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百花齐放腾讯AI多行业进击
来源企业新闻   发布日期2019-08-19 21:07   浏览15685

在澳门举办的IJCAI-19第28届国际人工智能联合会议会议期间腾讯主办的分论坛TAICTencent Academic and Industrial Conference于8月13号晚上7点在澳门喜来登金沙城?#34892;?#22823;酒店举行腾讯AI Lab与Robotics X Lab负责人张正友在主题演讲环节中围绕着
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在澳门举办的IJCAI-19第28届国际人工智能联合会议会议期间腾讯主办的分论坛TAICTencent Academic and Industrial Conference于8月13号晚上7点在澳门喜来登金沙城?#34892;?#22823;酒店举行腾讯AI Lab与Robotics X Lab负责人张正友在主题演讲环节中围绕着腾讯AI的基本介绍目前所取得的进展以及未来的发展方向三个话题展开演讲腾讯广告副总裁罗征等多位专家则出席论坛并针对各自业务进行了介绍

腾讯人力资源总经理陈双华上台开场发言从个人职业?#27801;?#20197;及公司文化角度对腾讯内部AI人才的发展做了介绍他强调在“科技向善”的公司使命背景下AI人才能够在腾讯超过20个AI人工智能实验室中结合不同的研究领域包括计算机视觉语音自然语言处理等和不同的业务场景如社交游戏医疗等获得超出预期的工作平台和?#27801;?#26426;会同时腾讯开放且尊重员工的文化能够助力AI人才价值最大化地发挥例如腾讯的“活水计划”每年帮助内部一千名以上的员工在内部转换个人职业生涯员工在内部论坛“乐问”上可以随时发起参与自己关心的公司业务?#28982;?#39064;讨论?#21462;?#22810;元化的发展路径与开放的公司文化都成为了AI人才发展的助力器

随后腾讯AI Lab与Robotics X Lab负责人张正友围绕着腾讯AI的基本介绍目前所取得的进展以及未来的发展方向三个话题带来了主题演讲

据其介绍腾讯目前已建立两大实验室矩阵——人工智能实验室矩阵包括致力于全面基础研究与应用的腾讯AI Lab-深圳及西雅图基于视觉的腾讯优图基于语音与自然语言理解WeChat AI?#20154;?#22823;实验室以及基于前沿科技的实验室矩阵涵盖机器人量子计算5G边缘计算IoT和音视频?#38469;?#31561;打造面向未来的科?#23478;?#25806;推动自主?#38469;?#21019;新从2016年开始腾讯积极与外部学界合作包括建立8大联合实验室参与53个研究合作项目联合培养34位顶尖学生接待了17位全球访问学者通过一年一度的学术论坛联合研究访问学者博?#21487;?#21450;研?#21487;?#22870;学金等多种项目和?#38382;?#25512;动前沿研究应用及人才培养

关于AI目前所取得的进展张正友提出当下的AI专注于?#29616;?#19982;大数据例如在计算机视觉语音识别自然语言处理中通过与不同的垂类合作结合工程和科学研究AI在腾讯赋能内部业务职能推动了行业变革例如AI+游戏领域腾讯一直走在行业前列与王者荣耀共同探索的前沿研究项目 - 策略协作型 AI 绝悟今年8月初在吉隆坡举办的王者荣耀最高规格电竞赛事——世界冠军杯半决赛的特设环节中在职业选手赛区联队带来的5v5水?#35762;?#35797;中获胜升级至王者荣耀电竞职业水平测试结果代表腾讯在深度强化学习多智能体决策智能课题上的国际级 AI 研究水准也标志着公司在攻坚通用人工智能 Artificial General Intelligence难题上更进一步实验室早在2016年研发的围棋 AI “绝艺”Fine Art现担任中国国家围棋?#21451;?#32451;专用 AI 2017年“绝悟”开始研发并在一年后达到业余顶尖水平腾讯还在清华联合团队在射击类顶级 AI 竞赛 VizDoom 夺冠并在星际争霸2首先研发出击败内置 AI 的智能体

