zamanda bizim girdimizin yalnızca bir Belirli kelimeler yeterli değildir.
Ayrıca, geliştiğimizde sesli arama ile daha iyi olacak mı deniyor? Son dönemde ses hızla gelişti ve sermaye piyasasında sesler yükseldi, bu aslında bir yanlış anlaşılmadır. Üç karakter Wang Xiaochuan'ı metin olarak girerseniz veya üç karakter Wang Xiaochuan'ı sesle girerseniz, öz aynıdır ve en çok ses girişi aksanla gelir.Sichuan'dan olduğunuzu duyduğunuzda, benim dostum olduğunuzu anlayabilirsiniz ve sonuçlar farklı olabilir. Bir nokta, ama aslında özünde bariz bir ilerleme yok.
Gerçek ilerleme nerede? Sana bir örnek vereyim. Bu örnekte, Jobs'a haraç ödüyoruz.Bir makine ile fare kullanarak nasıl etkileşim kuracağımızı biliyorduk ki bu çok kullanışlıydı. Ancak bir cep telefonunda çalışırken Jobs ilk iPhone'u çıkardığında fareye ya da kaleme ihtiyacı yoktu, vurguladığı şey parmaklarınızı makineyle etkileşimde bulunmak için kullanmaktı. Bu nedenle, daha doğal bir etkileşim yöntemine doğru ilerledi. İPhone gibi bir etkileşim sektörde iPad de dahil olmak üzere bir trend oluşturdu, herkes elleriyle nasıl etkileşim kuracağını biliyor, üç yaşındaki bir çocuk bile öğrenebilir. Bir keresinde üç yaşında bir çocuğun televizyona doğru yürüdüğü ve televizyonun ekranını iPad gibi eliyle kaydırdığı ve kanalları değiştirmek istediği bir vaka görmüştüm. Herkes bunun başarısız olacağını biliyordu, bu yüzden "Anne, bizim televizyonumuz Makine bozuldu ". Şu anda, herkes doğal etkileşimin ne kadar sihir getirebileceğini biliyor, böylece üç yaşındaki çocukların tümü öğrenebilsin Bu, fiziksel dünya ve doğal dünya ile daha ilgili bir model. Bu durumda, aramanın gelecekteki yönünün soru sormaya doğru hareket edeceğine inanıyoruz. Asıl sorusu ses değil Belki de sesli sorgulama en uygun olanıdır, ancak insanlar makineyle en doğal şekilde etkileşim kurabilir. Böylece iki anlam elde edildi: Birincisi, insanlarımızın daha doğal olması ve ikincisi de makinenin yargıda bulunmasına yardımcı olmak için daha fazla bilgi alması. Wang Xiaochuan, bu yıl kaç yaşındasın diye sorabilirsin Bu soruyu sorduktan sonra makinenin net bir cevabı olacak, yoksa seni tahmin edeceğim, midendeki yuvarlak kurt olsam bile, ne istediğini bilmiyorum.
Dolayısıyla, günümüzün arama eğilimi sorulardan daha kesin yanıtlara doğru ilerliyor. Buradaki düşünce nedir? Yıllarca, soru sormazsan ve sadece kelimeleri kullanırsan, sana iyi bir cevap veremem çünkü ne istediğini bilmiyorum. Ama bir soru sorsanız bile özür dilerim Bugünün insan teknolojisi hala size iyi bir cevap veremiyor çünkü makine bunu anlayamıyor ve neden bahsettiğinizi bilmiyor. Bu olay, makinenin kendisinde böyle bir teknik darboğazın bizi soldaki anahtar kelimelerden on sonuca doğru bir yola itmesine neden oldu. Zaten bir işaret gördük Doğal dil işlemenin güçlenmesiyle NLP'den NLU'ya geçtik ve soru-cevap yapma fırsatı bulmaya başladık. Yani google ayrıca gelecekte arama motorlarının% 70'inin doğrudan cevap vereceğini söylüyor. Aslında gizli bir konsepti var ve arama kullanıcılarının% 70'i soru soruyor. Dolayısıyla bu alanda