DeepMind简史:解决科技棘手问题,挑战史诗级任务

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【猎云网(微信号:)】8月11日报道(编译:楼人源)

Demis Hassabis——前儿童国际象棋神童、剑桥大学双料冠军、五届世界智力运动奥林匹克冠军、麻省理工学院和哈佛大学校友、游戏设计师、青少年企业家、人工智能初创公司DeepMind联合创始人。

他在伦敦是为了考察DeepMind的新总部。DeepMind是他与伦敦大学学院研究员Shane Legg和童年好友Mustafa Suleyman于2010年共同创立的。总部将于2020年中建成开放,这意味着DeepMind的新开端。

“我们的第一个办公室在罗素广场的伦敦数学会附近。在那里,图灵发表了著名的演讲。我们是在先驱的基础上发展,”Hassabi回忆道,也提到了其他关键科学人物——列奥纳多·达·芬奇、John von Neumann。

Hassabi视察了他最期待的区域之一——演讲厅。他满意地想象着这块用蓝色背景渲染的区域将会是什么样子。

他凝视着大楼的东北角,那里将有一个三层楼高的图书馆,其楼梯呈双螺旋式。这个设计是为了提醒人们关注科学。

Hassabis和他的联合创始人都意识到DeepMind因机器学习和深度学习领域的突破而闻名。这些突破导致了高曝光事件,如神经网络与算法相结合的AI,击败了国际象棋特级大师、围棋世界冠军Lee Sedol。他说在比赛一开始,他就感到毫无胜算。

过去,机器玩游戏表现出一些明显特征:无情和僵硬的游戏风格。但在围棋挑战中,AlphaGo以类人类的方式击败了Sodol。第二场比赛的第37步——吸引了所有首尔现场观众和数百万在线观众的注意。该算法走出了具有创造性的一步。

对于Hassabis、Suleyman和Legg来说,如果DeepMind的前九年由强化学习来定义,即基于代理系统,尝试建立世界的模型并识别(像深度学习一样),但DeepMind还积极决策,并尝试达到目标。而游戏挑战成功的证明将定义未来十年:用数据和机器学习来解决一些最难的科学问题。据Hassabis说,公司的下一步将基于深度学习把强化学习扩展到解决现实问题上。

“强化的问题在于,它总是致力于玩具问题、小范围网络世界。人们认为它也许不能解决混乱的、现实的问题——而这正是这种结合的真正意义,”他说。

对于DeepMind来说,新总部标志着公司翻开了新篇章。它将把研发实力和计算能力转向研究有机生命的基石。公司希望这能在一些领域(如医学)取得重大突破。Hassabis说:“我们致力于开创科技新纪元。”

Hassabis先后在伦敦大学学院(UCL)和麻省理工学院(MIT)学习,他发现跨学科合作是一个热门话题。他回忆了涉及不同学科的研讨会,例如神经科学、心理学、数学和哲学。在学者们会进行几天的会谈和辩论,他们努力通过研讨会找到合作的方法。

Hassabis说:“跨学科研究是很难的。假设有两位在数学和基因组学方面世界领先的专家,这两个学科显然会有一些交叉。但是他们该如何了解对方的领域和行话以及真正的困难?”

找出要问的正确问题,为什么这个问题没有得到回答甚至这个问题是什么。最棘手的问题在局外人看来或许相对简单。但是即使同学科的科学家,并不总以同样的方式看待他们的工作。众所周知,研究人员很难为其他学科增加价值,要找到一个他们会回答的联合问题就更加困难了。

DeepMind总部现位于谷歌的国王十字大楼,员工人数在过去几年里不断增加。公司AI研究中心有六、七个学科,随着公司职权范围扩大,数学、物理、神经科学、心理学、生物学和哲学方面的专家被不断聘请。

Hassabis说:“一些科学领域最有趣的地方在于学科之间的汇合。我在构建DeepMind时,致力于寻找那些在多个领域都是世界级的人,他们拥有发现不同学科之间的类比和接触点的创造力。一般当这种情况发生时,魔法就会出现。”

