Nel 1956 fu proposto per la prima volta il concetto di Intelligenza Artificiale (AI) e da allora sono passati più di sessant'anni. Negli ultimi 60 anni, l'IA ha attraversato un processo dallo scoppio al freddo inverno e poi alla crescita barbara. Con il miglioramento di tecnologie come l'interazione uomo-computer e l'apprendimento automatico, l'intelligenza artificiale è diventata una nuova tendenza nell'era tecnologica.
Nel 2022, l'industria dell'intelligenza artificiale inaugurerà ancora una volta un nuovo nodo, AI Generated Content (AIGC, AI Generated Content) verrà da dietro e diventerà un evento importante nella storia della rivoluzione tecnologica a una velocità superiore alle aspettative delle persone. Che si tratti del "pittore AI" DALL-E2 o del robot di chat "chat universale" ChatGPT, l'IA generativa sta rapidamente dando vita a un nuovo sistema, modello ed ecologia della rivoluzione tecnologica.
Portando l'orologio al 2023, l'entusiasmo suscitato dall'AIGC non è diminuito ma è aumentato, e la nuova era della creazione intelligente non solo porterà profondi cambiamenti nella produttività, ma cambierà anche ulteriormente l'evoluzione del pensiero umano. A questo proposito, il gruppo di ricerca sull'economia digitale del 21st Century Business Herald ha pianificato una serie di rapporti su "Chasing the Waves AIGC" per interpretare le possibilità tecniche e le prospettive di business portate dall'AIGC in molteplici dimensioni.
Il giornalista del 21st Century Business Herald Bai Yang riferisce da Pechino
Sotto la nuova ondata di IA, è iniziata anche una corsa agli armamenti globale attorno all'IA. In questo momento, sebbene ChatGPT stia aprendo la strada, in realtà è solo la punta dell'iceberg. Successivamente, continueranno a emergere applicazioni AI basate su modelli di grandi dimensioni. Proprio come l'avvento dell'Internet mobile dieci anni fa, si sta lentamente aprendo una nuova era di cambiamento.
Di fronte alle opportunità dei tempi, le persone saranno sempre entusiaste e i giganti della tecnologia in patria e all'estero si stanno attrezzando e sono pronti a partire. Zhou Ming, fondatore e CEO di Lanzhou Technology, ha recentemente affermato in un'intervista al 21st Century Business Herald che le aziende cinesi non dovrebbero riposare sugli allori e imparare dagli altri quando costruiscono modelli su larga scala. , perché negli ultimi due decenni la Cina ha compiuto grandi progressi ed è stata anche in grado di abbandonare le caratteristiche cinesi nel campo dell'IA.
Zhou Ming ha fornito un esempio: "Ad esempio, rendendo ogni funzione del modello grande più controllabile, o prendendo l'iniziativa nell'implementazione di To B, queste diventeranno caratteristiche cinesi, e con queste cose, una 'fazione cinese' nel campo marziale le arti possono essere formate. , Può anche permettere ai colleghi di vedere il potere della Cina."
Negli ultimi dieci anni, infatti, l'intero settore dell'IA ha attraversato un periodo di rapido sviluppo e anche molte aziende cinesi hanno investito ingenti risorse in questo campo, il che ha reso la Cina un leader globale anche in alcuni segmenti dell'IA. Tra le molte società tecnologiche cinesi, Tencent ha un layout iniziale di intelligenza artificiale e ha una ricca pratica nelle applicazioni di intelligenza artificiale. Pertanto, questo articolo utilizzerà Tencent come campione, sperando di osservare il suo percorso di sviluppo dell'IA, che può portare benefici allo sviluppo futuro del settore. Qualche illuminazione.
Layout sedici anni fa
L'intelligenza artificiale cinese è emersa inizialmente attorno alle esigenze dei prodotti. Ad esempio, il punto di partenza di Tencent AI è stato nel 2007. In quell'anno, Tencent ha investito 100 milioni di yuan per costruire il Tencent Research Institute.
Wu Yongjian, che è attualmente vicepresidente di Tencent Cloud e capo di Tencent Cloud Intelligent Research and Development, è entrato a far parte di Tencent nel 2008. Il primo dipartimento era Tencent Research Institute. Ha detto al giornalista del 21st Century Business Herald che la ricerca del Tencent Research Institute era molto orientata all'applicazione all'inizio. Ad esempio, uno dei lavori che stava svolgendo all'epoca era lo sviluppo di una tecnologia di elaborazione delle immagini attorno alle immagini QQ.
