W 1956 roku po raz pierwszy zaproponowano koncepcję sztucznej inteligencji (AI), a od tego czasu minęło już ponad sześćdziesiąt lat. W ciągu ostatnich 60 lat sztuczna inteligencja przeszła przez proces od wybuchu epidemii do mroźnej zimy, a następnie do barbarzyńskiego rozwoju. Wraz z rozwojem technologii, takich jak interakcja człowiek-komputer i uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja stała się nowym trendem w erze technologicznej.
W 2022 r. branża sztucznej inteligencji po raz kolejny wprowadzi nowy węzeł, AI Generated Content (AIGC, AI Generated Content) wyjdzie zza pleców i stanie się ważnym wydarzeniem w historii rewolucji technologicznej w tempie przekraczającym ludzkie oczekiwania. Niezależnie od tego, czy jest to „malarz AI” DALL-E2, czy „uniwersalny czatujący” robot ChatGPT, generatywna sztuczna inteligencja szybko rodzi nowy system rewolucji technologicznej, wzór i ekologię.
Cofając zegar do 2023 r., entuzjazm wywołany przez AIGC nie zmniejszył się, ale wzrósł, a nowa era inteligentnego tworzenia nie tylko przyniesie głębokie zmiany w produktywności, ale także jeszcze bardziej zmieni ewolucję ludzkiego myślenia. W związku z tym grupa badawcza ds. gospodarki cyfrowej 21st Century Business Herald zaplanowała serię raportów na temat „Chasing the Waves AIGC”, aby zinterpretować możliwości techniczne i perspektywy biznesowe, jakie oferuje AIGC w wielu wymiarach.
Reporter 21st Century Business Herald, Bai Yang, donosi z Pekinu
Wraz z nową falą sztucznej inteligencji rozpoczął się również globalny wyścig zbrojeń wokół sztucznej inteligencji. W tej chwili, chociaż ChatGPT przoduje, w rzeczywistości jest to tylko wierzchołek góry lodowej. Następnie nadal będą pojawiać się aplikacje AI oparte na dużych modelach. Podobnie jak nadejście mobilnego Internetu dziesięć lat temu, po cichu rozwija się nowa era zmian.
W obliczu możliwości obecnych czasów ludzie zawsze będą podekscytowani, a giganci technologiczni w kraju i za granicą przygotowują się i są gotowi do działania. Zhou Ming, założyciel i dyrektor generalny Lanzhou Technology, powiedział niedawno w wywiadzie dla 21st Century Business Herald, że chińskie firmy nie powinny spocząć na laurach i uczyć się od innych, budując modele na dużą skalę. , ponieważ w ciągu ostatnich dwóch dekad Chiny poczyniły ogromne postępy, a także były w stanie wyjść z chińskich cech w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Zhou Ming podał przykład: „Na przykład uczynienie każdej funkcji dużego modelu łatwiejszą do kontrolowania lub objęcie przewodnictwa we wdrażaniu To B, staną się one chińskimi cechami, a dzięki tym rzeczom„ chińska frakcja ”w wojnie można tworzyć sztukę. , Może również pozwolić kolegom zobaczyć potęgę Chin”.
W rzeczywistości w ciągu ostatnich dziesięciu lat cała branża sztucznej inteligencji znajdowała się w okresie szybkiego rozwoju, a wiele chińskich firm również zainwestowało ogromne środki w tej dziedzinie, co również uczyniło Chiny światowym liderem w niektórych segmentach sztucznej inteligencji. Wśród wielu chińskich firm technologicznych Tencent ma wczesny układ sztucznej inteligencji i ma bogate praktyki w zastosowaniach sztucznej inteligencji. Dlatego w tym artykule jako przykład posłuży Tencent, mając nadzieję na obserwację jego ścieżki rozwoju AI, która może przynieść korzyści dla przyszłego rozwoju branży. Jakieś oświecenie.
Układ szesnaście lat temu
Chińska sztuczna inteligencja początkowo pojawiła się wokół potrzeb produktów. Na przykład punktem wyjścia Tencent AI był rok 2007. W tym roku Tencent zainwestował 100 milionów juanów w budowę Instytutu Badawczego Tencent.
Wu Yongjian, który jest obecnie wiceprezesem Tencent Cloud i szefem Tencent Cloud Intelligent Research and Development, dołączył do Tencent w 2008 roku. Pierwszym działem był Tencent Research Institute. Powiedział reporterowi 21st Century Business Herald, że badania Tencent Research Institute były na początku bardzo zorientowane na aplikacje. Na przykład jednym z zadań, które wykonywał w tamtym czasie, było rozwijanie technologii przetwarzania obrazu wokół obrazów QQ.
