語言是機器與人類連接的重要路徑，知識是機器深入了解現(xiàn)實世界的必需品。8月31日，2019世界人工智能大會·開發(fā)者日在上海舉辦，會上，百度AI技術(shù)平臺體系執(zhí)行總監(jiān)吳甜受邀出席并揭秘了百度語言與知識技術(shù)在AI產(chǎn)業(yè)化方面的全新進展及突破。

　　吳甜表示，“自然語言理解是人工智能領(lǐng)域最具有挑戰(zhàn)性的問題之一。在面對產(chǎn)業(yè)開發(fā)者的技術(shù)攻克中，我們應(yīng)重視實際場景中問題的沉淀與總結(jié)，并在需求中不斷精進技術(shù)，以創(chuàng)新遇見未來。”

　　搭建語言與知識技術(shù)平臺全景 精準(zhǔn)擊中產(chǎn)業(yè)需求

　　在演講開頭，吳甜就為到場來賓展示了百度AI同傳和百度地圖語音互動的實際案例，并表示1964年《機器翻譯淺說》中暢想的未來已實現(xiàn)，不管臺上是什么國家的演講者，臺下的人都可以從耳機里聽到自己的母語。百度在語言與知識技術(shù)領(lǐng)域帶來的驚喜遠不止這些，目前百度語言與知識技術(shù)以布局智能搜索、深度問答、對話系統(tǒng)、智能寫作、機器翻譯等多場景，讓用戶在日常使用中就可以感受到語言與知識技術(shù)帶來的便利。

　　如今，產(chǎn)業(yè)開發(fā)者需要的不再是單點技術(shù)，他們需要優(yōu)異的應(yīng)用效果、高效的研發(fā)效能、靈活的服務(wù)部署，能將AI技術(shù)切實落地于相應(yīng)的場景的有效路徑，這與百度大腦語言與知識技術(shù)平臺開放的初衷不謀而合。為此，百度大腦語言與知識技術(shù)開放平臺不斷降低技術(shù)使用門檻，搭建起以飛槳為底層技術(shù)支持，包括語言與知識基礎(chǔ)技術(shù)層、應(yīng)用級平臺層、服務(wù)方式、場景方案等，讓一線產(chǎn)業(yè)開發(fā)者都用得上“趁手”的AI工具，迅速將相關(guān)技術(shù)布局于應(yīng)用場景中。

　　百度化身技術(shù)“先行者” 語言與知識技術(shù)貫通落地全流程

　　作為機器理解人類意圖的最重要技術(shù)之一，語言與知識技術(shù)是國內(nèi)外科技巨頭的必爭之地。百度深耕語言與知識技術(shù)多年，可謂是站在了巴別塔的更高層。

　　2019年，百度發(fā)布可持續(xù)學(xué)習(xí)語義理解框架ERNIE 2.0發(fā)布，在持續(xù)學(xué)習(xí)方面實現(xiàn)新突破，每當(dāng)引入新任務(wù)時，該框架可在學(xué)習(xí)該任務(wù)的同時，不遺忘之前學(xué)到過的信息。目前，ERNIE已在共計16個中英文任務(wù)上超越了BERT和XLNet，取得了SOTA效果。除了在學(xué)術(shù)領(lǐng)域的價值，ERNIE 2.0背后蘊藏著不容忽視的產(chǎn)業(yè)價值，尤其是在目前國際貿(mào)易與科技背景下，ERNIE 2.0代表的無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練語言模型正處在非常關(guān)鍵的產(chǎn)業(yè)位置。

　　此外，ERNIE也得到了深度學(xué)習(xí)平臺飛槳(PaddlePaddle)的底層加持。在GPU多級多卡訓(xùn)練中，基于飛槳訓(xùn)練ERNIE模型多機加速比達到77%，遠高于其他主流實現(xiàn)。在加載預(yù)訓(xùn)練模型方面，飛槳預(yù)訓(xùn)練模型管理和遷移學(xué)習(xí)組件PaddleHub，可一鍵加載工業(yè)級預(yù)訓(xùn)練模型。使用PaddleHub組件，可以讓ERNIE 語義表示模型實現(xiàn)1行代碼完成預(yù)訓(xùn)練模型的預(yù)測、10行代碼完成大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的遷移學(xué)習(xí)。

　　飛槳自然語言處理模型庫PaddleNLP是基于飛槳打造的工業(yè)級中文NLP開源工具集，擁有當(dāng)前業(yè)內(nèi)效果最好的中文語義表示模型和基于百億級大數(shù)據(jù)訓(xùn)練的預(yù)訓(xùn)練模型，可大大減少用戶在開發(fā)過程中的重復(fù)工作，獲得更好的基于工業(yè)實踐的應(yīng)用效果。

　　在應(yīng)用級平臺方面，吳甜以UNIT(理解與交互技術(shù))平臺為例，解析了此類平臺的智能便捷。智能客服、智能駕駛等場景都對人機對話的流暢度與準(zhǔn)確性提出嚴(yán)苛考驗，UNIT平臺致力于打造為對話系統(tǒng)定制的專業(yè)、低成本、全鏈路的技術(shù)與服務(wù)平臺，并已經(jīng)為金融、教育等行業(yè)提供解決方案和服務(wù)。

　　UNIT平臺核心技術(shù)包括語義理解、閱讀理解和對話管理三大部分，其中ERNIE SLU可達到在同樣理解精度下標(biāo)注量降低37%~72%，DataKit可使數(shù)據(jù)生產(chǎn)效率提升8倍，使用語義理解SLU定制可使對話技能綜合研發(fā)成本降低60%。目前，UNIT平臺已實現(xiàn)6.8萬定制技能，累計交互次數(shù)達570億次，全面覆蓋智能客服、智能出行、智能辦公及其他智能交互場景，為一線開發(fā)者實現(xiàn)AI產(chǎn)業(yè)化提供有力工具。

　　堅持創(chuàng)新 遇見語言與知識技術(shù)的“下一個50年”

　　“50多年前的預(yù)言已經(jīng)實現(xiàn)，它依賴于技術(shù)的突破和創(chuàng)新”，吳甜認為，作為擁有30余項技術(shù)工具、服務(wù)方式多樣靈活可定制、技術(shù)全面領(lǐng)先并且效能更高的語言與知識技術(shù)開放平臺，百度應(yīng)該將創(chuàng)新的AI能力源源不斷的輸送到應(yīng)用一線，實現(xiàn)真正的突破創(chuàng)新、開源開放、智見未來。

　　堅持創(chuàng)新、開放是百度在語言與知識技術(shù)領(lǐng)域的長期發(fā)展目標(biāo)。近年來，百度也在該領(lǐng)域不斷實現(xiàn)技術(shù)突破，持續(xù)為開發(fā)者和相關(guān)領(lǐng)域提供更好的技術(shù)支持，并加深技術(shù)與應(yīng)用的結(jié)合，推動AI技術(shù)落地更多場景，加速產(chǎn)業(yè)智能化進程。