"In seguito, con l'aiuto della nostra tecnologia, il tempo di elaborazione del video QQ è stato ridotto a circa il 60 percento dell'originale e l'effetto è stato molto evidente. Quindi questa tecnologia è stata applicata ad altri reparti come i giochi", ha detto Wu Yongjian. È stato anche da quel momento che il Tencent Research Institute ha scoperto che è più appropriato fare riserve tecniche da soli, quindi l'intero team ha iniziato a trasformarsi, da un team orientato al prodotto a un team di supporto tecnico.
Successivamente, il Tencent Research Institute ha ottenuto molti risultati nel riconoscimento di modelli, nella comunicazione multimediale, nel data mining, nell'elaborazione delle immagini e nella segmentazione delle parole. Nel 2011, Tencent aveva richiesto più di 4000 brevetti, che era più della somma di altre società Internet nazionali, di cui Tencent Research Institute ha contribuito per più della metà.
Originari del Tencent Research Institute, Wu Yunsheng, Wu Yongjian e altri hanno successivamente formato il team di Youtu Lab, diventando il miglior laboratorio di visione artificiale del settore. Successivamente, Tencent ha anche successivamente istituito una serie di team di ricerca tecnica, come il team vocale WeChat Zhiling fondato nel 2011, che sviluppa principalmente la tecnologia dell'intelligenza artificiale vocale.
Se diciamo che prima del 2012, il team di ricerca e sviluppo tecnologico di Tencent era più al servizio della propria attività, allora dall'istituzione di AI Lab nel 2016, Tencent ha iniziato a camminare su "due gambe" di ricerca di base e pratica industriale. Pertanto, il percorso AI di Tencent è quello di estendersi continuamente dal business dei servizi alla ricerca tecnologica all'avanguardia a monte.
Nel 2019, alla World Artificial Intelligence Conference tenutasi quell'anno, Ma Huateng, presidente e CEO di Tencent, ha dichiarato che Tencent ha istituito quattro laboratori di intelligenza artificiale, coprendo l'IA dalla ricerca di base completa allo sviluppo di varie applicazioni, e ha anche stabilito una tecnologia all'avanguardia . Esplora la matrice dei laboratori, coprendo robotica, calcolo quantistico, 5G, edge computing, IoT, ecc.
Secondo i dati, nel 2019 il numero di domande di brevetto di Tencent nei principali paesi del mondo ha superato le 30,000 e il numero di brevetti autorizzati ha superato le 10,000. A quel tempo, questo numero era al primo posto tra le società Internet nazionali e il secondo tra le società Internet globali, secondo solo a Google.
Esplora la tecnologia all'avanguardia
Nella matrice del laboratorio di Tencent, ci sono molte ricerche apparentemente "non fatte per affari", che in realtà sono la ricerca di Tencent sulle future tecnologie di base.
Ad esempio, molte persone sanno che nel 2016 AlphaGo di Google ha sconfitto il campione Go umano. Infatti, dopo che Go AI "Fine Art" di Tencent AI Lab è stato rilasciato nel 2016, ha anche vinto quattro volte i migliori campionati mondiali di tornei e dal 2018 ha lavorato come AI dedicata per l'allenamento della nazionale cinese Vai squadra gratuitamente.
Un altro esempio è che nel 2017 Tencent ha applicato la tecnologia dell'intelligenza artificiale al campo medico e ha rilasciato il prodotto AI "Tencent Miying" che può assistere i medici nello screening delle immagini mediche e nella diagnosi medica. Nel novembre 2017, il Ministero della Scienza e della Tecnologia ha annunciato l'elenco del primo lotto di piattaforme nazionali di innovazione aperta di intelligenza artificiale di nuova generazione, incluso l'affidamento a Tencent per costruire una piattaforma nazionale di innovazione aperta di intelligenza artificiale di nuova generazione per l'imaging medico.
Nel 2021, Tencent ha rilasciato il primo robot quadrupede multimodale Max con software e hardware sviluppati autonomamente. A quel tempo, Max si affidava al design integrato della ruota del piede per realizzare la posizione eretta e il passaggio da quadrupede a bipede e può completare salti mortali all'indietro, caduta di auto-recupero e altre azioni.