„Później, z pomocą naszej technologii, czas przetwarzania wideo QQ został skrócony do około 60 procent oryginału, a efekt był bardzo oczywisty. Następnie technologia ta została zastosowana w innych działach, takich jak gry” – powiedział Wu Yongjian. Od tego czasu Instytut Badawczy Tencent odkrył, że bardziej właściwe jest samodzielne tworzenie rezerw technicznych, więc cały zespół zaczął się przekształcać, z zespołu zorientowanego na produkt w zespół wsparcia technicznego.
Następnie Tencent Research Institute dokonał wielu osiągnięć w rozpoznawaniu wzorców, komunikacji multimedialnej, eksploracji danych, przetwarzaniu obrazów i segmentacji słów. Do 2011 r. firma Tencent złożyła wniosek o ponad 4,{2}} patenty, czyli więcej niż suma innych krajowych firm internetowych, z których ponad połowa pochodziła od Instytutu Badawczego Tencent.
Wywodzący się z Tencent Research Institute, Wu Yunsheng, Wu Yongjian i inni utworzyli później zespół Youtu Lab, stając się najlepszym w branży komputerowym laboratorium wizyjnym. Później Tencent sukcesywnie powoływał również szereg technicznych zespołów badawczych, takich jak założony w 2011 roku zespół głosowy WeChat Zhiling, który rozwija głównie technologię sztucznej inteligencji głosowej.
Jeśli powiemy, że przed 2012 rokiem zespół ds. badań i rozwoju technologii Tencent służył bardziej własnemu biznesowi, to od momentu powstania AI Lab w 2016 roku Tencent zaczął chodzić „na dwóch nogach” podstawowych badań i praktyki przemysłowej. Dlatego ścieżka sztucznej inteligencji Tencent polega na ciągłym rozszerzaniu się od działalności usługowej do badań nad najnowocześniejszymi technologiami.
W 2019 roku na Światowej Konferencji Sztucznej Inteligencji, która odbyła się w tym roku, Ma Huateng, prezes i dyrektor generalny Tencent, stwierdził, że Tencent założył cztery laboratoria sztucznej inteligencji, obejmujące sztuczną inteligencję od kompleksowych badań podstawowych po rozwój różnych aplikacji, a także ustanowił najnowocześniejszą technologię . Poznaj matrycę laboratoriów, obejmującą robotykę, obliczenia kwantowe, 5G, przetwarzanie brzegowe, IoT itp.
Według danych, w 2019 roku liczba zgłoszeń patentowych Tencent w głównych krajach na całym świecie przekroczyła 30,{2}}, a liczba autoryzowanych patentów przekroczyła 10,000. W tym czasie liczba ta zajmowała pierwsze miejsce wśród krajowych firm internetowych i drugie miejsce wśród globalnych firm internetowych, ustępując jedynie Google.
Poznaj najnowocześniejszą technologię
W matrycy laboratoryjnej Tencent istnieje wiele badań, które pozornie „nie prowadziły działalności”, które w rzeczywistości są badaniami Tencent nad przyszłymi podstawowymi technologiami.
Na przykład wiele osób wie, że w 2016 roku AlphaGo firmy Google pokonało ludzkiego mistrza Go. W rzeczywistości, po wydaniu Go AI „Fine Art” firmy Tencent AI Lab w 2016 roku, czterokrotnie wygrał on również mistrzostwa w najlepszych turniejach na świecie, a od 2018 roku pracuje jako oddana sztuczna inteligencja do szkolenia Chińskiej Narodowej Go Team za darmo.
Innym przykładem jest to, że w 2017 roku Tencent zastosował technologię sztucznej inteligencji w medycynie i wypuścił produkt AI „Tencent Miying”, który może pomóc lekarzom w badaniach przesiewowych obrazowania medycznego i diagnostyce medycznej. W listopadzie 2017 r. Ministerstwo Nauki i Technologii ogłosiło listę pierwszej partii krajowych otwartych platform innowacji sztucznej inteligencji nowej generacji, w tym polegając na Tencent w celu zbudowania krajowej otwartej platformy innowacji sztucznej inteligencji nowej generacji do obrazowania medycznego.
W 2021 roku Tencent wypuścił pierwszego multimodalnego czworonożnego robota Max z samodzielnie opracowanym oprogramowaniem i sprzętem. W tym czasie Max polegał na zintegrowanej konstrukcji koła nożnego, aby móc stać i przechodzić z czworonoga na dwunożnego, a także wykonywać salta w tył, samoczynne odzyskiwanie po upadku i inne czynności.
