1956. godine prvi put je predložen koncept umjetne inteligencije (AI), a od tada je prošlo više od šezdeset godina. U proteklih 60 godina, umjetna inteligencija je prošla kroz proces od izbijanja do hladne zime, a zatim do varvarskog rasta. Sa unapređenjem tehnologija kao što su interakcija čoveka i računara i mašinsko učenje, veštačka inteligencija je postala novi trend u tehnološkoj eri.
In 2022, the AI industry will once again usher in a new node, AI Generated Content (AIGC, AI Generated Content) will come from behind and become a major event in the history of technological revolution at a speed beyond people's expectations. Whether it is the "AI painter" DALL-E2 or the "universal chatting" chat robot ChatGPT, generative AI is rapidly giving birth to a new technological revolution system, pattern and ecology.
Okretanjem sata na 2023., entuzijazam izazvan AIGC-om se nije smanjio već povećao, a nova era inteligentnog stvaranja ne samo da će donijeti duboke promjene u produktivnosti, već će i dalje promijeniti evoluciju ljudskog razmišljanja. S tim u vezi, istraživačka grupa za digitalnu ekonomiju 21. Century Business Heralda planirala je seriju izvještaja o "Chasing the Waves AIGC" kako bi tumačila tehničke mogućnosti i poslovne izglede koje donosi AIGC u više dimenzija.
Reporter 21. Century Business Heralda Bai Yang izvještava iz Pekinga
Pod novim talasom veštačke inteligencije, počela je i globalna trka u naoružanju oko veštačke inteligencije. Trenutno, iako ChatGPT prednjači, to je zapravo samo vrh ledenog brega. Zatim će se i dalje pojavljivati AI aplikacije bazirane na velikim modelima. Baš kao i pojava mobilnog interneta prije deset godina, nova era promjena se tiho odvija.
Suočeni s prilikama vremena, ljudi će uvijek biti uzbuđeni, a tehnološki giganti u zemlji i inostranstvu se pripremaju i spremni za rad. Zhou Ming, osnivač i izvršni direktor Lanzhou Technology, rekao je nedavno u intervjuu za 21st Century Business Herald da kineske kompanije ne bi trebale počivati na lovorikama i učiti od drugih kada prave velike modele. , jer je u protekle dvije decenije Kina napravila veliki napredak, a uspjela je i da izađe iz kineskih karakteristika u oblasti AI.
Zhou Ming je dao primjer: "Na primjer, čineći svaku funkciju velikog modela više kontrolisanom, ili preuzimajući vodstvo u implementaciji To B, to će postati kineske karakteristike, a sa ovim stvarima, 'kineska frakcija' u borilačkom umjetnost se može formirati. , Također može omogućiti kolegama da vide moć Kine."
Zapravo, u proteklih deset godina, čitava AI industrija je bila u periodu naglog razvoja, a mnoge kineske kompanije su takođe uložile ogromne resurse u ovu oblast, što je Kinu takođe učinilo globalnim liderom u nekim segmentima AI. Među mnogim kineskim tehnološkim kompanijama, Tencent ima rani izgled AI i ima bogatu praksu u AI aplikacijama. Stoga će ovaj članak koristiti Tencent kao uzorak, nadajući se da će pratiti njegov razvojni put AI, koji može donijeti koristi budućem razvoju industrije. Malo prosvetljenja.
Raspored prije šesnaest godina
Kineska AI u početku se pojavila oko potreba proizvoda. Na primjer, početna tačka Tencent AI bila je 2007. Te godine Tencent je uložio 100 miliona juana u izgradnju Tencent Research Institute.
Wu Yongjian, koji je trenutno potpredsjednik Tencent Cloud-a i šef Tencent Cloud Intelligent Research and Development, pridružio se Tencentu 2008. godine. Prvi odjel je bio Tencent Research Institute. On je novinaru 21. Century Business Heralda rekao da je istraživanje Tencent Research Instituta na početku bilo vrlo orijentirano na primjenu. Na primjer, jedan od poslova koje je obavljao u to vrijeme bio je razvoj tehnologije obrade slika oko QQ slika.