Max è nato dal Tencent Robotics X Laboratory, che è stato fondato nel 2018. La direzione di ricerca principale di questo laboratorio sono i robot, inclusa l'abilità di percezione come tecnologia di base dei robot e le tre tecnologie pilastro di movimento sensibile, manipolazione abile e intelligenza corpo. Al momento, oltre a Max, il laboratorio ha rilasciato anche prodotti come il cane robot Jamoca e il robot con le gambe a ruota Ollie.
Inoltre, Tencent ha anche un piano a lungo termine per il modello AI su larga scala che ha attirato molta attenzione di recente. Nell'aprile dello scorso anno, Tencent ha rivelato per la prima volta i progressi nello sviluppo del suo modello di grande intelligenza artificiale "Hunyuan". È stato riferito che il modello di grandi dimensioni di Hunyuan AI copre completamente modelli di base come NLP (Natural Language Processing), CV (Computer Vision), multimodalità e molti altri modelli di settore. VCR, MSR-VTT, MSVD e altri set di dati multimodali autorevoli hanno raggiunto la cima dell'elenco.
Recentemente, il team del modello su larga scala di Hunyuan AI ha anche lanciato il modello su larga scala di trilioni di PNL, che non solo ha battuto ancora una volta il record delle tre principali liste di CLUE, ma ha anche beneficiato delle caratteristiche di basso costo e inclusività, il modello è anche approdato con successo a Tencent Advertising, Search, chat e altri prodotti interni e serve clienti esterni tramite Tencent Cloud.
Il team del modello di grandi dimensioni di Tencent Hunyuan AI ha affermato che poiché i modelli di reti neurali più grandi spesso significano prestazioni del modello più elevate, il modello di grandi dimensioni di Hunyuan NLP si concentrerà sull'esplorazione di scale di parametri del modello più grandi in futuro da un lato e dall'altro. Combina audio, immagini, video e altre informazioni multimodali per creare ulteriormente un modello di IA multimodale più potente. Inoltre, con la forte ascesa della direzione AIGC, il modello di grandi dimensioni Hunyuan AI continuerà a promuovere il continuo aggiornamento nei campi della generazione di contenuti testuali e dei grafici Vincent in futuro.
Concentrati sull'applicazione della scena
Dall'altra parte della ricerca di base c'è la pratica industriale. Ma Huateng ha ripetutamente affermato: "Il layout AI di Tencent si concentra sulle applicazioni di scena, non sulla ricerca per la ricerca".
Proprio come nei primi giorni, Tencent AI è partita dagli scenari degli utenti e ha utilizzato la tecnologia AI per risolvere le esigenze interne dei prodotti. A medio termine, ha promosso lo sviluppo dell'intelligenza artificiale generale con la ricerca più scenari, sottolineando che "gli accademici hanno influenza e l'industria ha prodotto". Ora, Tencent utilizza l'intelligenza artificiale per risolvere i problemi in scenari di settore verticale, incubando soluzioni personalizzate in strumenti di piattaforma AI standardizzati.
Una persona di Tencent ha affermato che il team Tencent AI è diverso dal tradizionale team di ricerca. È una costruzione sistematica. Da algoritmi, ingegneria, qualità, dati, prodotti, all'intero modello di commercializzazione, potrebbero esserci il primo e l'ultimo, come la ricerca. Vai per primo e la commercializzazione arriva per ultima, ma il tutto è una costruzione di automobili e va avanti.
Wu Yongjian ha sottolineato: "Se l'obiettivo è abbastanza difficile e la scena è abbastanza complessa, ci porterà a creare un algoritmo di livello mondiale. Allo stesso modo, quando la tua ricerca sull'algoritmo risolve un problema di livello mondiale, l'algoritmo è più prezioso. , non puramente per la pubblicazione di giornali".
Al fine di accelerare l'implementazione industriale della tecnologia AI, nel novembre 2021, Tencent ha rilasciato ufficialmente il marchio "Tencent Cloud Smart", attraverso l'aggregazione dei prodotti e delle capacità tecniche dei laboratori AI come Tencent Youtu Lab e Tencent AI Lab, nonché come anni di pratica industriale Esperienza, output esterno dal supporto della potenza di calcolo sottostante alla piattaforma di sviluppo AI, soluzioni di prodotti AI e metodi di trasformazione intelligente digitale di alto livello dell'intera catena di servizi.
Ad esempio, a livello di potenza di calcolo sottostante, Tencent utilizza "un cloud con più core" come base per accelerare le prestazioni della potenza di calcolo con l'aiuto di chip AI autosviluppati; a livello di sviluppo AI, Tencent utilizza la "Tencent Cloud TI Platform" come nucleo per aiutare i clienti a creare e distribuire rapidamente applicazioni AI.