Max narodził się z Tencent Robotics X Laboratory, które powstało w 2018 roku. Podstawowym kierunkiem badań tego laboratorium są roboty, w tym zdolność percepcji jako podstawowa technologia robotów, oraz trzy filarowe technologie: czuły ruch, zręczna manipulacja i inteligentna ciało. Obecnie oprócz Maxa laboratorium wypuściło również takie produkty jak pies-robot Jamoca i robot na kółkach Ollie.
Ponadto Tencent ma również długoterminowy plan dotyczący modelu sztucznej inteligencji na dużą skalę, który ostatnio wzbudził duże zainteresowanie. W kwietniu ubiegłego roku Tencent po raz pierwszy ujawnił postępy w rozwoju swojego dużego modelu AI „Hunyuan”. Poinformowano, że duży model Hunyuan AI całkowicie obejmuje podstawowe modele, takie jak NLP (przetwarzanie języka naturalnego), CV (wizja komputerowa), multimodalność i wiele innych modeli branżowych. VCR, MSR-VTT, MSVD i inne wiarygodne multimodalne zestawy danych osiągnęły szczyt listy.
Niedawno zespół modeli na dużą skalę Hunyuan AI uruchomił również model na dużą skalę NLP bilionów, który nie tylko po raz kolejny pobił rekord trzech głównych list CLUE, ale także skorzystał z cech niskiego kosztu i integracji, model z powodzeniem wylądował również w Tencent Advertising, Search, czacie i innych produktach wewnętrznych oraz obsługuje klientów zewnętrznych za pośrednictwem Tencent Cloud.
Zespół dużego modelu Tencent Hunyuan AI stwierdził, że ponieważ większe modele sieci neuronowych często oznaczają wyższą wydajność modelu, duży model Hunyuan NLP skupi się na eksploracji większych skal parametrów modelu w przyszłości z jednej strony, az drugiej strony. Połącz dźwięk, obraz, wideo i inne informacje multimodalne, aby dalej tworzyć potężniejszy multimodalny duży model AI. Ponadto, wraz z gorącym rozwojem kierunku AIGC, duży model Hunyuan AI będzie nadal promował ciągłe ulepszanie w dziedzinie generowania treści tekstowych i wykresów Vincenta w przyszłości.
Skoncentruj się na aplikacji sceny
Po drugiej stronie badań podstawowych znajduje się praktyka przemysłowa. Ma Huateng wielokrotnie powtarzał: „Układ sztucznej inteligencji Tencent koncentruje się na aplikacjach scenicznych, a nie na badaniach dla badań”.
Podobnie jak na początku, Tencent AI zaczynał od scenariuszy użytkowników i wykorzystywał technologię AI do rozwiązywania wewnętrznych potrzeb produktu. W perspektywie średniookresowej promowano rozwój ogólnej sztucznej inteligencji za pomocą scenariuszy badawczych i podkreślając, że „naukowcy mają wpływ, a przemysł ma wyniki”. Teraz Tencent używa sztucznej inteligencji do rozwiązywania problemów w branżowych scenariuszach wertykalnych, inkubując niestandardowe rozwiązania w standardowe narzędzia platformy AI.
Osoba z Tencent powiedziała, że zespół Tencent AI różni się od tradycyjnego zespołu badawczego. Jest to konstrukcja systemowa. Od algorytmów, inżynierii, jakości, danych, produktów, po cały model komercjalizacji, może być pierwszy i ostatni, jak np. badania. Idź pierwszy, a komercjalizacja przychodzi na końcu, ale całość polega na budowaniu samochodu i poruszaniu się do przodu.
Wu Yongjian zauważył: „Jeśli cel jest wystarczająco trudny, a scena wystarczająco złożona, doprowadzi nas to do stworzenia algorytmu światowej klasy. Podobnie, gdy twoje badania algorytmiczne rozwiążą problem światowej klasy, algorytm jest bardziej wartościowy. , nie tylko do publikowania artykułów”.
Aby przyspieszyć przemysłowe wdrażanie technologii AI, w listopadzie 2021 r. Tencent oficjalnie wypuścił markę „Tencent Cloud Smart”, poprzez agregację produktów i możliwości technicznych laboratoriów AI, takich jak Tencent Youtu Lab i Tencent AI Lab, a także jako wieloletnia praktyka przemysłowa Doświadczenie, zewnętrzny wynik z podstawowej mocy obliczeniowej wspierającej platformę rozwoju AI, rozwiązania produktowe AI i metody cyfrowej inteligentnej transformacji całego łańcucha usług na najwyższym poziomie.
Na przykład na podstawowym poziomie mocy obliczeniowej Tencent wykorzystuje „jedną chmurę z wieloma rdzeniami” jako podstawę do przyspieszenia wydajności mocy obliczeniowej za pomocą samodzielnie opracowanych układów AI; na poziomie rozwoju sztucznej inteligencji Tencent wykorzystuje „Tencent Cloud TI Platform” jako rdzeń, aby pomóc klientom w szybkim tworzeniu i wdrażaniu aplikacji AI.