çeşitli firmaların girdiğini görebiliyoruz, ilk giren Siri, ardından Microsoft'un Cortana'sı, ardından Amazon'un Yankısı ve son olarak Google'ın Asistanı gibi sistemler var. Dolayısıyla merak ettiğimiz bir şeyi merak ediyoruz, neden bu sistemi ilk tanıtan Google değil, şu anki anlayışımız nedeniyle Google bu konuya en yakın olan ve Apple'a dönüştü. Bu konudaki düşüncem iki olasılık: Bir neden, Appleın teknoloji genlerinin yeterli olmaması, bu yüzden bunun sonuçlara daha hızlı ulaşmak olduğunu düşünüyor, bu yüzden böyle bir ürünün piyasaya sürülmesini almak aslında piyasaya sürüldükten sonra oldukça pasif. Piyasaya sürüldükten sonra Apple, özellikle soru cevap ve sohbet yapan şirketler Natural Voice'u satın almaya devam etti.Örneğin, Cambridge, İngiltere'deki bir şirket.Apple, VoiceIQ adlı bir şeyi kabul etti. Başka bir şirket kurun, doğal dil işlemeyi tekrar yapın ve Apple tekrar devreye girdi ve sürekli yineleme sürecini, çünkü bugünkü teknolojisi çözülmedi. Anladığım ikinci neden, Apple'ın teknolojisinin yeterli olmadığını bilmesidir, ancak Jobs, bu nihai insan-bilgisayar etkileşimi modelini yaşamı boyunca sunma arzusuna sahiptir. Siri'nin ne zaman serbest bırakıldığını hepimiz hatırlıyor muyuz? Appleın iPhone 4Sinde piyasaya sürüldü. Jobs hastane yatağında yatarak canlı yayını izliyordu. Bu ürünü serbest bırakma yeteneği yoktu. Ürün piyasaya sürüldükten birkaç gün sonra vefat etti. Yani kalbimdeki bir başka duygu da onun son dileği ... Cep telefonunu icat ettiğimizi biliyordu.Parmaklarımızla nasıl etkileşim kuracağımızı anlamaya başladıktan sonra, insanlar için bir sonraki en önemli şey dilde soru sormak ve böyle bir makine sipariş etmek. makine. Bu nedenle, zamanım uzun olmadığı için böyle bir ürünü erken piyasaya sürdüm, bu yüzden bunun soru cevap makinesinin arkasındaki önemi anlamak olduğunu düşünüyorum.
Aslında, bir dizi bilim kurgu çalışmasında, bilim kurgu alanındaki en iyi teknoloji anlayışımızın bir soru-cevap makinesi olduğunu göreceğiz. "Star Wars" daki robotlardan "Big Hero 6" daki Dabai'ye, "Interstellar" daki makinelere kadar, çok akıllı bir makineye vurgu var ... İnsan fantezisinde böylesi bir bilgelikten başka bir şey yok. . Çok sevdiğim bir kitap daha var, Asimov tarafından yazılmış, "The Base Trilogy" de dahil olmak üzere birçok klasik roman yazdı. Ultra kısa romanı "Son Soru" var Bu soru, insanların sorulara cevap verebilecek bir makine yaratmak için tüm teknolojik potansiyelini tükettiğini anlatıyor.Ülke olduğumuzda bu makineyi ülkenin gücüyle yapıyoruz. , İnsanlar dünyayı birleştirdikten sonra, bu makineyi inşa etmek için dünyanın gücünü toplayacaklar, onu fiber optik ile bağlayacaklar ve ona büyük miktarda enerji girecekler ve insanların tüm bilgilerini girecekler. Galaksiyi kontrol ettiğimizde, galaksiyi içine koyarız. İnsanların yeteneği bu soru-cevap makinesini inşa etmek için kullanılıyor.İnsanlar tüm evreni kontrol ettiklerinde kozmik bir makine inşa ediyorlar ve hatta insanlar kozmik makineyi farklı boyutlu bir uzaya göndererek sürekli yanıt vermesine izin verdiler.
