杭(hang)州2019年(nian)4月(yue)26日(ri) /美通社/ -- 4月(yue)26日(ri)，2019華為智能(neng)計算(suan)大會(hui)杭(hang)州站如約而(er)來，網易(yi)副總裁、網易(yi)杭(hang)州研究院(yuan)執行院(yuan)長(chang)汪源受邀參加本次大會(hui)，分享網易(yi)在人工智能(neng)方面的(de)(de)(de)(de)探索與實(shi)踐。汪源表示，人工智能(neng)已經成為網易(yi)業務發展的(de)(de)(de)(de)一個核心引擎，而(er)這(zhe)得益于網易(yi)獨特的(de)(de)(de)(de)產品設計，以及強(qiang)勁(jing)的(de)(de)(de)(de)智能(neng)計算(suan)平臺。

AI驅動的網易業務創新

一直以來(lai)，網(wang)易(yi)被認為(wei)是(shi)一家(jia)信(xin)奉產(chan)品為(wei)王(wang)的公司，并致力(li)于通過技術進步不斷優化產(chan)品體驗(yan)和(he)服(fu)務質量。2006年成立的網(wang)易(yi)杭州(zhou)研究院，正(zheng)是(shi)承(cheng)擔了業(ye)務孵化和(he)技術創新的職責。汪(wang)源介紹，網(wang)易(yi)對(dui)(dui)AI技術的系(xi)統(tong)探(tan)索，至今已經有10余年歷史 -- 2009年，網(wang)易(yi)開始借助(zhu)大規模機器學習(xi)的方(fang)式來(lai)對(dui)(dui)抗日益泛濫(lan)的垃(la)圾郵件，而這正(zheng)是(shi)日后網(wang)易(yi)易(yi)盾內容安全(quan)產(chan)品的萌(meng)芽。

到了(le)(le)今天(tian)，人工智能(neng)與(yu)云(yun)計算、大數據(ju)一起，已經成為驅動(dong)網易(yi)(yi)業務創新的三(san)駕馬車，廣泛應用(yong)于網易(yi)(yi)郵箱、傳媒、云(yun)音樂(le)、考拉(la)、嚴選、易(yi)(yi)信等(deng)業務。人工智能(neng)方(fang)面(mian)的積(ji)累，匯集成了(le)(le)網易(yi)(yi)AI平臺，為網易(yi)(yi)內部(bu)業務和外(wai)部(bu)客戶提供AI技術和解決(jue)方(fang)案。網易(yi)(yi)AI平臺包括基礎平臺層(ceng)、技術能(neng)力層(ceng)和業務應用(yong)層(ceng)三(san)個層(ceng)面(mian)。

基礎平臺(tai)層(ceng)暫且不表。技(ji)術能(neng)(neng)力層(ceng)包(bao)括計算(suan)機(ji)視(shi)覺、智(zhi)能(neng)(neng)語(yu)音(yin)(yin)語(yu)言和(he)推薦搜(sou)索三類能(neng)(neng)力。計算(suan)機(ji)視(shi)覺包(bao)括OCR、視(shi)頻分析、人臉識(shi)別(bie)、圖(tu)像(xiang)處理、人臉美化等。2012年，人臉識(shi)別(bie)、認證算(suan)法(fa)及系(xi)統在網易郵箱產(chan)品中上線(xian)，這是(shi)中國第一家在互聯網產(chan)品中應用人臉技(ji)術的(de)(de)案例(li)。智(zhi)能(neng)(neng)語(yu)音(yin)(yin)語(yu)言包(bao)括語(yu)音(yin)(yin)識(shi)別(bie)、機(ji)器(qi)翻譯(yi)、語(yu)言處理基礎技(ji)術、語(yu)音(yin)(yin)合成(cheng)等。第三是(shi)推薦搜(sou)索，2012年，伴隨著網易云音(yin)(yin)樂的(de)(de)成(cheng)長，網易正式開啟了智(zhi)能(neng)(neng)個性化推薦的(de)(de)探(tan)索。此外(wai)，在傳媒、電商(shang)、教育等業務中，推薦和(he)搜(sou)索也(ye)成(cheng)為必備(bei)的(de)(de)核(he)心(xin)能(neng)(neng)力。