未来腾讯AI将如何发展张正友认为腾讯目前将继续立足脚下利用好人工智能AI大数据Big Data和云计算Cloud Computing即ABC科技构建新型基础设施做“数字化助手”的标配形成科技创新与产业应用相互促进的良性循环这在医疗安防零售交通与娱乐行业已经有所体现同时腾讯也将放眼未来在核心?#38469;?#19978;推进前沿原创和开放性的基础研究并在关键性?#38469;?#19978;前瞻性布局ABC 2.0?#38469;?#29256;本即人工智能AI机器人RoBotics和量子计算Quantum Computing的全新ABC组合

腾讯广告副总裁罗征在会上发表了题为腾讯广告有趣问题及独特挑战的演讲罗征首?#28982;?#39038;了腾讯广告[Tencent Marketing Solution, 简称TMS]的发展历程腾讯广告以“美好连接智慧增长”为?#25918;?#20027;张汇聚腾讯公司全量的应用场景拥有核心商业数据营销?#38469;?#19982;专业服务能力互联网广告是驱动工业界大规模 AI ?#38469;?#21457;展最重要的场景之一罗征从智能定向智能创意及智能出价三个领域分享了腾讯广告机器学习的应用研究从智能定向出发腾讯广告依托对用户人群画像的深刻洞察提供包括基础属性商业兴趣与行为在内的多维标签体系实现智能定向的核心离不开对文本信息的理解?#25237;?#20154;群定向的准确拓展腾讯广告的NLP基础?#38469;?#24320;放平台DeepText致力于文本分类文本表示语义匹配及序列标注等研究方向通过建模调优等方式探索广告业务中的实际挑战目前正在开源阶段

在智能创意环节罗征介绍了深度学习算法是如何通过分析文本和?#35745;?#29992;于辅助广告审核提升广告审核质量而在综艺或影视剧中AI?#38469;?#21487;以进行视频广告素材的巧妙植入能极大优化视频广告的制作成本和投放体验此外系统还提供了以动态商品广告为代表的智能创意产品可通过算法自动生成优质广告素?#27169;?#38477;低投放门槛提高投放效率

有了对用户人群的准确定向也有了优?#23454;?a href="http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000079.html" title="广告展会专题" target="_blank">广告创意接下来便是智能出价阶段智能出价的关键在于对转化?#23454;?#20934;确预估pCVR而目前转化率建模的最大难题在于转化数据回流延迟短则几秒长则几天腾讯广告通过大规模稀疏DNN训练框架的构建能实现多转化目标联合训练共享隐层提升建模效果统一模?#22270;?#24555;迭代效率此外其加速比接近线性具有高扩展性支?#26234;?#20159;样本训练

腾讯CSIG医疗AI实验室和天衍实验?#19994;?#21556;贤博士和陈曦博士则带来了腾讯AI医疗领域的成果分享

据吴贤博士介绍他所在的医疗AI实验室主要从临床需求出发利用人工智能?#38469;?#26500;建临床辅助决策系统解决?#20132;?#30171;点降低就医成本医疗AI实验室致力于构建基于人工智能?#38469;?#30340;数字诊疗平台目前在心脑血管疾病心衰脑卒中皮肤病银?#30142;?#36816;动?#20064;?#24615;疾病帕金森等方向都?#26032;?#22320;产品而陈曦博士所在的天衍实验室成立于2018年算是腾讯AI中的新成员陈曦博士介绍天衍实验室致力于通过大数据和应用机器学习能力在安全医疗领域打造一个实时演进的知识和决策平台其成果主要应用于腾讯To B和To C的安全医疗领域产品

两位博士在演讲中都提到作为医疗健康的“数字化助手”腾讯医疗希望做好三件事情注重增强自身能力建设为行业供应创新动力注重生态开放为产业链注入新活力注重科技向善用科技助力医疗更?#24418;¶取?p style="text-indent:2em;">