Bu hikayenin inceliği, bu makinenin her zaman cevaplayamayacağı bir soruyu, yani evrenin nasıl yok edilip yeniden ortaya çıkacağıdır. Çünkü herkes bilir ki, evrenin enerjisi korunursa, entropi en fazla artacak, evrenin düzensizliğine düşecek ve düzensizlikten sonra evren nasıl yeniden doğacak. Bu makine bu soruyu cevaplayamadı, ne dünya makinesi, ne galaksi makinesi ne de evren makinesi bu soruyu cevaplayamaz. Bu makine, üzgünüm, bu sorunun cevabını bilmiyorum diyor. Sonunda, tüm insanlık tüm evrenin kaynaklarını tüketti ve sonra yok oldu. Bu makine hala evrenin farklı boyutlarında çalışıyordu. Bir gün makine aniden "cevabı buldum. Evrenin nasıl yok edildiğini ve doğduğunu biliyorum" dedi. Ve sonra üç kelime, "Işık olsun" dedi ve İncil'in kökeni ve evrenin nasıl yaratılacağı hakkında konuştu. Bu nedenle, vurgulamak istediğim bu hikayenin temel noktalarından biri, insanın gelecekle ilgili fantezisindeki en önemli şeyin, sorulara cevap verebilecek bir makine yaratmak olduğudur. Bugün bu alanda, Google'ın temsil ettiği arama motorlarının ön planda olacağına inanıyorum. Yenilikçinin ikilemi açısından bakıldığında, arama motorlarının temel görevi kullanıcı sorularını çözmektir ve size böyle bir bilgi ve yanıt iş modeli sağlayabilir. Bu nedenle Apple ve diğer şirketlerin bunu geçmesini bekleyemem çünkü teknoloji çok uzaklaştıkça arama motoru ne kadar yükseğe çıkacak, yapay zekanın gelecekteki gelişimi ve aramanın gelecekteki gelişimi hakkında size söylemek istediğim şey bu. Arada da çabalarımızın bir yönü olan soru cevap alanında yeni bir entegrasyon olacak.
Sogou bu görevi yaparken, her zaman onu ifade etmeyi ve bilgi edinmeyi kolaylaştırmak için tanımlamıştır. Bilgi elde etmek, bahsettiğimiz arama motorudur ve ifade, bahsettiğimiz girdi yöntemidir. Girdi yönteminin gelecekte ne tür bir geliştirme alanı var? Aslında, girdi yönteminin kendisi de büyük veri, bulut bilişim ve yapay zekanın bir ürünüdür. Sogou giriş yöntemi 2006 yılında doğdu, önce arama ve ardından giriş yöntemi yapıyoruz. Girdi yöntemi piyasada ilk ortaya çıktığında, çağdaş girdi yöntemlerine göre büyük bir sıçrama yaptı. Asıl neden, girdi yöntemini İnternet üzerindeki tüm Çince web sayfalarını aramak ve sözcük frekansını ve içindeki sözcüklerin sözdizimsel ilişkisini yapmak için kullanmamızdır. İstatistiksel analiz. Bu nedenle, o zaman bu prensibi sorduğumuzda, girdi yöntemleri için veri tabanımız olarak tüm İnternet'in kullanıldığını söylemiştik. Daha sonra, günümüzde modası geçmiş olabilecek daha basit bir terimden, yani büyük veriden bahsettik. Aslında, giriş yönteminin kendisi büyük verinin bir ürünüdür.Sogou giriş yöntemini kullanan kişiler bilgisayarlarında ve cep telefonlarında bir özellik göreceklerdir.Bazen kelimeleri girerlerse, sonuç çok fazla uygulanmaz ve birdenbire yeni bir sonuç belirir. Üzerine, kullanılan bulut bilişim olan küçük bir bulut çizilir. Girdi yönteminin kendisi yerel olarak yalnızca 80 megabayt depolama alanı kullandığından, yaklaşık 400.000 sözcük yüklenir.Bu, hesaplamadan sonra sözcük veritabanının boyutu ve performansı arasındaki dengedir. Yerel makine sorunu çözmezse, yürütme derecesine sahibiz.Yerel makinenin kelime frekansı tatmin edici değilse, giriş pinyin dizesi sunucuya gönderilecektir.Sunucunun depolama kapasitesi ve hesaplama gücü, tek bir PC'nin düzinelerce katıdır. Bulut bilişimin bir ürünü olan size daha iyi sonuçlar sağlamak için bu platformda yüzlerce kez daha karmaşık dil modelleri kullanılabilir.
