1956-ban javasolták először a mesterséges intelligencia (AI) koncepcióját, és azóta több mint hatvan év telt el. Az elmúlt 60 évben a mesterséges intelligencia a járvány kitörésétől a hideg télig, majd a barbár növekedésig tartó folyamaton ment keresztül. Az olyan technológiák fejlődésével, mint az ember-számítógép interakció és a gépi tanulás, a mesterséges intelligencia a technológiai korszak új trendjévé vált.
2022-ben az AI-ipar ismét egy új csomópontot nyit meg, az AI Generated Content (AIGC, AI Generated Content) hátulról érkezik, és a technológiai forradalom történetének jelentős eseményévé válik, az emberek várakozásait meghaladó sebességgel. Legyen szó az "AI festőről" DALL-E2 vagy az "univerzális csevegő" chatrobotról, a ChatGPT-ről, a generatív mesterséges intelligencia gyorsan új technológiai forradalmi rendszert, mintát és ökológiát szül.
2023-ra fordítva az órát, az AIGC által kiváltott lelkesedés nem csökkent, hanem nőtt, és az intelligens teremtés új korszaka nemcsak a termelékenységben hoz majd mélyreható változásokat, hanem az emberi gondolkodás evolúcióját is tovább fogja változtatni. Ezzel kapcsolatban a 21st Century Business Herald digitális gazdaság kutatócsoportja jelentéssorozatot tervezett a "Chasing the Waves AIGC" címmel, hogy több dimenzióban értelmezze az AIGC által hozott technikai lehetőségeket és üzleti kilátásokat.
A 21st Century Business Herald riportere, Bai Yang Pekingből számol be
Az AI új hulláma alatt a mesterséges intelligencia körüli globális fegyverkezési verseny is elindult. Jelenleg, bár a ChatGPT az élen jár, valójában ez csak a jéghegy csúcsa. Ezután továbbra is megjelennek a nagy modelleken alapuló AI-alkalmazások. Akárcsak a mobilinternet tíz évvel ezelőtti megjelenése, a változások új korszaka is csendesen kibontakozik.
Az idők lehetőségeivel szembesülve az emberek mindig izgatottak lesznek, a hazai és külföldi technológiai óriások pedig készülnek és készen állnak az indulásra. Zhou Ming, a Lanzhou Technology alapítója és vezérigazgatója a közelmúltban a 21st Century Business Heraldnak adott interjújában azt mondta, hogy a kínai vállalatoknak nem szabad belenyugodniuk a babérjaikra, és tanulniuk másoktól, amikor nagyméretű modelleket építenek. , mert az elmúlt két évtizedben Kína nagyot fejlődött, és a mesterséges intelligencia terén is ki tudott lépni a kínai jellemzőkből.
Zhou Ming adott egy példát: "Például, ha a nagy modell minden funkcióját jobban irányíthatóvá teszi, vagy átveszi a vezetést a To B megvalósításában, ezek kínai jellemzőkké válnak, és ezekkel a dolgokkal egy "kínai frakció" a harci harcban. művészet formálható. , Ez azt is lehetővé teszi, hogy a kollégák lássák Kína erejét."
Valójában az elmúlt tíz évben a teljes mesterségesintelligencia-ipar a gyors fejlődés időszakában élt, és számos kínai vállalat is hatalmas erőforrásokat fektetett be ezen a területen, ami Kínát is világelsővé tette egyes AI-szegmensekben. Számos kínai technológiai vállalat közül a Tencent korai AI-elrendezéssel rendelkezik, és gazdag gyakorlattal rendelkezik az AI-alkalmazásokban. Ezért ez a cikk a Tencentet használja mintaként, abban a reményben, hogy megfigyelheti a mesterséges intelligencia fejlődési útját, amely előnyökkel járhat az iparág jövőbeli fejlődése szempontjából. Némi megvilágosodás.
Tizenhat évvel ezelőtti elrendezés
A kínai mesterséges intelligencia kezdetben a termékek igényei alapján jelent meg. Például a Tencent AI kiindulópontja 2007 volt. Abban az évben a Tencent 100 millió jüant fektetett be a Tencent Kutatóintézet felépítésébe.
Wu Yongjian, aki jelenleg a Tencent Cloud alelnöke és a Tencent Cloud Intelligens Kutatás és Fejlesztés vezetője, 2008-ban csatlakozott a Tencenthez. Az első részleg a Tencent Research Institute volt. A 21st Century Business Herald riporterének elmondta, hogy a Tencent Research Institute kutatása kezdetben nagyon alkalmazásorientált volt. Például az egyik munkája akkoriban az volt, hogy képfeldolgozó technológiát fejlesszen a QQ képek köré.