"Kasnije je, uz pomoć naše tehnologije, vrijeme obrade QQ videa smanjeno na oko 60 posto originalnog, a efekat je bio vrlo očigledan. Zatim je ova tehnologija primijenjena na druge odjele kao što su igre", rekao je Wu Yongjian. Od tada je Tencent Research Institute otkrio da je prikladnije da sami pravite tehničke rezerve, pa je ceo tim počeo da se transformiše, od tima orijentisanog na proizvode u tim za tehničku podršku.
Nakon toga, Tencent Research Institute je postigao mnoga dostignuća u prepoznavanju obrazaca, multimedijskoj komunikaciji, rudarenju podataka, obradi slika i segmentaciji riječi. Do 2011. Tencent je prijavio više od 4,000 patenta, što je više od zbroja drugih domaćih internet kompanija, od kojih je Tencent Research Institute doprinio više od polovine.
Poreklom iz Tencent Research Institute, Wu Yunsheng, Wu Yongjian i drugi su kasnije formirali Youtu Lab tim, postajući najbolja laboratorija za kompjuterski vid u industriji. Kasnije je Tencent također sukcesivno uspostavio niz tehničkih istraživačkih timova, kao što je glasovni tim WeChat Zhiling osnovan 2011. godine, koji uglavnom razvija tehnologiju glasovne umjetne inteligencije.
Ako kažemo da je prije 2012. Tencentov tim za tehnološko istraživanje i razvoj više služio vlastitom poslovanju, onda je od osnivanja AI Lab-a 2016. godine Tencent počeo hodati na "dvije noge" bazičnog istraživanja i industrijske prakse. Stoga je Tencentov AI put da se kontinuirano proteže od uslužnog poslovanja do uzvodnog istraživanja najnovije tehnologije.
Godine 2019, na Svjetskoj konferenciji o umjetnoj inteligenciji održanoj te godine, Ma Huateng, predsjednik i izvršni direktor Tencenta, izjavio je da je Tencent uspostavio četiri AI laboratorije, koje pokrivaju AI od sveobuhvatnog osnovnog istraživanja do razvoja različitih aplikacija, a također je uspostavio vrhunsku tehnologiju. . Istražite matricu laboratorija, koja pokriva robotiku, kvantno računanje, 5G, rubno računanje, IoT itd.
Prema podacima, u 2019. godini broj prijava patenata Tencenta u većim zemljama širom svijeta premašio je 30,000, a broj odobrenih patenata premašio je 10,000. Tada je ovaj broj bio na prvom mjestu među domaćim internet kompanijama i na drugom mjestu među svjetskim internet kompanijama, na drugom mjestu nakon Googlea.
Istražite najsavremeniju tehnologiju
U Tencentovoj laboratorijskoj matrici postoje mnoga istraživanja koja se naizgled "ne posluju", što je zapravo Tencentovo istraživanje budućih osnovnih tehnologija.
Na primjer, mnogi ljudi znaju da je 2016. godine Googleov AlphaGo pobijedio ljudskog šampiona u Gou. U stvari, nakon što je Tencent AI Lab Go AI "Fine Art" objavljen 2016., on je također četiri puta osvojio prva svjetska prvenstva na turnirima, a od 2018. godine radi kao AI za obuku kineskog nacionalnog tima. Idi tim besplatno.
Drugi primjer je da je Tencent 2017. primijenio tehnologiju umjetne inteligencije u medicinskom polju i objavio AI proizvod "Tencent Miying" koji može pomoći liječnicima u pregledu medicinskih slika i medicinskoj dijagnozi. U novembru 2017. Ministarstvo nauke i tehnologije objavilo je listu prve serije nacionalnih platformi otvorenih inovacija umjetne inteligencije nove generacije, uključujući oslanjanje na Tencent da izgradi nacionalnu novu generaciju otvorene inovacijske platforme umjetne inteligencije za medicinsko snimanje.
Godine 2021. Tencent je objavio prvog multimodalnog četveronožnog robota Maxa sa samorazvijenim softverom i hardverom. U to vrijeme, Max se oslanjao na integrirani dizajn nožnog kotača kako bi ostvario stajanje i kretanje od četveronožnog do dvonožnog, te mogao završiti prevrtanja, samooporavljanje od pada i druge radnje.