如Pushmeet Kohli,前微软研究部主管,现领导DeepMind的科学团队。该团队现研究蛋白质折叠——预测生命基石的形状的科学。

Kohli召集了一组结构生物学家、机器学习专家和物理学家,以应对这一挑战。蛋白质是所有哺乳动物生命的基础,它们在分子水平上发展组织和器官的结构和功能。蛋白质由氨基酸构成链。其序列决定了蛋白质的形状和功能。

“蛋白质是有史以来为在纳米尺度上移动原子而创造的最壮观的机器,通常比我们建造的任何器件都更高效地进行化学数量级。自行组装让他们变得它们更难以理解,”DeepMind研究蛋白质折叠的科学家John Jumper说。

蛋白质以单位埃排列原子,其单位长度等于0.1纳米。对其更深层的理解能使科学家更好的理解结构生物学。如蛋白质几乎是细胞内所有功能所必需的,而不正确的折叠蛋白质会导致帕金森氏症、阿尔茨海默氏症和糖尿病等疾病。

“如果我们能理解大自然制造的蛋白质,我们就能学会建立自己的蛋白质。这将帮助我们在这个复杂、微观的世界获得真正具体的观点,”Jumper说。

基因组数据集的广泛普及使蛋白质折叠成为DeepMind团队的一个难题。自2006年以来,DNA数据的采集、存储、分布和分析呈爆炸式发展。研究人员估计,到2025年,可能需要40个艾字节存储分析的20亿个基因组数据集。

“在付出不可计数的时间金钱后,人们对蛋白质有了惊人的理解,”Jumper说。

在取得进展的同时,科学家们呼吁不要盲目自满。备受尊敬的美国分子生物学家Cyrus Levinthal指出,在正确获得蛋白质的3D结构之前,将经历很长的阶段列举典型蛋白质的所有可能结构。“搜索空间很大,大过GO项目。”DeepMind的研究科学家Rich Evans说。

然而,2018年12月在墨西哥坎昆举行的蛋白质结构预测技术关键评估竞赛(CASP)中,蛋白质折叠获得了里程碑式的进展。该竞赛两年举办一次,竞赛科学家团队从已知但尚未公开的氨基酸序列中预测蛋白质的结构,由独立评估员验证预测。

DeepMind的蛋白质折叠团队以AlphaFold为基准参赛,这是它在过去两年中开发的算法。在会议召开前的几个月里,组织者向国王十字团队成员发送了数据集,参赛者发回他们的预测。一共需预测90个蛋白质结构——有些是基于模板的目标:用已知的蛋白质作指导,另一些则从零开始建模。参赛者在会议召开前收到了结果,平均而言,AlphaFold比其他队预测更准确。部分指标上,DeepMind明显领先于其他团队,对于43个从零开始建模的蛋白质序列,AlphaFold对其中25种蛋白质做出了最准确的预测,比对手多三个。

哈佛医学院系统药理学实验室和系统生物学系研究员Mohammed AlQuraishi参加了此次活动,并在结果公布前了解了DeepMind的方法。他说:“在读他们的摘要时我并没有觉得这是全新的,但他们做的比我想的更出色。”

据AlQuraishi说,这种方法与其他实验室类似,但与深度思维过程的区别在于这种算法能够执行地更好。他认为DeepMind团队在工程方面有优势。

“我认为他们比学术组做得更好,因为学术团体在这一领域往往非常隐秘。学术组孤立地尝试DeepMind算法中的想法,从没想过将他们结合,”AlQuraishi说。

AlQuraishi认为学术界经历了人才外流,因为Google Brain、DeepMind和Facebook等公司的组织结构效率和薪酬更高。而且有些计算资源不一定存在于大学。