"Később a technológiánk segítségével a QQ videó feldolgozási ideje az eredetinek körülbelül 60 százalékára csökkent, és a hatás nagyon nyilvánvaló volt. Aztán ezt a technológiát más részlegeken is alkalmazták, például a játékokon" - mondta Wu Yongjian. Ettől kezdve a Tencent Kutatóintézet is felfedezte, hogy helyénvalóbb egyedül képezni a technikai tartalékokat, így az egész csapat elkezdett átalakulni, termék-orientált csapatból technikai támogató csapattá.
Ezt követően a Tencent Research Institute számos eredményt ért el a mintafelismerés, a multimédiás kommunikáció, az adatbányászat, a képfeldolgozás és a szószegmentálás terén. 2011-ig a Tencent több mint 4,000 szabadalomért folyamodott, ami több, mint más hazai internetes cégek összege, amelyeknek több mint felét a Tencent Research Institute adta.
A Tencent Research Institute-ból származott, Wu Yunsheng, Wu Yongjian és mások később megalakították a Youtu Lab csapatát, amely az iparág legjobb számítógépes látás laboratóriumává vált. Később a Tencent egymás után számos műszaki kutatócsoportot hozott létre, például a 2011-ben létrehozott WeChat Zhiling voice teamet, amely főként mesterséges intelligencia hangtechnológiát fejleszt.
Ha azt mondjuk, hogy 2012 előtt a Tencent technológiai kutató-fejlesztő csapata inkább a saját üzletét szolgálta, akkor az AI Lab 2016-os megalakulása óta a Tencent az alapkutatás és az ipari gyakorlat "két lábán" kezdett járni. Ezért a Tencent mesterséges intelligencia útja az, hogy a szolgáltatási üzletágtól az upstream csúcstechnológiai kutatásig folyamatosan terjeszkedjen.
2019-ben, az abban az évben megtartott Mesterséges Intelligencia Világkonferencián Ma Huateng, a Tencent elnök-vezérigazgatója kijelentette, hogy a Tencent négy mesterségesintelligencia-laboratóriumot hozott létre, amelyek az átfogó alapkutatástól a különféle alkalmazások fejlesztéséig lefedik a mesterséges intelligenciát, és élvonalbeli technológiát is kialakított. . Fedezze fel a laboratóriumok mátrixát, beleértve a robotikát, a kvantumszámítástechnikát, az 5G-t, az élszámítást, az IoT-t stb.
Az adatok szerint 2019-ben a Tencent szabadalmi bejelentéseinek száma a világ nagyobb országaiban meghaladta a 30-at,000, az engedélyezett szabadalmak száma pedig a 10-et,000. Ez a szám akkor a hazai internetes cégek között az első helyen, a globális internetes cégek között pedig a második helyen állt, a Google után a második.
Fedezze fel a legmodernebb technológiát
A Tencent laboratóriumi mátrixában sok látszólag "nem üzletelt" kutatás található, amelyek valójában a Tencent jövőbeli alaptechnológiáival kapcsolatos kutatásai.
Például sokan tudják, hogy 2016-ban a Google AlphaGo legyőzte a human Go bajnokát. Valójában a Tencent AI Lab Go AI "Fine Art" 2016-os megjelenése után négyszer megnyerte a világ legjobb bajnokságait, és 2018 óta a kínai nemzeti szövetség képzésében dolgozik elkötelezett mesterségesintelligenciaként. Go Team ingyen.
Egy másik példa, hogy 2017-ben a Tencent mesterséges intelligencia technológiát alkalmazott az orvosi területen, és kiadta a „Tencent Miying” mesterséges intelligencia terméket, amely segítheti az orvosokat az orvosi képalkotó szűrésben és az orvosi diagnózisban. 2017 novemberében a Tudományos és Technológiai Minisztérium bejelentette a nemzeti új generációs mesterséges intelligencia nyílt innovációs platformjainak első tételének listáját, beleértve a Tencentre támaszkodva egy nemzeti új generációs mesterséges intelligencia nyílt innovációs platformot az orvosi képalkotáshoz.
2021-ben a Tencent kiadta az első multimodális négylábú Max robotot, saját fejlesztésű szoftverrel és hardverrel. Abban az időben Max a lábkerék integrált kialakítására támaszkodott, hogy megvalósítsa az állást és a négylábúról a kétlábúra való mozgást, valamint képes végrehajtani a hátraugrásokat, az esés öngyógyítását és egyéb műveleteket.
Max a 2018-ban alapított Tencent Robotics X Laboratory-ból született. A laboratórium fő kutatási iránya a robotok, ezen belül az észlelési képesség, mint a robotok alaptechnológiája, valamint a három pilléres technológia: az érzékeny mozgás, az ügyes manipuláció és az intelligens. test. Jelenleg Max mellett a laboratórium olyan termékeket is forgalomba hozott, mint a Jamoca robotkutya és a kerekes lábú Ollie robot.
