皇宝国际网址_皇宝国际网址下沉、重聚、归位背后,是一位学者转身业界带领阿里iDST建立技

中国围棋网2018年01月11日 04时01分06秒
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原标题:专访 | 下沉、重聚、归位背后,是一位学者转身业界带领阿里iDST建立技术「影响力」的四年

机器之心原创

作者:李九喻、王艺

编辑:刘燕


经历教授到院长身份转变的金榕,向我们阐述了一个前沿技术团队在阿里巴巴寻求突破的过程,以及对如何发挥团队自身价值的实践领悟。


面对企业内部务实的作风,iDST 团队梳理了几个着重点:检索、语音、语义、图像、视频和模型优化。同时也提出了目前侧重的四个人工智能技术应用方向(如下图):



在计算机视觉领域,一个典型应用产品「拍立淘」,是金榕团队用深度学习开发出来的拍照购物神器。通过精准识别实拍图,用户可以使用拍立淘通过图片搜索几乎所有淘宝商品,从网红坚果、新款电子产品、夏季连衣裙、进口手办到欧款木制家具。

从技术层面上来讲,拍立淘的深度模型将用户的查询图片、点击图片、和未点击图片构建成一组特征学习框架,利用深度卷积网络提高搜索精确度。金榕的团队还利用迁移学习将该模型应用在其他领域中。在过往线性迁移的基础上,团队算法引入随机傅里叶函数,利用非线性学习方法提高系统的鲁棒性。目前该迁移模型在谷歌 Open Images 数据库的 Top

10 准确度达到了 57.91%,高于直接使用 Open Images 数据训练的 GoogleNet V3 的 53%。


另一个值得一提的是组合优化技术,金榕向我们讲述了 3D 装箱优化技术的应用。目前阿里巴巴旗下的菜鸟物流一直在运筹优化上寻找突破点。其中一个问题是如何使用表面体积最小的箱子,依照最优的次序放置、打包物品,从而降低运营成本。阿里的模型将待打包的物品尺寸输入 Deep-Q 模型,计算出所需的最小容器,再用强化学习找到最佳的打包方式。目前利用这个方法可以节省 5% 的包装消耗。


5% 看上去不是一个很大的比例,但仅在 2016 年的双11购物节,阿里巴巴就产生了 6.57 亿笔物流订单。这也就意味着每年能节省近 3285 万件订单的打包成本。与此同时,阿里巴巴在仓储以及配送的技术优化也非常出色。统计数据显示,在 2013 年双 11 的快递平均送达时间是 9 天,到了 2016 年则缩减至 3 天半。



除此之外,免唤醒地铁语音购票机、国家人工智能开放平台城市大脑、聊天机器人阿里小蜜等,这些项目的很多核心技术都是来自于 iDST。


这是金榕口中的技术「影响力」。「在公司里,你用技术可以影响到上亿用户的生活。」金榕说,「而在学界很难做到类似的影响。在学校你也许工作很久,最后的结果仅仅是将某个 benchmark 提升 5%、10%。」

对科学家来说,企业的海量数据就像是一个开放式的游乐场,提供了学者在学校工作难以实现的可能性。

前沿技术团队寻找价值与突破的过程

这显然不是一路坦途。

尽管 4 年前,阿里巴巴成立 iDST 时对技术研究目标野心满满。那时候,iDST 很快就组起了一个 30 人左右的团队,聚集了众多曾在研究方面颇有建树的专家,包括现任院长金榕、现蚂蚁金服首席数据科学家漆远等。

成立初期,iDST 承接了包括建立超大规模 GPU 机器学习集群、机器学习平台 PAI、以及帮助聚划算进行商品排序提高运营效率等任务。然而,iDST 的这些技术没能如预期般顺利落地。


当时,在业务线同事们的眼中,这些科学家是「不懂商业场景的人」。



他坦言,那时候团队的动荡,让他有些自责。在金榕心里,这些人是他一手招进来的,他应该让他们付出的智慧得到应有的回报。

走出过渡期,「要做人工智能技术最底层的创新」

「现在来看,每个人都是自己人生的主人,每个人都要对自己负责任。」金榕说。而他和他领导的iDST也走出过渡期。

马云提出「大中台、小前台」战略,让各个业务线在一个强大的、动态的「中台」支撑下,仅用几个人手就能搭建起稳定的前台服务。

这有些类似项目制与产品制的区别。项目制随着业务的爆发,所需人力也随之爆发,且项目间的经验很难复用、累积。产品制更轻、更巧、更专,只需对不同的项目需求做少量定制化,在成本方面更加可控,在技术方面也能有所积累。

由此,2017年 3 月,在集团组织部大会上,阿里巴巴 CTO 张建锋明确要让分到各个业务线上的 iDST 成员重聚,并强调了 iDST 的定位——成为阿里巴巴集团面向未来的 AI 研发核心力量。

现在,阿里巴巴的 AI 研发「大中台」放在 iDST,通过调用接口的方式供业务线使用,通过阿里云向外部输出。目前,iDST 在西雅图、杭州、北京、硅谷都有分部。海外部门侧重于基础研究,杭州团队侧重应用研究,他们克服约 1 万公里的地理距离、15 个小时的时差,互相协调数百人的团队工作。

金榕开始设计 iDST 的核心技术目标,要做人工智能技术最底层的创新。

「一个公司要在市场上获得地位,没有黑科技怎么可能。你用的都是跟大家一样的东西,那市场为什么选你?」金榕认为,团队有实力创造出一种学习模型,能够在实操业务层面比当前从实验室中走出来的模型表现更优。

金榕有点像是一个深度学习的挑战者。在他看来,由于深度学习技术发展到现在,各种模型、框架已经被封装得很好,工程师们更多的是「拿来用」,很少有人会真正对技术背后的原理进行思索。

另一方面,金榕说,现在的深度学习技术,最可怕的地方在于,你不知道它不能做什么,不知道它的边界在哪里。没有人知道某个模型在某个具体任务上为什么好用,为什么不好用。如果不好用的话,那就换一个模型继续尝试。而现在的学术评价体系促使大家更多记录成功,「很少有论文的主题是写一件事情是如何失败的,」金榕说,「这很糟糕,很多聪明人在试同样的错。」

金榕希望改变这样的局面,真正地从底层技术驱动创新。

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