机器学习计算科学界在过去的四五年也经历了这个问题,计算生物学也认识到了这个现状。

这与DeepMind创始人在2014年1月出售给谷歌时给出的解释相呼应。谷歌计算网络的规模之大能比有机扩展更快地推进研究,而4亿欧元的支票使这家初创公司能够雇佣世界级的人才。Hassabis描述了一种适合特定研究领域的个人策略。“我们通过路线图得知重要的主题领域、AI或神经科学的子领域,从而去找最好的专家,”他说。

“我认为对DeepMind这样的公司来说,蛋白质折叠是一个很好的起点。因为这是一个定义非常明确的问题,有充足可利用的数据,你几乎可以把它当作一个纯粹的计算机科学问题来看待。在生物学其他更复杂的领域,情况可能并非如此。因此我认为DeepMind在蛋白质折叠方面取得的成功不一定能自动转化应用到其他领域,”AlQuraishi说。

对于一家研究公司来说,DeepMind 注重项目管理方面。每六个月,高级管理人员都会检查优先事项、重组项目、并鼓励团队(尤其是工程师)开展合作。混合学科是例行公事和目的。该公司的许多项目时长超过六个月,一般在两到四年之间。DeepMind虽一直关注研究,但它现在是Alphabet的子公司,也是全球第四大最有价值的公司。伦敦学者期望参与长期开创性的研究,但加州的高管们自然会关注投资回报率。

“我们希望谷歌和Alphabet取得成功,并从我们正在做的研究中获益。现在有数十种包含DeepMind代码和技术的产品,但要注意的是,应是利益推动研究,而不是研究为了获利,”Hassabis说。由Suleyman领导的谷歌DeepMind公司由约一百人组成,其中大多数是工程师,他们将公司的纯研究转化为产品化应用。例如,WaveNet,一种模仿人类声音的语音生成模型,现在应用于大多数谷歌设备中,并在谷歌内部拥有自己的产品团队。

Hassabis说:“工业领域的许多研究都是以产品为主导。问题在于,你只能得到增量研究。这不利于进行可以取得突破性进展、有风险的研究。”

在谈话中,Hassabis语速很快,常常问“对不对?”从而引导听众。他经常向哲学、历史、游戏、心理学、文学、国际象棋、工程等多个其他科学和计算领域发散,但他并没有忽视他最初理论,经常回来澄清一个评论或反思早先的评论。

就像软银的创始人,孙正义设想了300年的蓝图。Hassabis和其他创始人也有一个“DeepMind数十年路线图”。Legg,公司首席科学家,还留有最初的商业计划。Legg 偶尔会在全体会议上展示它,以证明创始人在2010年考虑的很多方法:学习、深度学习、强化学习、增量、概念和转移学习,以及神经科学、记忆和想象力仍然是其研究计划的核心部分。

最初DeepMind仅有一个带公司标志的网页。没有地址、电话号码或“关于我们”。正如Hassabis所说,为了雇佣员工,创始人必须依靠个人联系,让人们相信他们是“正经人和认真的科学家,有真正计划。”

“对于任何初创公司来说,你要说服人们信任你是管理层。但对于DeepMind来说需要更多,因为你需要一种史无前例、独特的方法做到,这个方法不被传统的顶尖科学家所认可。”他说。

科学突破是如何发生的,这是未知的。在学术界,顶尖专家聚集在机构中进行反复的研究,往往结果不确定。进展通常是艰苦和缓慢的。然而在私营部门,在没有限制,而且有机会获得高薪管理顾问的情况下,生产力和创新也在下降。

2019年2月,斯坦福大学经济学家Nicholas Bloom发表了一篇论文,表明许多行业的生产率在下降。“研究工作正在大幅上升,而研究生产力却在急剧下降。摩尔定律就是一个很好的例子。如今,计算机芯片密度每两年翻一番所需的研究人员数量是20世纪70年代初的18倍多。在不同层次的案例研究中,我们发现想法,尤其指数增长,越来越难找到,”Bloom写道。