Emellett a Tencentnek hosszú távú terve is van a nagyszabású mesterséges intelligencia modellel kapcsolatban, amely a közelmúltban nagy figyelmet kapott. Tavaly áprilisban a Tencent először nyilvánosságra hozta a "Hunyuan" AI nagy modelljének fejlesztési előrehaladását. A hírek szerint a Hunyuan AI nagymodell teljesen lefedi az olyan alapvető modelleket, mint az NLP (Natural Language Processing), CV (Computer Vision), multimodalitás és sok más iparági modell. A VCR, MSR-VTT, MSVD és más mérvadó multimodális adatkészletek a lista élére kerültek.
A közelmúltban a Hunyuan AI nagyméretű modellcsapata is piacra dobta az NLP billiós nagyméretű modelljét, amely nemcsak ismét megdöntötte a CLUE három nagy listájának rekordját, hanem az alacsony költség és az inkluzivitás jellemzőit is kihasználta. sikeresen landolt a Tencent Advertising, Search, chat és más belső termékekben, valamint a Tencent Cloudon keresztül szolgál ki külső ügyfeleket.
A Tencent Hunyuan AI nagymodell csapata megállapította, hogy mivel a nagyobb neurális hálózati modellek gyakran erősebb modellteljesítményt jelentenek, a Hunyuan NLP nagymodell a jövőben egyrészt a nagyobb modellparaméter-skálák feltárására fog összpontosítani. Kombinálja a hangot, a képet, a videót és az egyéb multimodális információkat, hogy még nagyobb teljesítményű multimodális mesterséges intelligenciamodellt hozzon létre. Emellett az AIGC irányának forró felemelkedésével a Hunyuan AI nagymodell a jövőben is a folyamatos fejlesztést segíti elő a szövegtartalom-generálás és a Vincent-grafikonok területén.
Fókuszban a jelenet alkalmazás
Az alapkutatás másik oldalán az ipari gyakorlat áll. Ma Huateng többször is kijelentette: "A Tencent mesterséges intelligencia elrendezése a helyszíni alkalmazásokra összpontosít, nem a kutatási célú kutatásra."
Csakúgy, mint a kezdeti időkben, a Tencent AI is a felhasználói forgatókönyvekből indult ki, és mesterséges intelligencia technológiát használt a belső termékszükségletek megoldására. Középtávon kutatással és forgatókönyvekkel támogatta az általános mesterséges intelligencia fejlesztését, hangsúlyozva, hogy „az akadémikusoknak befolyásuk van, az iparnak pedig eredménye van”. A Tencent jelenleg mesterséges intelligencia segítségével oldja meg a vertikális iparági forgatókönyvek problémáit, és testreszabott megoldásokat inkubál a szabványos mesterségesintelligencia-platform-eszközökbe.
A Tencent egyik embere azt mondta, hogy a Tencent AI csapata különbözik a hagyományos kutatócsoporttól. Ez egy szisztematikus konstrukció. Az algoritmusoktól, a tervezéstől, a minőségtől, az adatoktól, a termékektől a teljes kereskedelmi modellig, lehet az első és az utolsó, például a kutatás. Menj először, és a kereskedelmi forgalomba hozatal jön utoljára, de az egész egy autóépítés és előrelépés.
Wu Yongjian rámutatott: "Ha a cél elég nehéz, és a jelenet elég összetett, akkor világszínvonalú algoritmust készítünk. Hasonlóképpen, ha az algoritmuskutatás világszínvonalú problémát old meg, az algoritmus értékesebb. , nem pusztán lapok kiadására”.
Az AI-technológia ipari megvalósításának felgyorsítása érdekében a Tencent 2021 novemberében hivatalosan is kiadta a „Tencent Cloud Smart” márkát az AI-laboratóriumok, például a Tencent Youtu Lab és a Tencent AI Lab termékeinek és műszaki képességeinek összesítésével. több éves ipari gyakorlatként Tapasztalat, külső kimenet a mögöttes számítási teljesítmény támogatástól az AI-fejlesztési platformig, mesterséges intelligencia termékmegoldások és a teljes szolgáltatási lánc legfelső szintű digitális intelligens átalakítási módszerei.
Például a mögöttes számítási teljesítmény szintjén a Tencent "egy felhőt több maggal" használ alapként a számítási teljesítmény felgyorsítására saját fejlesztésű AI chipek segítségével; A mesterséges intelligencia fejlesztési szintjén a Tencent a „Tencent Cloud TI Platformot” használja alapként, hogy segítse ügyfeleit AI-alkalmazások gyors létrehozásában és üzembe helyezésében.