Zixiao è il chip auto-sviluppato di Tencent per scenari di ragionamento AI. È stato adattato alla piattaforma Tencent Cloud TI, che ha migliorato le prestazioni di una singola scheda del 200 percento, ridotto del 50 percento il costo dell'ottimizzazione della potenza di calcolo dell'unità e risparmiato il consumo energetico della potenza di calcolo verde. 60 per cento. Song Dandan, responsabile dei prodotti informatici eterogenei di Tencent Cloud, ha dichiarato al 21st Century Business Herald che questi chip verranno inizialmente implementati nell'azienda auto-sviluppata di Tencent e in futuro si spera che serviranno servizi esterni sotto forma di servizi PaaS .
Attorno alla piattaforma TI, Tencent ha anche creato una matrice di prodotti, tra cui la piattaforma di etichettatura TI-DataTruth, la piattaforma di formazione TI-ONE, la piattaforma applicativa TI-Matrix, lo strumento di accelerazione TI-ACC e include anche la piattaforma di formazione TI-OCR, TI-AOI piattaforma di formazione per l'ispezione della qualità industriale, ecc. Questi prodotti sono stati applicati anche in pan-interaction, finanza, industria, media, pan-governo, medicina e altri settori, contribuendo a realizzare molti campi suddivisi come l'ispezione intelligente della qualità industriale, il centro finanziario AI piattaforma, gestione delle operazioni della città intelligente e diagnosi ausiliaria delle malattie. Sviluppo di applicazioni AI.
Li Xuechao, vicepresidente di Tencent Cloud e capo di Tencent Cloud Intelligent Platform, ha dichiarato al 21st Century Business Herald che l'intera IA è effettivamente entrata nell'area delle acque profonde in termini di implementazione. "In passato, i clienti avevano solo bisogno che tu fornissi alcune funzionalità di intelligenza artificiale, ma ora ciò che i clienti propongono sono tutte applicazioni di scenario e devi integrare l'IA negli scenari aziendali".
Secondo Li Xuechao, attraverso l'attuale modello di "grande modello di pre-formazione più messa a punto delle attività a valle", le applicazioni di intelligenza artificiale diventeranno sicuramente più generalizzate. Su questa base, gli scenari applicativi originali dell'IA saranno approfonditi. Allo stesso tempo, l'intelligenza artificiale penetrerà anche in più scene.
Tuttavia, ha anche sottolineato che la priorità di realizzare applicazioni AI è risolvere i problemi, quindi in molti scenari il modello AI originale può risolvere il problema, quindi non è necessario recuperare il ritardo. Dopotutto, l'uso di modelli di grandi dimensioni porterà anche ulteriori vantaggi ai clienti. il costo di. Ma per alcuni scenari, come il servizio clienti intelligente, se l'uso di modelli di grandi dimensioni può portare a un miglioramento dell'effetto diretto, puoi provarlo soppesando le prestazioni in termini di costi.
In questa competizione globale di IA, dobbiamo prestare attenzione e competere con la ricerca tecnologica più all'avanguardia. Allo stesso tempo, dobbiamo fare alcune cose concrete in base alle condizioni del mercato. Zhou Ming ha dichiarato al 21st Century Business Herald che i servizi delle imprese To B in Cina sono molto diversi da quelli dei paesi stranieri. L'ecologia SaaS nei paesi stranieri è molto matura e le piccole e medie imprese si sono abituate a ricevere servizi tramite SaaS, ma molte aziende in Cina non accettano SaaS. distribuire.
Ciò significa che è necessario uno sforzo maggiore per servire i clienti To B, come comprendere le esigenze dei clienti, svolgere un buon lavoro di processo aziendale "ultimo miglio" e connessione di sistema e considerare anche i costi di consegna e manutenzione. "Se il tuo modello è fragile, potresti perdere un progetto per un progetto.
Pertanto, devi fare un buon lavoro nella base e devi anche comprendere i clienti e avere la capacità di iterare rapidamente. Questo è ciò che le aziende cinesi devono affrontare quando realizzano i cosiddetti modelli di grandi dimensioni. In realtà, da questo punto di vista, se vuoi solo copiare velocemente un ChatGPT e poi guadagnare velocemente, è molto ingenuo", ha detto Zhou Ming.