Hassabis提到,大制药公司在研究上投入了数十亿美元:在季度收益报告的驱动下,随着破产成本的上升,制药业变得更加保守。根据创新基金会Nesta在2018年的一份报告显示,在过去50年里生物医学研发生产率稳步下降——尽管公共和私人投资大幅增加,但新药的研发成本更高。根据该报告,开发新药的成本呈指数级增长,这直接反映在研发支出的低回报率上。据最新统计显示,全球最大制药公司的回报率为3.2%,大大低于他们的资本成本。Deloitte的研究显示,生物制药的研发回报率已降至9年来的最低水平。从2010年的10.1%降至2018年的1.9%。

Hassabis说:“大多数大型制药公司的首席执行官,不是科学家而是来自财务部门或营销部门。这意味着,他们要做的是尝试从已经发明的东西中挤出更多利润,削减成本或更好地迎合市场,而不是真正发明新事物。这不利于天马行空的设想。”

对于许多创业者来说,有一定程度的意外任务——他们所遇到的待解决问题,遇到一个联合创始人或投资者的机会或一个学术主张。这对Hassabis来说并非如此,他早期的一系列决定是有目的性的,这导致DeepMind的创立。“我知道我在干什么,”他说。“从游戏设计,从神经学到编程,在本科研究人工智能,去世界顶级机构,攻读博士学位以及运行初创公司,我试着运用并有意识地选择每一个决策点获得的经验。”

担任CEO是现在他的日常工作。他还有另一个角色——研究员。为了兼顾平衡企业的运行与他的学术利益。在结束白天的执行官后,他在19:30左右回家吃晚饭,约22:30开始进行学术研究,这通常会持续到凌晨4:00-4:30。

“我很享受那段时间,”他说。“我从孩提起就是一个夜行的人。我觉得夜晚非常有利于思考,阅读,写东西。那时我与科学文献打交道。或者我将写一篇论文,或思考一些新的算法或战略,或者调查一些人工智能可以应用的科学领域。”

他会在工作时听音乐。音乐帮助他唤起情感。选择哪种音乐则取决于他想集中或启发。选择的音乐必定没有人声,但对他来说又有些熟悉。

Hassabis说,他会花50%的时间在直接研究上。2018年4月,他雇用了Lila Ibrahim,在英特尔工作18年的硅谷老兵,之后成为Kleiner,Caulfield,Perkins和Byers的参谋长。Ibrahim接手了许多Hassabis的管理任务,他的直接下属从20人降到6人。Ibrahim将她决定加入DeepMind描述为“道德的号召”。她与Hassabis和Legg提出伦理与社会倡议,试图建立标准的应用技术。

“我认为总部基于伦敦会给带来一个稍微不同的角度,这将与总部设立在硅谷会有很大不同。伦敦更人性化,艺术文化的多样性会给创始人带来不一样的开端。以及在DeepMind工作的人们会有特定的做事方式和心态,”她说。

尽管该公司扩展到新总部,但Hassabis认为DeepMind仍然是一个初创公司。他说有很多中美公司在努力尝试这些事情。事实上在商业和政治,美国和中国都把标准化领域作为自己的优势。他提到好几次尽管取得一些进展,但还有很长的路要走。DeepMind的使命是解决人工智能和建立通用人工智能(AGI)。“我希望我们仍然拥有初创公司具有的动力和能量,”他说。

创新是艰难和奇特的。构建过程和一个组织的文化,使其能够削弱统一性,史蒂夫·乔布斯告诉团队,建造Macintosh电脑是很少有公司或机构能实现的。随着DeepMind成长,追求前面的道路,同时密切关注、预测未来几年最具革命性的技术。这是机遇与挑战的并存。

“你将经过很多困难的日子,在一天结束的时候,赚钱并不会让你缓解痛苦,真正能帮助你度过的,是激情和认定你正在做的事情是重要的,”Hassabis说。


“学深圳、赶深圳”,青岛蓝贝大赛走进深圳“引项目”