A Zixiao a Tencent saját fejlesztésű chipje mesterséges intelligencia forgatókönyvekhez. A Tencent Cloud TI platformhoz lett igazítva, amely 200 százalékkal javította egyetlen kártya teljesítményét, 50 százalékkal csökkentette az egységnyi számítási teljesítmény optimalizálásának költségeit, és megtakarította a zöld számítási teljesítmény energiafogyasztását. 60 százalék. Song Dandan, a Tencent Cloud heterogén számítástechnikai termékeinek vezetője a 21st Century Business Herald című lapnak elmondta, hogy ezeket a chipeket először a Tencent saját fejlesztésű üzletágán fogják bevezetni, és a jövőben remélhetőleg PaaS-szolgáltatások formájában külső szolgáltatásokat is ki fog szolgálni. .
A TI platform köré a Tencent egy termékmátrixot is épített, beleértve a TI-DataTruth címkézési platformot, a TI-ONE képzési platformot, a TI-Matrix alkalmazásplatformot, a TI-ACC gyorsítóeszközt, valamint a TI-OCR képzési platformot, a TI-AOI-t. ipari minőségellenőrzési képzési platform stb. Ezeket a termékeket a pán-kölcsönhatásban, a pénzügyekben, az iparban, a médiában, a pánkormányzati, az orvosi és más iparágakban is alkalmazták, segítve számos felosztott terület megvalósítását, például az intelligens ipari minőségellenőrzést, a pénzügyi mesterséges intelligencia középső részét. platform, intelligens városüzemeltetési menedzsment és járulékos betegségek diagnosztikája. AI alkalmazások fejlesztése.
Li Xuechao, a Tencent Cloud alelnöke és a Tencent Cloud Intelligent Platform vezetője elmondta a 21st Century Business Heraldnak, hogy a teljes mesterségesintelligencia a megvalósítás szempontjából valóban a mélyvízi területre lépett. "Régebben az ügyfeleknek csak bizonyos mesterségesintelligencia-képességek biztosítására volt szükségük, de most az ügyfelek minden forgatókönyv-alkalmazást javasolnak, és Önnek integrálnia kell az AI-t az üzleti forgatókönyvekbe."
Li Xuechao szerint a jelenlegi forró "előképzési nagymodell plusz downstream feladat-finomhangolás" modell révén az AI-alkalmazások határozottan általánosabbá válnak. Ennek alapján az eredeti mesterségesintelligencia-alkalmazások forgatókönyvei mélyebbre kerülnek. Ugyanakkor az AI több jelenetbe is behatol.
Ugyanakkor arra is rámutatott, hogy az AI-alkalmazások elsődleges célja a problémák megoldása, így sok esetben az eredeti AI-modell is megoldhatja a problémát, így nem kell utolérni a hőséget. Végül is a nagyméretű modellek használata további előnyökkel jár az ügyfelek számára. az ára. De bizonyos forgatókönyveknél, például az intelligens ügyfélszolgálatnál, ha a nagyméretű modellek használata közvetlen hatásjavulást hozhat, kipróbálhatja, miközben mérlegeli a költségteljesítményt.
Ebben a globális mesterségesintelligencia-versenyben oda kell figyelnünk a legkorszerűbb technológiai kutatásokra, és versenyezni kell velük. Ugyanakkor a piaci viszonyoknak megfelelően földhözragadt dolgokat is el kell végeznünk. Zhou Ming elmondta a 21st Century Business Heraldnak, hogy a To B vállalatok szolgáltatásai Kínában nagyon eltérnek a külföldi országok szolgáltatásaitól. A SaaS ökológiája a külföldi országokban nagyon kiforrott, és a kis- és középvállalkozások hozzászoktak ahhoz, hogy a SaaS-en keresztül kapjanak szolgáltatásokat, de Kínában sok vállalat nem fogadja el a SaaS-t. telepíteni.
Ez azt jelenti, hogy több erőfeszítést igényel a B ügyfelek kiszolgálása, például az ügyfelek igényeinek megértése, az "utolsó mérföld" üzleti folyamatok és a rendszerkapcsolatok megfelelő munkavégzése, valamint a szállítási és karbantartási költségek figyelembevétele. "Ha a modellje törékeny, egy projektet elveszíthet.
Ezért jó munkát kell végeznie az alapítványban, meg kell értenie az ügyfeleket, és képesnek kell lennie a gyors iterációra. Ezzel kell szembesülniük a kínai cégeknek, amikor úgynevezett nagy modelleket készítenek. Valójában ebből a szempontból, ha csak gyorsan lemásol egy ChatGPT-t, majd gyorsan akar pénzt keresni, az nagyon naiv” – mondta Zhou Ming.