Zixiao to samodzielnie opracowany układ firmy Tencent do scenariuszy rozumowania AI. Została dostosowana do platformy Tencent Cloud TI, co poprawiło wydajność pojedynczej karty o 200 proc., obniżyło koszt optymalizacji jednostkowej mocy obliczeniowej o 50 proc., a także zaoszczędziło zużycie energii zielonej mocy obliczeniowej. 60 procent . Song Dandan, szef heterogenicznych produktów obliczeniowych Tencent Cloud, powiedział 21st Century Business Herald, że chipy te zostaną najpierw wdrożone w samodzielnie rozwijanym biznesie Tencent, aw przyszłości mają służyć usługom zewnętrznym w postaci usług PaaS .
Wokół platformy TI Tencent zbudował również matrycę produktów, w tym platformę do etykietowania TI-DataTruth, platformę szkoleniową TI-ONE, platformę aplikacji TI-Matrix, narzędzie akceleracyjne TI-ACC, a także platformę szkoleniową TI-OCR, TI-AOI platforma szkoleniowa kontroli jakości przemysłowej itp. Produkty te zostały również zastosowane w pan-interakcjach, finansach, przemyśle, mediach, pan-rządach, medycynie i innych branżach, pomagając zrealizować wiele podzielonych dziedzin, takich jak inteligentna przemysłowa kontrola jakości, finansowe centrum sztucznej inteligencji platforma, zarządzanie operacjami inteligentnego miasta i pomocnicza diagnostyka chorób. Rozwój aplikacji AI.
Li Xuechao, wiceprezes Tencent Cloud i szef Tencent Cloud Intelligent Platform, powiedział 21st Century Business Herald, że cała sztuczna inteligencja rzeczywiście weszła na głęboką wodę pod względem implementacji. „W przeszłości klienci potrzebowali tylko niektórych funkcji sztucznej inteligencji, ale teraz klienci proponują wszystkie aplikacje scenariuszowe i musisz zintegrować sztuczną inteligencję ze scenariuszami biznesowymi”.
Zdaniem Li Xuechao, dzięki obecnemu gorącemu modelowi „dużego modelu przed treningiem i dostrajania zadań na dalszym etapie”, aplikacje AI z pewnością staną się bardziej uogólnione. Na tej podstawie pogłębione zostaną oryginalne scenariusze aplikacji AI. W tym samym czasie sztuczna inteligencja przeniknie również do większej liczby scen.
Zwrócono jednak również uwagę, że priorytetem tworzenia aplikacji AI jest rozwiązywanie problemów, więc w wielu scenariuszach oryginalny model AI może rozwiązać problem, więc nie ma potrzeby nadrabiania zaległości. W końcu zastosowanie dużych modeli przyniesie również dodatkowe korzyści klientom. koszt. Ale w przypadku niektórych scenariuszy, takich jak inteligentna obsługa klienta, jeśli użycie dużych modeli może przynieść bezpośrednią poprawę efektu, można spróbować, rozważając wydajność kosztową.
W tym globalnym konkursie AI musimy zwracać uwagę i konkurować z najnowocześniejszymi badaniami technologicznymi. Jednocześnie musimy zrobić kilka przyziemnych rzeczy zgodnie z warunkami rynkowymi. Zhou Ming powiedział 21st Century Business Herald, że usługi przedsiębiorstw To B w Chinach bardzo różnią się od tych w innych krajach. Ekologia SaaS w innych krajach jest bardzo dojrzała, a małe i średnie przedsiębiorstwa przyzwyczaiły się do otrzymywania usług za pośrednictwem SaaS, ale wiele przedsiębiorstw w Chinach nie akceptuje SaaS. wdrożyć.
Oznacza to, że obsługa klientów Do B wymaga większego wysiłku, takiego jak zrozumienie potrzeb klientów, wykonanie dobrej pracy w ramach procesu biznesowego „ostatniej mili” i połączenia systemowego, a także uwzględnienie kosztów dostawy i konserwacji. „Jeśli twój model jest kruchy, możesz stracić jeden projekt na rzecz jednego projektu.
Dlatego musisz wykonać dobrą robotę w fundamencie, a także musisz rozumieć klientów i mieć możliwość szybkiej iteracji. Z tym muszą się zmierzyć chińskie firmy, które robią tak zwane duże modele. W rzeczywistości, z tego punktu widzenia, jeśli chcesz tylko szybko skopiować ChatGPT, a następnie szybko zarobić pieniądze, jest to bardzo naiwne” – powiedział Zhou Ming.