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              每天領取5份行業前沿報告

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              張小龍長達4小時的“微信之夜”演講中,有一個比較意思的時刻,他開講不久后,突然回頭發現大屏幕上有實時同傳,便有些驚訝地說:“沒想到他們把我說的話給翻譯過來,主要是我的普通話不標準,而且也沒有對我進行過專門的學習?!?/p>

              然后他若有所思地停頓了幾秒鐘。觀眾被他的這種反應給逗樂了,可以說很是細節控?,F場同傳能夠直面各種港普、印式英語,先不說準確度如何,也是相當自信了。

              另外,前段時間微信改版,用戶在發布視頻動態時,也發現了一個驚喜,視頻內容能夠被識別出來并且自動配樂,還挺智能的。比如拍的內容是雪景,系統會自動匹配跟雪相關的歌。

              這些場景背后都有微信AI的影子。雖然微信很少對外談資AI,但作為一款現象級應用,承擔著10億多用戶生活、工作數字化的工具角色,每天有大量的文字、語音、圖片在平臺上涌現。微信是AI的天然訓練場。

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              隱藏在產品背后的AI能力

              語音交互可以說拉開了人機交互的新篇章。標志性事件還是在2011年,蘋果4S發布,個人手機助理Siri誕生。當年深度學習技術也取得了突破,促進了計算機視覺、語音技術的成熟。

              于是微信組建團隊開始悄悄研究語音系統,并在2012年試水推出語音提醒公眾號,效果并不理想。到了2013年正式推出語音輸入獲得了很大成功,隨后在2014年就正式上線了語音轉文字的功能。

              2015年,微信團隊還和香港科技大學宣布成立人工智能聯合實驗室,研究的方向包括機器人、NLP(神經語言程序學)學習、數據挖掘和語音識別等,可以說是騰訊最早開始接觸和深入研究人工智能的部門。

              該實驗室在一年后也交出些開腦洞的成績單,比如訓練AI對文章內容進行理解,掌握“閱讀”技能,基于上下文理解提高用戶的搜索準確率;對大數據進行“傳播可視化”,微信團隊就可以用這樣的“千里眼”做熱點追蹤、謠言監控;以及給微信機器人賦能“高情商”,如今服務機器人可萌可賤,一定程度上褪去了機器對話的“機械感”。

              但微信一直把AI能力隱藏在產品背后,直到2016年AlphaGo擊敗世李世石,讓大眾對人工智能的認知達到了高潮。微信才開始嘗試將智能語音進一步商業化應用。在2017年推出 “微信智聆”,一方面支持內部各業務線的智能語音應用需求,同時也開放給開發者進行調用。

              微信翻譯團隊還基于AlphaGo Zero 論文做了一件有意思的事情,開出了PhoenixGo?人工智能圍棋程序,在?2018世界人工智能圍棋大賽上獲得了冠軍。據說PhoenixGo?平時利用微信服務器的閑時計算資源進行自我對弈,并且在機器訓練效率上有所創新,緩解了Zero 版本對海量資源的苛刻需求。

              在今年的小程序公開課上,微信語音團隊有了“二胎”,也就是繼“微信智聆”之后發布了對又一AI技術品牌“微信智音”,分別在語音和語義兩個領域展開人工智能技術的研究和應用。

              微信智音不僅能夠聽懂語音所代表的含義,還能進一步提供相應的服務,比如基于微信智言推出的品牌“小微”,主要應用在家居(智能)硬件領域。如果用戶使用小微搜索“陳奕迅”,它會理解成你想要聽他的音樂,然后推薦相應的歌曲和專輯,而不是簡單解釋陳奕迅是誰,從而降低語音入口的深度,甚至擁有直接達到小程序服務的能力。

              那么接?小微平臺的設備就可以通過智能對話使用音樂、新聞和視頻等內置技能,并且通過開放平臺進行自定義設置。

              一面連接騰訊內部海量服務資源,比如QQ音樂、企鵝FM、騰訊新聞、騰訊視頻、微信公眾號、小程序等,一面連接各種智能設備,比如智能耳機、智能音箱和智能屏等。

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              “連接”的行業定位

              “連接一切”已經是騰訊的至高戰略。

              去年騰訊進行了第三次組織變革,轉型ToB,投身到互聯網的下半場——產業互聯網中。

              但是很多人對騰訊2B的能力持有懷疑,比如在云服務領域落后阿里云、缺少2B客戶、沒有技術中臺等。

              對于騰訊在人工智能領域的布局也是如此,畢竟相較谷歌要“AI First”,將搜索和人工智能部門拆分成了兩個獨立單元;百度喊出“All In AI”,投入大量研究;阿里成立達摩院,規劃三年投資100億……騰訊似乎總是差了那么一點。

              比如在人工智能的布局,騰訊圍繞“基礎研究、場景共建、AI開放”三層架構持續深入,形成了AI的三駕馬車——騰訊AI Lab、騰訊優圖、WeChatAI,齊頭并進,頗有“賽馬制”的風格。

              但是曾有員工表示,“AI 對騰訊來說是一件很不確定的事情,與其傾盡全力去尋找它的商業化方向,不如先讓各個團隊自己去摸索?!?/b>

              在去年的人工智能大會上,馬化騰也承認,“部門里面的平臺也很希望近水樓臺先得月,數據就在身邊流動,我為什么不能招人先研究一把,為什么給你呢。我們現在還處在內部怎么把數據分享出來這個階段?!?/p>

              這些都是騰訊AI身上的枷鎖,另外今年年初,騰訊AI Lab主任張潼宣布辭職的消息也引起轟動,不禁讓人唏噓騰訊又少了一位大將。

              畢竟在張潼的帶領下,騰訊AILab在人臉識別方面已經落地,應用到了安防、金融領域,同時還在內容、社交、游戲和平臺工具型AI四個方向在內部進行研發與應用合作。

              對于內部技術、數據隔離的問題從去年騰訊2B轉型開始有了好轉。

              騰訊在去年九月份成立技術委員會,對公司內部基礎技術進行整合和共享,幫助騰訊建立一個生態系統,為數字化轉型行業提供云計算、大數據、AI等新系技術。

              就微信來說,在發展語音識別、人臉識別的同時,也用了優圖的技術,將優圖實驗室的人臉識別技術跟微信支付結合。雖然賽道很多,但“三駕馬車”都也在避免“撞車”。

              更進一步說,為什么微信AI的連接作用雖然看起來起步晚,但基于微信生態,多年的蟄伏,更像是蓄勢待發。

              比如使用語音輸入最多的應用可能還是微信,微信智聆每天處理超過4億條的語音,識別正確率達到97%,服務于騰訊內外超過100項業務。微信智言形成了智能硬件、PaaS、行業云和AI對話機器人等四大NLP技術領域應用為行業賦能。

              對于B端用戶來說,雖然對文娛需求并不感冒,但是對這背后聚集的用戶資源,強關系網絡蘊含的廣告營銷價值極感興趣。

              相信很少有公司沒有嘗試過申請一個公眾號,再加上小程序的下沉服務能力,將大大減少企業運營負擔,從而更方便B端用戶進行營銷以及用戶運營。

              那么在產業互聯網的趨勢下,微信坐擁10億多用戶,微信AI不管是技術研發還是行業落地,都有一張最有說服力的名片。

              張小龍在演講中談論AI的時候,透露內部還在做一個功能,但是作為一位稱職的職業經理人,他迅速意識到自己應該賣個關子。

              各位讀者朋友如果有想法,不妨留言猜猜看吧~

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