Bugün Sogou için bir fırsat olarak yapay zekadan bahsettik. Ancak girdi yöntemini kullanırken, son üç yılda da hızla gelişen iki yetenek sağlıyoruz. Biri konuşma tanıma. Dolayısıyla, girdi yöntemimizi kullanırken, iki gün önce Hammer basın toplantısında iFlytek ile bir işbirliği vardı.Ses kullanımından bahsetmişken, bu artık yaygın bir girdi yöntemi. Bu konuda 2011'den bu yana beş yıldır çalışıyoruz. Aynı zamanda çok basit. Bu konuda birkaç benzersiz koşulumuz var: en büyük veri kaynakları ve en çok kullanıcı kullanımı artı önde gelen algoritmaların kullanımı Bu programa taşındı. Günümüzde Sogou giriş yönteminin ses tanıma kapasitesi günde 180 milyon ses tanıma süresine ulaşabilmektedir ve yavaş yavaş artmaktadır. Bir günde girilen konuşma tanıma kullanıcılarının saat sayısı 570.000 ile 580.000 saat arasındadır.Kullanıcılar tarafından bir günde girilen veri miktarı, Çin'deki tüm şirketlerin konuşma tanıma ek açıklamaları için kullandığı veri uzunluğundan daha uzundur. Ait. Bu nedenle, Sogou bu süreçte en çok kullanıcı ihtiyacını ve en iyi veri kaynaklarını biriktirdi ve tabii ki böyle bir hizmeti daha yüksek bir seviyeye taşıyabiliriz.
Herkesin daha az sıklıkla kullandığı bir diğer özellik ise OCR'dir Görüntü işlemeden bahsediyoruz. İster Çince ister İngilizce olsun, bir metin parçası alırsınız ve onu bir girdi kaynağı olarak tararsınız. Bu nedenle, Sogou giriş yönteminin gelecekteki gelişim yönünü sorduğumuzda, herkesin nasıl aşağı inileceğini, dahili sistemimiz dahil olmak üzere ses girişi ve görüntü girişi hakkında düşünmesi ve bir altyazı yapmak ve başlığını çıkarmak için bir fotoğraf çekmesi kolaydır. Endüstride araştırma yaparken, bu tür metin oluşturma yöntemlerini gördüm, ancak herkese ne ses girdisinin ne de görüntü girdisinin girdi yöntemlerinin temel gelişim yönü olmadığını söylemek istiyorum.
Bu videodaki bir resim Bir resme baktığınızda, kız arkadaşınız size bir resim gönderirse, sorun, iyi görünüyor mu? Nasıl cevap vereceksin, bu kuşun ve gün batımının gerçekten güzel olduğunu ve bu kızın üzerinde pek işe yaramadığını söyleyeceksin. Yani ona bir şiir gönderebilirseniz, herkes özellikle yetenekli olduğunuzu düşünecektir. Bu nedenle, girdi yönteminde, pinyin ile giriş yapmak veya fonetik yöntemler kullanmak yerine, dili daha iyi anlamasına gerçekten izin verdik, bu bizim kavramsal ilerlememizdir.
Yaptığımız şey, bilgiyi ifade etmeyi ve edinmeyi kolaylaştırmaktır.Gelecek dönemde, daha iyi insan-bilgisayar etkileşimi ve otomatik soru cevap elde etmek için iki temel şeyin olduğuna inanıyoruz: bir şey doğal etkileşim, şimdi biz Sözü edilen, tam bir diyalog dili iletişimi, bu, makinelerle olan ilişkilerimizin nihai idealidir, Steve Jobs'un son dileğini yerine getirir, bunu birlikte gerçekleştireceğiz. Buna ek olarak, doğal etkileşimi sağlamak için, arkasındaki temel, bilgiyi modelleyebilmek ve doğal dilde bilgiyi hesaplayabilmektir.Bu, araştırma topluluğuna arama ve girdi yöntemlerinde sağladığımız veri ve araştırmadır. Bir konu. Bu nedenle, biz ve Tsinghua tarafından bu yıl kurulan Tiangong Araştırma Enstitüsü'nün özü daha fazla veriyi ifşa etmektir.Bu yıl içinde, üniversitelerle daha iyi ortak araştırmalar oluşturabilmek için bazı ses, görüntü ve metin verilerini açmaya başlayacağız. Arama ve girdi yöntemleri insan-bilgisayar etkileşiminin geleceğine doğru ilerliyor ve özellikle gelecekte akademik alandaki meslektaşlarla daha iyi bir işbirliği ve karşılıklı desteğin olacağını umuyorum.
Düzenleme: Xiaodai