腾讯IEG增值服务部总经理孙龙君上台介绍了增值服务部的主要工作和AI实践增值服务部负责承担腾讯游戏数据分析和精细化运营的工作涉及数据分析机器学习运营活动开发运维等多方面的工作腾讯运营了两三百款游戏拥有海量的数据每天新增的日志规模超过两百个T孙龙君分享了几个案例来?#24471;?a href="http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000211.html" title="AI展会专题" target="_blank">AI在游戏中的运用例如游戏?#22363;?#30340;推荐通过用户画像的构建通过对道具?#35745;?#25551;述文字功能特点等的分析采用基于内容的推荐方法为玩家进行个性化的道具推荐使得用户翻页次数从平均18.5次减小到平均8次并且?#22363;?#25910;入也有平均5%的提升总的来?#25285;?a href="http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000243.html" title="游戏展会专题" target="_blank">游戏领域有大量的数据和应用场景可以做很多研究据孙龙君介绍增值服务部今年在多个领域发表了顶级会议和期刊的论文解决许多实际应用问题同时也创作了368份专利其中71件已经授权?#25442;?#22312;积极寻求高校合作目前与11所国内外著名高校保持合作

腾讯PCG平台与内容事业群信息流平台产品部推荐平台研发?#34892;?#24635;监熊义林上台向与会者介绍了PCG的概况以及几款主要的信息流产品然后介绍了一些在信息流推荐系统实施过程中产生的?#38469;?#24605;考和PCG AI中台的建设进展

熊义林介绍了PCG的总体定位与产品矩阵之后详细介绍了几个信息流产品的?#38469;?#26550;构并结合此次IJCAI大会主题讲解了工业化AI的在具体产品下的实际落地解决方案以?#28595;?#21069;PCG所面对的挑战和解决思路他强调PCG中台建设的目标就是通过内部分?#38469;?#24320;源协调加强基础研发在多个项目/多个团队/多种?#38469;?#33021;力之间建立一个统一的?#38469;?#24179;台促成更多协作与创新提高公司的?#38469;?#36164;源利用效率为PCG的产品矩阵提供创新动力与?#38469;?#25903;撑

腾讯微信团队的专家研究员郑吴杰博士和高级研究员陈凯则分享了基于大规模用户反馈的实时错误监测的算法研究和微信“看一看”推荐算法吸引了不少与会者慕名前来交流和提问

郑吴杰博士分享了微信如?#20301;?#20110;大规模用户反馈来进行实时bug检测的算法研究由于各种原因bug很难在测试阶段全部发现同时传统的终端和后台监控方法有其局限性不能很好的发现问题微信团队提出并实现了一套iFeedback系统通过精细地监控用户反馈中所有词及?#23454;?#32452;合的出现频率采用ElasticSearch进行快速索引同时通过机器学习方法准确地减少噪声达到了较好的报警效果在微信支付微信公众平台微信游戏等业务上的报警精度达到70%90%?#29616;bug的召回能力达到90%报警时效性在几分钟到几小时内同?#24065;?#25552;供了bug集中的属性信息如版本活动后台机房等方便问题定位该系统已应用到腾讯数百个应用当中

高级研究员陈凯给大家介绍了微信“看一看”和“搜一搜”的推荐算法微信里的“看一看”精选做的是内容推荐其算法的整体架构与传统的推荐架构基本类似主要包括三个部分召回排序和混合重排除了推荐的整体架构外陈凯老师还给大家深入浅出地介绍了排序模块NLP的推荐算法知识?#35745;?#30340;推荐算法以及检索模型的算法

最后腾讯TEG的张长旺博士主要介绍了三个研究方向非监督的短文本层级分类基于领域知识的兴趣点(POI)匹配以及大规模图学习和挖掘以实例介绍了非监督学习小样本学习LBS数据挖掘复杂网络挖掘和图表示学习在真实场景上的优化和应用优化后的方法相比现有前沿算法在真实数据集上均有显著的准确率提升张博士也在现场表示?#38431;?#23545;相关领域?#34892;?#36259;的老师和同学进行长线科研合作一起研发兼有工业和学术价值的科研成果

此次IJCAI-19的举办地回到中国腾讯显然也更加重视?#27801;?#20102;豪华的演讲阵容内容?#36127;?#28041;及到全部业务参与分论坛近两百人中多是各领域内研究者他们与演讲者形成的互动或许也能推进AI研究?#34892;?#28789;感的出现而对于腾讯来?#25285;?#22914;何抓住AI研究的机遇实现向产业互联网的变革实践“科技向善”的使命的确是极为重要的问题也值得外界更多的期待

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