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【猎云网北京】

8月9日,2019年青岛高新区蓝贝国际创新创业大赛深圳赛区在深圳举行,青岛市委副秘书长张永国、青岛高新区工委副书记、管委主任尚立群共同为同创伟业合伙人、董事总经理唐忠诚等10位新聘任的青岛高新区蓝贝创业导师颁发证书。来自广东省及周围省市的近60个项目方代表、创投大咖等150余人参加深圳初赛。

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经过一天激烈的角逐,基因治疗甲型血友病、潜行鲛GLADIUS MINI水下无人机关键技术研发及产业化、IN-PACK控温材料—动力电池的贴身保姆、云听智能听诊系统、灵瞳射电识别隔墙识人系统等项目获得深圳赛区前10名,这10个项目将共同参战9月份青岛总决赛。作为中国创新引领的高地,深圳赛区共征集了近60个项目参与路演,分别聚集于人工智能、信息技术、智能制造等优势产业领域。

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青岛高新区位于青岛市域地理几何中心,是1992年经国务院批准的首批国家级高新区。近年来,高新区聚焦国家自主创新示范区和国家双创示范基地建设总要求,全力打造高端创新创业人才集聚区、科技生态文化示范区,累计引进项目总投资逾4000亿元,引进院士33名、“千人计划”专家62名,泰山产业领军人才54名,孵化创新创业项目突破2300个。

今年的蓝贝创新创业大赛自6月开展启动仪式以来,相继推出上海、武汉、青岛、北京、深圳、硅谷、伦敦、柏林八场比武擂台,本场是继上海、武汉、青岛、北京后的第五场初赛,并将于9月份在青岛高新区举办总决赛。此次大赛独特之处在于围绕赛前、赛中、赛后,打造“赛事+服务+落地”的双创升级版。大赛被创客们形象地称作“比武招亲”,比的是技术功底和市场前景,招的是高端人才和产业项目。

据悉,“蓝贝”是青岛高新区为加快创新驱动、鼓励创业实践而重点打造的创新创业服务品牌。自2014年以来,蓝贝系列大赛已连续举办6年,通过“以赛招商”的方式,引进创新创业项目300余个,近60个项目获得千万元大赛奖金,康立泰、海纳能源等项目,累计获得融资约2亿元。


提供AI安保和物业机器人服务,科卫机器人获5000万元A轮融资

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【猎云网】8月10日报道

8月9日,科卫机器人宣布式完成5000万元A轮融资。据悉,本轮融资将主要用于升级系统、扩大布局、提高企业整体能力。

科卫机器人成立于2018年4月,隶属于深圳科卫机器人服务有限公司,是一家提供AI安保、物业机器人服务及综合方案的互联网公司。旗下机器人产品线目前包括室内服务、室内巡更、室外巡逻、移动岗哨,4个系列7款机器人产品,同时还提供安保平台、物业平台、消防平台3类平台服务。科卫依托“以人为本,人机结合”的服务理念, “互联网+AI机器人+体验式服务”模式,为客户定制解决方案。


一起装修网北京首家高端设计体验馆正式亮相CBD

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【猎云网北京】8月10日报道(文/张鹏会)

8月10日,一起装修网迎来10周年生日之际,北京首家高端设计体验馆“国贸超级店”开业,正式推出全新的场景化一站式装修服务,整装、别墅大宅、局改及家具软装一应俱全。

一起装修网是上市互联网装修平台(证券代码:870343),成立于2009年,主要从事家装建材家具一站式团购业务,2016年转型为自营家装,截至目前已服务900万业主,70%以上的客户来自口碑介绍。

一起装修网创始人兼CEO黄胜杰表示,一起装修网深耕行业十年,随着整装业绩的稳定增长,以及家装领域的消费升级,针对用户不同层次的需求,开启高端设计领域布局,国贸超级店开业有助于提升品牌形象,向中高端人群辐射,同时将带来更大的线下流量,进一步增强一起装修网持续稳定的获客优势。

