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| 本文作者： 汪思穎 | 2018-07-05 11:03 |
雷鋒網 AI 研習社按，百度 AI 開發者大會于 2018 年 7 月 4 日正式開幕，當天上午，百度展示了他們強大的智能客服助理。詳情請戳如下視頻：
可以看到，智能客服助理不僅能與人流暢對話，也能自如應對人類的閑聊。究竟這一系統是靠何種技術來支撐？在當天下午的百度大腦分論壇上，來自百度視覺技術部、百度語音技術部、百度 AI 技術生態部、百度大數據部的多位負責人帶來了對百度語音語義技術的詳細解讀，除了技術解讀，他們還表示，未來，將會有更多技術開放給開發者，用戶可以利用百度最新升級的 PaddlePaddle3.0，參加各種各樣的開放競賽，感受技術帶來的無盡魅力。雷鋒網 AI 研習社也第一時間提取出大會亮點，以饗讀者。
視覺語義、語音語義和知識圖譜
論壇伊始，百度視覺技術部、人臉技術部、增強現實技術部總監吳中勤為大家介紹了視覺語義化的作用——可以讓機器從看清到看懂視頻，并提煉出結構化語義知識。他表示，視覺語義化技術首先識別人、物體和場景，同時捕捉它們之間的行為和關系，通過時序化、數字化、結構化的方式形成語義知識，最終進行智慧推理，落地應用。
他描述了百度語義化平臺的技術架構。首先是底層依賴，這里包括數據采集、光學傳感器、嵌入式芯片、云端計算服務，上層是識別算法，包括人體/人臉分析、物體檢測/識別/分割、文字識別、場景分析，再往上是語義分析層，包括動作檢測/識別、視頻跟蹤、事件分析，接下來是產品方案層，包括智慧分析與推理、可視化展現等，最上層是豐富的應用場景。
他表示，未來，百度視覺語義化技術也將開放給開發者使用。
除了視覺語義化，語音語義一體化也非常重要。
百度語音技術部總監高亮表示，百度目前在遠場語音語義上有三個最新技術突破，一是語音語義一體化，二是多語種混合聲學建模，三是將傳統拼接技術與 WaveNet 融合。他表示，語音語義一體化將遠場交互中高頻 Query 識別準確率提升 10 個點，并保持普通 Query 識別率不降。他也具體介紹了如何解決遠場交互的高頻 Query，可以看到其中涉及到語言模型、聲學模型、高頻知識庫、語義糾錯等多個方面。
2017 年，百度推出 Deep Peak2 建模技術，這一技術適合多語種建模的上下文無關的音素組合建模，無需考慮音素組合的前后音連，大幅提升了中英文混合 Query 識別準確率。
另外，遠場語音技術低成本解決方案「度小云」也在此時發布，這一方案基于 Deep Peak V2 語音識別技術，以及面向高頻 Query 優化的語音語義一體化技術和 LSTM-VAD 深度學習語音切分技術等，據悉，未來開發者可以直接一站式獲取這一遠場語音能力。
除了前面提到的視覺語義和語音語義，將語言變成知識也非常重要。百度 AI 技術平臺體系執行總監吳甜對百度語言與知識技術布局進行了全面解讀，這其中包括計算、推理、知識圖譜、語言理解、語言生成等多層技術。
她在現場介紹了百度多元語義知識圖譜，其中包含實體圖譜、行業知識圖譜、事件圖譜、關注點圖譜、多媒體圖譜，目前，實體圖譜已經能夠滿足 90% 用戶需求，行業知識圖譜也已經覆蓋億級專業資源，多媒體圖譜包含十億張圖片與音視頻語義標簽，能精準關聯 95% 熱門實體。
她表示，百度理解與交互技術平臺 UNIT 發布至今，已經有 1 萬名開發者參與其中，累計創建了 1.3 萬條技能，發起 33 萬次啟發式訓練，8 萬次模型訓練。目前，UNIT 升級至 2.0，進一步增強了冷啟動能力，能像人一樣在實踐中學習。
從百度語言與知識開放技術藍圖中可以看到，目前百度的實體標注、文本糾錯、評論觀點定制化、對話情緒識別等多種功能已經正式開放。
吳甜表示，未來，百度將會開放實體屬性填充、長文本實體標注、內容生成解決方案等多種技術。
PaddlePaddle3.0 以及各類比賽和工具
值得一提的是，在上午的主論壇上，王海峰正式發布 PaddlePaddle3.0，下午，百度 AI 技術生態部總經理喻友平對此進行了詳細解讀。
從 PaddlePaddle 的歷史說起，2012 年 1 月，百度開始深度學習技術研發，2013 年，百度開始自研深度學習平臺服務百度多項核心業務，2016 年 9 月，百度開源自研深度學習框架 PaddlePaddle，2017 年 11 月，發布新一代深度學習框架 PaddlePaddle Fluid，到今天，宣布 PaddlePaddle 升級為 3.0 版本。
PaddlePaddle3.0 的核心框架包括 PaddlePaddle Fluid、PaddlePaddle Serving、PaddlePaddle Mobile，以及 AI Studio 在線實訓平臺、AutoDL 網絡結構自動化設計平臺、EasyDL 快速應用平臺。喻友平表示，目前百度已經開放部分訓練好的常用模型，如 NLP（中文情感分析、中文詞法分析）、語音（DeepASR）、視覺（圖像分類、目標檢測、人臉檢測等）、強化學習（DQN）、AutoDL（模型設計、模型遷移、模型適配）等。
他也提到百度目前基于 PaddlePaddle 的多項比賽，今年下半年會有工信部首屆生物特征識別技術開發者大賽、華大基因變異檢測賽事、KG 知識抽取、交通預測、車道線識別等多項競賽，大家現在就可以關注。
而百度大數據（北京）實驗室主任浣軍則詳細介紹了 PaddlePaddle3.0 中的 AutoDL。他表示，有了 AutoDL，開發者無需特殊軟硬件設備和特殊訓練，可以快速得到定制化高質量的模型，能更高效自動搜索神經網絡結構。AutoDL 支持設計全新深度學習網絡結構，優化現有深度學習網絡結構及參數，同時能夠適配特定任務場景。
百度大數據部總監郭謝也為在場觀眾正式介紹百度大數據眾智開放平臺「點石」，其中包括三個開發工具，Datalab、預置算法庫、預制模型庫。
可以看到，Datalab 是專為開發者打造的交互式在線數據開發工具，支持 Python 等多語言的交互式開發環境，集成百度 PaddlePaddle 以及 TensorFlow 等優秀開源深度學習框架。目前 Datalab 已經開放限量邀測通道，7 月 8 日截止，各位小伙伴們可以抓緊時間。
相信不管你從事數據科學的哪項研究，都會在百度開發者大會上找到自己感興趣的方向。而在第二天，精彩繼續，雷鋒網 AI 研習社也將為大家帶來持續報導。
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