Max je rođen iz Tencent Robotics X Laboratory, koji je osnovan 2018. godine. Osnovni smjer istraživanja ove laboratorije su roboti, uključujući sposobnost percepcije kao osnovne tehnologije robota, te tehnologije sa tri stuba osjetljivog pokreta, spretne manipulacije i inteligentne tijelo. Trenutno, pored Maxa, laboratorija je objavila i proizvode kao što su robot pas Jamoca i robot s kotačima Ollie.
Osim toga, Tencent također ima dugoročni plan za veliki AI model koji je nedavno privukao veliku pažnju. U aprilu prošle godine, Tencent je po prvi put otkrio napredak u razvoju svog "Hunyuan" AI velikog modela. Izvještava se da Hunyuan AI veliki model u potpunosti pokriva osnovne modele kao što su NLP (Obrada prirodnog jezika), CV (Computer Vision), multimodalnost i mnoge druge industrijske modele. VCR, MSR-VTT, MSVD i drugi autoritativni multimodalni skupovi podataka došli su na vrh liste.
Nedavno je Hunyuan AI tim velikih modela također lansirao NLP trilijun velikih modela, koji ne samo da je još jednom oborio rekord na tri glavne liste CLUE, već je također imao koristi od karakteristika niske cijene i inkluzivnosti, modela je također uspješno sletio u Tencent Advertising, Search, chat i druge interne proizvode i opslužuje eksterne klijente putem Tencent Cloud-a.
Tencent Hunyuan AI veliki tim modela izjavio je da budući da veći modeli neuronske mreže često znače jače performanse modela, Hunyuan NLP veliki model će se fokusirati na istraživanje većih skala parametara modela u budućnosti s jedne, i s druge strane. Kombinirajte audio, slike, video i druge multimodalne informacije kako biste dalje kreirali moćniji multimodalni AI veliki model. Osim toga, sa vrućim usponom AIGC smjera, Hunyuan AI veliki model će nastaviti promovirati kontinuiranu nadogradnju u oblastima generiranja tekstualnog sadržaja i Vincentovih grafova u budućnosti.
Fokusirajte se na aplikaciju scene
S druge strane bazičnog istraživanja je industrijska praksa. Ma Huateng je u više navrata izjavio: "Tencentov AI raspored se fokusira na aplikacije na sceni, a ne na istraživanje za istraživanje."
Baš kao iu ranim danima, Tencent AI je krenuo od korisničkih scenarija i koristio AI tehnologiju za rješavanje internih potreba proizvoda. Srednjoročno, promovirao je razvoj opće umjetne inteligencije sa istraživanjem plus scenarijima, naglašavajući da "akademici imaju utjecaj, a industrija rezultat." Sada Tencent koristi AI za rješavanje problema u vertikalnim industrijskim scenarijima, inkubirajući prilagođena rješenja u standardizirane alate AI platforme.
Osoba iz Tencenta je rekla da se Tencent AI tim razlikuje od tradicionalnog istraživačkog tima. To je sistematska konstrukcija. Od algoritama, inženjeringa, kvaliteta, podataka, proizvoda, do cjelokupnog modela komercijalizacije, može postojati prvi i posljednji, kao što je istraživanje. Idite prvi, a komercijalizacija dolazi na kraju, ali cjelina je izgradnja automobila i kretanje naprijed.
Wu Yongjian je istakao: "Ako je cilj dovoljno težak i scena dovoljno složena, to će nas navesti da napravimo algoritam svjetske klase. Slično tome, kada vaše istraživanje algoritma rješava problem svjetske klase, algoritam je vredniji. , ne samo za objavljivanje radova".
Kako bi ubrzao industrijsku implementaciju AI tehnologije, Tencent je u novembru 2021. službeno objavio brend "Tencent Cloud Smart", kroz agregaciju proizvoda i tehničkih mogućnosti AI laboratorija kao što su Tencent Youtu Lab i Tencent AI Lab, kao i kao godina industrijske prakse Iskustvo, eksterni izlaz od osnovne podrške računarske snage do razvojne platforme AI, rješenja proizvoda AI i metoda digitalne inteligentne transformacije najvišeg nivoa cijelog lanca usluga.
Na primjer, na osnovnom nivou računarske snage, Tencent koristi "jedan oblak sa više jezgara" kao osnovu za ubrzanje performansi računarske snage uz pomoć samorazvijenih AI čipova; na nivou razvoja veštačke inteligencije, Tencent koristi "Tencent Cloud TI platformu" kao jezgro kako bi pomogao korisnicima da brzo kreiraju i primenjuju AI aplikacije.