業(ye)(ye)務(wu)(wu)(wu)應(ying)用(yong)層則是基(ji)于(yu)上述核(he)心技(ji)術構建的(de)視(shi)頻分析、視(shi)頻翻譯(yi)、智慧課堂、智能(neng)(neng)(neng)機(ji)(ji)器(qi)人(ren)等能(neng)(neng)(neng)力。2016年(nian)，基(ji)于(yu)智能(neng)(neng)(neng)語(yu)音(yin)語(yu)言、計算機(ji)(ji)視(shi)覺的(de)反垃(la)圾云(yun)服務(wu)(wu)(wu)（網(wang)(wang)易(yi)易(yi)盾(dun)的(de)核(he)心能(neng)(neng)(neng)力之一）、全(quan)智能(neng)(neng)(neng)云(yun)客服（網(wang)(wang)易(yi)七魚(yu)的(de)核(he)心能(neng)(neng)(neng)力之一）在成(cheng)功(gong)服務(wu)(wu)(wu)網(wang)(wang)易(yi)傳媒(mei)、教育(yu)、音(yin)樂(le)、電商等團隊之后(hou)正(zheng)式(shi)對(dui)外(wai)開放。時至今日，網(wang)(wang)易(yi)易(yi)盾(dun)服務(wu)(wu)(wu)超過(guo)1000家(jia)互聯(lian)網(wang)(wang)公司，每(mei)日過(guo)濾有害信息量(liang)超過(guo)10億條，網(wang)(wang)易(yi)七魚(yu)注冊(ce)企業(ye)(ye)超過(guo)20萬(wan)。這標志著人(ren)工智能(neng)(neng)(neng)成(cheng)為網(wang)(wang)易(yi)業(ye)(ye)務(wu)(wu)(wu)的(de)新增長點。

AI成功邏輯之一：面向AI推薦的產品設計

以(yi)音(yin)(yin)樂(le)推薦為例，網易云音(yin)(yin)樂(le)APP首(shou)頁實現全(quan)部個性化推薦，30%聽(ting)歌行為來自推薦，知乎上超過兩萬(wan)五千人對(dui)網易云音(yin)(yin)樂(le)推薦算法的關注(zhu)，“聽(ting)不完的歌”的用戶評論，充分(fen)說明(ming)了這個推薦系統的成功(gong)。

網(wang)易云音(yin)樂(le)(le)是國(guo)內(nei)首個以“歌單(dan)(dan)”作(zuo)為核(he)心(xin)架(jia)構的(de)(de)音(yin)樂(le)(le)APP，通過這(zhe)些歌單(dan)(dan)俘(fu)獲超過6億用(yong)(yong)戶(hu)的(de)(de)心(xin)，這(zhe)背后(hou)離不開“智能推薦”，比如基于上(shang)下文場(chang)景推薦，采(cai)用(yong)(yong)深度神經網(wang)絡優化排序(xu)算法，結合消費(fei)心(xin)理學建立(li)用(yong)(yong)戶(hu)興(xing)趣模型，根(gen)據反饋優化用(yong)(yong)戶(hu)興(xing)趣模型……但反過來，這(zhe)些推薦策(ce)略與(yu)算法的(de)(de)成功(gong)，也(ye)建立(li)在網(wang)易云音(yin)樂(le)(le)的(de)(de)產品設計與(yu)數據收集之上(shang)。

首(shou)先，擁有數(shu)億的“歌單”庫，這(zhe)為合(he)乎用戶興(xing)趣的歌曲相(xiang)關(guan)性提(ti)供了數(shu)據來(lai)源。其次，數(shu)十(shi)億評論成為了歌曲內容特(te)征(zheng)的重要數(shu)據來(lai)源。第(di)三(san)，數(shu)百億社交關(guan)系，成為基于(yu)關(guan)系的推薦(jian)與召回策略的基礎。此外，根據用戶拖(tuo)垃(la)圾桶、紅心的反饋操作(zuo)抽(chou)象出用戶不喜歡的藝人(ren)、風(feng)格、語種、推薦(jian)源，這(zhe)也需要產品設計的配合(he)。