走进体验馆,映入眼帘的是一排排通体书架,宁静而舒适。整个体验馆面积1500平米,分为两层,“动”“静”结合,兼顾客户消费体验和员工办公体验。猎云网注意到,一层为别墅大宅设计,专门为用户订制,服务范围包括家装大宅、别墅,工装商业空间、样板间及办公空间等。国贸超级店的开业,预示着一起装修网北京从套餐产品到私人订制跨越式的发展。

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一起装修网的样板间注重用户对生活品质的感知,在空间利用、空间功能优化等方面进行升级,50㎡小户型住出80㎡既视感,60㎡也能玩转轻奢美式风,进一步提升消费居住体验。通过套餐里的主材搭配,用户现场体验,更快更精准的锁定自己内心喜欢的家装风格和生活功能需求。同时可以通过VR设计100%还原到家,实现一站式把控未来家的整体效果并完成挑选、下单。

奥运冠军张湘祥是一起装修网的形象大使及首席体验官,也是一起装修网百万业主中的一位,因朋友的口碑介绍与一起装修网结缘,自住的房子目前正在装修进行中,现场他表示:“专业的事就交给专业的人来做,真正体验一把拎包入住的一站式整装服务,正好借助这个机会把好的企业,好的产品推荐给更多的老百姓。”


“AI之父”卷入性交易丑闻:17岁少女曾被迫与其发生关系

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【猎云网(微信号:)】8月10日报道 (编译:柠萌)

据外媒报道,AI先驱、人工神经网络创始人、图灵奖得主、MIT人工智能实验室创始教授马文·明斯基(Marvin Lee Minsky)卷入一桩臭名昭著的性交易案件中。此事与杰弗里·爱泼斯坦(Jeffrey Epstein)的性交易丑闻有关。爱泼斯坦的受害者作证称,她被迫与MIT教授马文·明斯基发生了性关系。早在2008年,爱泼斯坦就被指控为性犯罪者。最近,由于大量新的性交易指控,他被捕了。

明斯基已于2016年去世,之前一直被认为是爱泼斯坦的合作伙伴,但这是第一次直接指控这位人工智能先驱与爱泼斯坦更广泛的性交易网络有关。证词中还提到了英国安德鲁王子和前新墨西哥州州长Bill Richardson等人。

对明斯基的指控是由一位名叫Virginia Giuffre的女性提出的。在证词中,Giuffre说,明斯基参观爱泼斯坦在美属维尔京群岛的住所时,她被指使与明斯基发生性关系。

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另外有证据证实了Giuffre的说法,她和明斯基在2001年3月乘坐私人飞机从Teterboro飞往Santa Fe和Palm Beach。当时,Giuffre只有17岁,明斯基73岁。

麻省理工学院人工智能实验室的关键成员马文·明斯基开创了第一代自训练算法,在他1969年出版的《感知器》(Perceptrons)一书中确立了人工神经网络的概念。他还开发了第一个头戴式显示器,这是现代VR和增强现实系统的先驱。

爱泼斯坦经常自称为“科学慈善家”,并向研究项目和学术机构捐款。其中许多科学家都是哈佛大学的学生,包括物理学家Lawrence Krauss、George Church和认知心理学家Steven Pinker。据《Slate》杂志报道,明斯基与爱泼斯坦的关系尤其密切,2002年,明斯基在爱泼斯坦的私人岛屿组织了一次为期两天的人工智能研讨会。2012年,爱泼斯坦基金会发布了一份新闻稿,宣传明斯基于2011年12月在该岛组织的另一场会议。

该私人岛屿据称是一个巨大的性交易团伙的所在地。但爱泼斯坦的同事辩称,尽管爱泼斯坦的许多聚会上都有年轻女性在场,但从他的社会关系上看并不清楚这些罪行。

“这些人不仅我见过,” Alan Dershowitz在2015年的一份证词中表示。“Larry Summers、George Church、明斯基、还有世界上一些最杰出的学者和学者都见过。在这些人面前,没有任何关于性或不当行为的暗示。”