Zixiao je Tencentov čip koji je samostalno razvio za scenarije razmišljanja AI. Prilagođen je Tencent Cloud TI platformi, koja je poboljšala performanse jedne kartice za 200 posto, smanjila troškove optimizacije jedinične računarske snage za 50 posto i uštedjela potrošnju energije zelene računarske snage. 60 posto. Song Dandan, šef Tencent Cloud-ovih heterogenih računarskih proizvoda, rekao je za 21st Century Business Herald da će ovi čipovi prvo biti raspoređeni u Tencentovom samorazvijenom poslovanju, a u budućnosti se nada da će služiti vanjskim uslugama u obliku PaaS usluga .
Oko TI platforme, Tencent je takođe izgradio matricu proizvoda, uključujući platformu za označavanje TI-DataTruth, platformu za obuku TI-ONE, platformu za aplikacije TI-Matrix, alat za ubrzanje TI-ACC, a uključuje i TI-OCR platformu za obuku, TI-AOI Platforma za obuku industrijske inspekcije kvaliteta, itd. Ovi proizvodi su takođe primenjeni u pan-interakcijama, finansijama, industriji, medijima, pan-vladinoj, medicinskoj i drugim industrijama, pomažući da se realizuju mnoga podeljena polja kao što su inteligentna industrijska kontrola kvaliteta, finansijski AI srednji platforma, upravljanje radom pametnog grada i pomoćna dijagnoza bolesti. Razvoj AI aplikacija.
Li Xuechao, potpredsjednik Tencent Clouda i šef Tencent Cloud Intelligent Platform, rekao je za 21st Century Business Herald da je čitava AI zaista ušla u područje dubokih voda u smislu implementacije. "U prošlosti ste kupcima bili potrebni samo da pružite neke AI mogućnosti, ali sada, ono što kupci predlažu su sve scenarijske aplikacije, a vi morate integrirati AI u poslovne scenarije."
Po mišljenju Li Xuechaoa, kroz trenutni vrući model "veliki model prije obuke plus fino podešavanje zadataka", aplikacije AI će definitivno postati generaliziranije. Na osnovu toga, originalni scenariji primjene AI bit će dublji. Istovremeno, AI će također prodrijeti u više scena.
Međutim, također je istaknuto da je prioritet izrade AI aplikacija rješavanje problema, tako da u mnogim scenarijima, originalni AI model može riješiti problem, tako da nema potrebe za sustizanjem vrućine. Uostalom, upotreba velikih modela će također donijeti dodatne pogodnosti kupcima. trošak. Ali za neke scenarije, kao što je inteligentna služba za korisnike, ako upotreba velikih modela može dovesti do direktnog poboljšanja efekta, možete to isprobati dok vagate performanse troškova.
U ovom globalnom AI takmičenju, moramo obratiti pažnju i takmičiti se sa najsavremenijim tehnološkim istraživanjima. Istovremeno, moramo da radimo neke prizemne stvari u skladu sa tržišnim uslovima. Zhou Ming je za 21st Century Business Herald rekao da se usluge To B preduzeća u Kini veoma razlikuju od onih u stranim zemljama. SaaS ekologija u stranim zemljama je veoma zrela, a mala i srednja preduzeća su se navikla da primaju usluge putem SaaS-a, ali mnoga preduzeća u Kini ne prihvataju SaaS. razviti.
To znači da je potrebno više truda da bi se opslužili klijenti To B, kao što je razumijevanje potreba kupaca, dobro obavljanje posla "poslednjeg kilometra" poslovnog procesa i povezivanja sistema, kao i uzimanje u obzir troškova isporuke i održavanja. „Ako je vaš model krhak, možete izgubiti jedan projekat za jedan projekat.
Stoga morate dobro obaviti posao u fondaciji, a također morate razumjeti kupce i imati sposobnost brzog ponavljanja. S tim se moraju suočiti kineske kompanije kada prave takozvane velike modele. U stvarnosti, sa ove tačke gledišta, ako želite samo brzo kopirati ChatGPT i onda brzo zaraditi novac, to je vrlo naivno", rekao je Zhou Ming.