AI成功邏輯之二：智能計算平臺

回頭來看網易(yi)(yi)AI基礎平(ping)臺(tai)層，包(bao)括(kuo)了(le)(le)網易(yi)(yi)猛(meng)(meng)犸大數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)平(ping)臺(tai)和分布式(shi)深度學習(xi)平(ping)臺(tai)。來自數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)科學團隊(dui)、基于Hadoop的猛(meng)(meng)犸，提(ti)供(gong)了(le)(le)一(yi)站式(shi)的大數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)管理和應(ying)用開(kai)發服務(wu)，包(bao)括(kuo)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)集成、數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)存儲、數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)計(ji)算、數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)安全等能力，為人(ren)工智(zhi)能應(ying)用提(ti)供(gong)了(le)(le)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)處理的基礎。猛(meng)(meng)犸的設計(ji)特點之一(yi)是(shi)簡化工作流(liu)程，此(ci)外還提(ti)供(gong)了(le)(le)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)質量控制能力，這對保證數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)挖(wa)掘效(xiao)果(guo)帶來了(le)(le)保障。

分(fen)布式深(shen)度(du)學(xue)習(xi)平臺(tai)則(ze)以TensorFlow、Caffe、PyTorch等主流深(shen)度(du)學(xue)習(xi)框架(jia)為基(ji)礎，加(jia)入了多機(ji)分(fen)布式計(ji)算的(de)優化，為業務(wu)(wu)方提供快速托(tuo)管(guan)(guan)深(shen)度(du)學(xue)習(xi)模型訓練服務(wu)(wu)和模型推理(li)服務(wu)(wu)。該平臺(tai)消除了底層(ceng)基(ji)礎結構(gou)(gou)服務(wu)(wu)的(de)環境安(an)裝部署、性(xing)能調(diao)優的(de)成本和資(zi)源管(guan)(guan)理(li)復(fu)雜性(xing)，并且自2017年開始支(zhi)持任何標準化GPU Docker推理(li)計(ji)算服務(wu)(wu)，這些(xie)能力讓業務(wu)(wu)方不必關注(zhu)基(ji)礎架(jia)構(gou)(gou)的(de)管(guan)(guan)理(li)，只需要(yao)專注(zhu)業務(wu)(wu)算法邏輯(ji)應(ying)用。

另一方面，不(bu)管推薦(jian)還是視覺、語音語言(yan)，都需要(yao)處理(li)海量(liang)的(de)數據，這就需要(yao)強勁的(de)硬件平(ping)臺，包括高性能計算(suan)、集群(qun)高速互聯(lian)以及(ji)海量(liang)共享存(cun)儲的(de)能力。

汪源(yuan)還(huan)表(biao)示(shi)，未(wei)來(lai)的(de)(de)人工(gong)智(zhi)能，需要解決如何形成(cheng)跨(kua)越不同(tong)類型(xing)媒體(ti)數據(ju)而進行更泛化推(tui)理的(de)(de)模型(xing)、方法和技術的(de)(de)問題(ti)，而機器要實現不同(tong)媒體(ti)語義(yi)的(de)(de)融合計算，像人類那樣(yang)以極低(di)功耗來(lai)高效地表(biao)達外部世(shi)界的(de)(de)復雜結構(gou)，唯有(you)采用(yong)類腦(nao)的(de)(de)神經(jing)計算系統。

所以(yi)說，不管著(zhu)眼于當前還是未來(lai)，實現(xian)智(zhi)能計算平臺(tai)的(de)(de)(de)升級，對于AI的(de)(de)(de)成功都是不可或缺(que)的(de)(de)(de)。