博通将以107亿美元收购赛门铁克的企业安全部门

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【猎云网】8月10日报道(编译:小猪配齐)

据外媒报道,芯片制造商博通(Broadcom)周四表示,将以107亿美元现金收购杀毒软件制造商赛门铁克(Symantec)的企业安全部门,以通过交易扩大其软件业务。

赛门铁克和博通的股价在盘后交易中分别上涨3.6%和2%。

博通去年以189亿美元收购美国企业软件制造商CA,并传正就收购基础设施软件公司Tibco进行谈判。Tibco在2014年被Vista Equity Partners以43亿美元私有化。

博通去年曾试图以1170亿美元收购手机芯片制造商高通(Qualcomm),但被川普政府否决。

“并购在博通高速发展战略中扮演核心角色,这笔交易意味着战略进入了下一阶段。”博通首席执行官Hock Tan表示。

通过一系列收购,Tan在掌舵的13年里,这家芯片制造商从数十亿美元市值上升到1080亿美元。

博通方面表示,赛门铁克的交易预计在2020财年的第一季度完成,须经美国、欧盟和日本的监管机构批准。它计划筹集新的债务来为这笔交易融资。

赛门铁克的企业安全部门为企业和政府客户提供多种安全产品和服务,帮助他们提高安全性,同时降低成本和复杂性。该部门收入增长9.9%,已至6.11亿美元。分析师平均预期为5.643亿美元。

赛门铁克一直在与竞争对手进行激烈竞争,消息人士上月曾对路透社表示,赛门铁克放弃了将整个公司出售给博通的谈判,原因是双方在价格上存在分歧。

在赛门铁克今年因会计违规行为受到美国监管机构的调查时,包含首席执行官Greg Clark在内的多名高管纷纷离职。

收购完成后,赛门铁克仅剩面向消费者的Norton LifeLock业务。公司表示,将在第四季度派发每股12美元的特别股息,并回购另外价值11亿美元的股票。

该公司周四公布的第一季度业绩好于预期。公司方面表示,计划在全球裁员7%,支出约1亿美元。截至3月29日,公司雇佣人数超11900人。


AI合成主播“雅尼”首次亮相:搜狗人工智能黑科技不断升级

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【猎云网(微信号:)】8月10日报道(文/奇点)

8月9日,在北京亦创国际会展中心的第三届中国“网络文学+”大会开幕式暨高峰论坛上,搜狗AI合成主播“雅妮”首次亮相。

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这是继搜狗携手新华社“跨年”之后的又一分身技术的落地,基于“分身技术”的引入,这将会颠覆文娱产业现有的模式,从而实现文学IP的虚拟现实智慧转型。

现场,这一黑科技的展示也让观众直接感受到了AI合成主播对标真人真假难辨的人工智能新科技。

大会现场,搜狗携手新华社新媒体中心、咪咕、掌阅三方,基于搜狗分身技术在网络文学及视频直播等领域的合作签署了战略协议。其中着重突出“+”的概念,即在运用网络文学与IP融合的衍生形态上,进一步推动网络文学在创作导向上的积极正向,致力于构建良好的网络文学生态。

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搜狗AI交互技术中心总经理王砚峰也表示:“近年来各行各业都在求变,致力于将技术的和产品的创新融合进行产品及行业的变革,所以从本质来讲,我们此次创新是源于技术的投入和创新的追求。”

“科技+”碰撞“文娱+”,推动IP产业智能化新发展

大会立足于变革传统的网络文学的“折旧模式”,将致力于推动网络文学与影视游戏、人工智能等产业的深度交叉融合,从而建立全新的娱乐消费形态。

在新形态推进过程中,搜狗分身技术恰好为“IP文学”跨领域融接搭建了桥梁,引导了一场“科技+”与“文娱+”的完美碰撞。

搜狗分身技术是基于语音智能合成和形象智能合成两大引擎,能够利用搜狗的AI技术,从图像表情、声音形态、语言习惯、逻辑思维等层面对AI进行拟人化训练,从而生成高度逼真的AI形象或AI分身。

比如开幕式上的AI主持人“雅妮”,实际是在采集少量真人主持李雅妮的形象及语音素材后,经由系统自动学习、训练、形象模拟出来的。

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与此同时,未来将基于搜狗分身技术,文娱产业的跨领域延可能将不再对“高强度、高精尖的人工操作”有刚性需求了,只要经由训练成熟的AI智能系统,即可让用户自主完成“影视-视频”、“游戏-互动”的体验转化。

在本次战略合作中,掌阅就将上线以”月关“、“不信天上掉馅饼“这两位网络小说作家为原型的“AI合成作家”。不久,用户就可以在掌阅App中实时观看“AI合成作家”讲自己的作品。

与此同时,在咪咕70周年专题的主场,搜狗此前与新华社合作推出的“AI合成主播”新小萌也作为彩蛋惊喜亮相,让用户体验首个可视化交互AI合成主持人。

大会上掌阅的签约作家“不信天上掉馅饼“阐述道,作为一个写作的从业者,遇到最大的问题是不能完全将想法真正落笔到实际中去,但在未来,AI将会以智能助手的形式帮助我们高效的将故事转变成文字、将写作技巧在表现形式上以更加淋漓尽致的形态展现出来。

他表示:“我期望这一天能够早点到来,可以让我们从繁重、无意义的工作中解脱出来,能真正让作家创作出更多的故事。”

“搜狗分身”技术实力加盟,“网络文学+”掀新浪潮

“互联网+”推动了产业跨界融合,催生了多种突破常规的行业新模式。其中随着5G在全球的推进,“网络文学+”引入搜狗分身这项前沿黑科技,将成为5G物联时代的下一个新风口。

此次搜狗与新华社、掌阅、咪咕三方的战略合作在“网络文学+”领域中占据了首要地位。

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同时,搜狗提供全球首创的分身技术作为支持,新华社、咪咕、掌阅从新媒体到视频再到网络文学,旗下囊括文娱产业各类头部大牌IP,强强联手,文娱产业AI智慧新变革势不可挡。

王砚峰在大会上也提到,未来“服务AI化”是各行各业的发展趋势,搜狗早已洞察到这一趋势并提前落子,得以为合作伙伴们的“AI化创新服务”提供强力支持。

而今天,将借助“网络文学+”的盛会契机,与新华社、咪咕、掌阅举行合作仪式,正是搜狗分身技术积极探索落地文娱领域的一个里程碑。

AI产业趋向成熟,科幻场景逐渐成真

此前,搜狗分身技术已经成功在传媒、法律行业投入应用,以AI分身协助职业人士从事一些繁杂冗沉的工作,让真人拥有更多时间完成需要脑力创造的任务,从而助力各企业进行智能化升级。

而现在,随着搜狗同文娱领域的企业达成合作,以及自有形象AI合成主播的推出,在人工智能科技领域探索的不断深入,AI产业正逐渐趋向成熟,人工智能虚拟现实转换技术越来越贴近大众生活,也让很多在科幻电影中的场景逐渐变成现实。

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随着5G互联网在全球才刚刚拉开帷幕,搜狗的分身技术在未来应用场景无限广阔。

在未来,其不仅会持续攻破技术瓶颈,深入发展“AI合成主播”、“AI虚拟法官”等现有人工智能项目,还将敢于突破常规,开放签订诸如“网络文学+”这样的战略合作协议。

随着5G助力人工智能的快速发展,未来将着力于让人机交互变得更有情感、更丰富,让机器的表达从声音到多模态交互形式实现快速转变。让各行各业的从业人士从日常繁重的、重复性的劳动工作中解放出来,才能真正让人们将自己的热情、精力投放到创作性的工作中来,实现真正自我价值的提升。