Em 1956, o conceito de Inteligência Artificial (IA) foi proposto pela primeira vez, e já se passaram mais de sessenta anos desde então. Nos últimos 60 anos, a IA passou por um processo de surto para inverno frio e depois para crescimento bárbaro. Com o aprimoramento de tecnologias como interação humano-computador e aprendizado de máquina, a IA se tornou uma nova tendência na era tecnológica.
Em 2022, a indústria de IA mais uma vez dará início a um novo nó, o AI Generated Content (AIGC, AI Generated Content) virá de trás e se tornará um grande evento na história da revolução tecnológica em uma velocidade além das expectativas das pessoas. Seja o "pintor de IA" DALL-E2 ou o robô de bate-papo "conversa universal" ChatGPT, a IA generativa está rapidamente dando origem a um novo sistema, padrão e ecologia de revolução tecnológica.
Virando o relógio para 2023, o entusiasmo causado pelo AIGC não diminuiu, mas aumentou, e a nova era da criação inteligente não só trará mudanças profundas na produtividade, mas também mudará ainda mais a evolução do pensamento humano. Nesse sentido, o grupo de pesquisa de economia digital do 21st Century Business Herald planejou uma série de relatórios sobre "Chasing the Waves AIGC" para interpretar as possibilidades técnicas e perspectivas de negócios trazidas pelo AIGC em múltiplas dimensões.
Bai Yang, repórter do 21st Century Business Herald, relata de Pequim
Sob a nova onda de IA, uma corrida armamentista global em torno da IA também começou. No momento, embora o ChatGPT esteja liderando o caminho, na verdade é apenas a ponta do iceberg. Em seguida, os aplicativos de IA baseados em grandes modelos continuarão a surgir. Assim como o advento da Internet móvel há dez anos, uma nova era de mudanças está se desenrolando silenciosamente.
Diante das oportunidades da época, as pessoas sempre ficarão entusiasmadas, e os gigantes da tecnologia em casa e no exterior estão se preparando e prontos para começar. Zhou Ming, fundador e CEO da Lanzhou Technology, disse recentemente em entrevista ao 21st Century Business Herald que as empresas chinesas não devem descansar sobre os louros e aprender com os outros quando constroem modelos em grande escala. , porque nas últimas duas décadas, a China fez grandes progressos e também conseguiu sair das características chinesas no campo da IA.
Zhou Ming deu um exemplo: "Por exemplo, tornando cada função do modelo grande mais controlável ou assumindo a liderança na implementação de To B, essas se tornarão características chinesas e, com essas coisas, uma 'facção chinesa' no marcial as artes podem ser formadas. Também pode permitir que os colegas vejam o poder da China."
De fato, nos últimos dez anos, toda a indústria de IA passou por um período de rápido desenvolvimento, e muitas empresas chinesas também investiram enormes recursos nesse campo, o que também tornou a China líder global em alguns segmentos de IA. Entre muitas empresas de tecnologia chinesas, a Tencent tem um layout inicial de IA e possui práticas ricas em aplicativos de IA. Portanto, este artigo usará a Tencent como amostra, esperando observar seu caminho de desenvolvimento de IA, que pode trazer benefícios para o desenvolvimento futuro da indústria. Alguma iluminação.
Disposição dezesseis anos atrás
A IA da China surgiu inicialmente em torno das necessidades dos produtos. Por exemplo, o ponto de partida da Tencent AI foi em 2007. Naquele ano, a Tencent investiu 100 milhões de yuans para construir o Tencent Research Institute.
Wu Yongjian, que atualmente é vice-presidente da Tencent Cloud e chefe da Tencent Cloud Intelligent Research and Development, ingressou na Tencent em 2008. O primeiro departamento foi o Tencent Research Institute. Ele disse ao repórter do 21st Century Business Herald que a pesquisa do Tencent Research Institute foi muito orientada para a aplicação no início. Por exemplo, um dos trabalhos que ele fazia na época era desenvolver tecnologia de processamento de imagem em torno de imagens QQ.
"Mais tarde, com a ajuda de nossa tecnologia, o tempo de processamento do vídeo QQ foi reduzido para cerca de 60% do original, e o efeito foi muito óbvio. Então essa tecnologia foi aplicada a outros departamentos, como jogos", disse Wu Yongjian. Foi também a partir daí que o Tencent Research Institute descobriu que é mais adequado fazer reservas técnicas sozinho, então toda a equipe começou a se transformar, de uma equipe voltada para o produto para uma equipe de suporte técnico.
Posteriormente, o Tencent Research Institute fez muitas conquistas em reconhecimento de padrões, comunicação multimídia, mineração de dados, processamento de imagens e segmentação de palavras. Em 2011, a Tencent havia solicitado mais de 4,000 patentes, o que era mais do que a soma de outras empresas domésticas de Internet, das quais o Tencent Research Institute contribuiu com mais da metade.
Originado do Tencent Research Institute, Wu Yunsheng, Wu Yongjian e outros mais tarde formaram a equipe do Youtu Lab, tornando-se o principal laboratório de visão computacional do setor. Mais tarde, a Tencent também estabeleceu sucessivamente várias equipes de pesquisa técnica, como a equipe de voz WeChat Zhiling, criada em 2011, que desenvolve principalmente tecnologia de inteligência artificial de voz.
Se dissermos que antes de 2012, a equipe de pesquisa e desenvolvimento de tecnologia da Tencent era mais para servir ao seu próprio negócio, então, desde o estabelecimento do AI Lab em 2016, a Tencent começou a caminhar sobre "duas pernas" de pesquisa básica e prática industrial. Portanto, o caminho da IA da Tencent é estender continuamente do negócio de serviços para a pesquisa de tecnologia de ponta upstream.
Em 2019, na Conferência Mundial de Inteligência Artificial realizada naquele ano, Ma Huateng, presidente e CEO da Tencent, afirmou que a Tencent estabeleceu quatro laboratórios de IA, cobrindo IA desde pesquisa básica abrangente até o desenvolvimento de vários aplicativos, e também estabeleceu tecnologia de ponta . Explore a matriz de laboratórios, abrangendo robótica, computação quântica, 5G, edge computing, IoT, etc.
De acordo com os dados, em 2019, o número de pedidos de patente da Tencent nos principais países do mundo ultrapassou 30,000, e o número de patentes autorizadas ultrapassou 10,000. Naquela época, esse número ocupava o primeiro lugar entre as empresas nacionais de Internet e o segundo lugar entre as empresas globais de Internet, perdendo apenas para o Google.
Explorar tecnologia de ponta
Na matriz de laboratório da Tencent, existem muitas pesquisas aparentemente "não fizeram negócios", que na verdade são pesquisas da Tencent sobre futuras tecnologias básicas.
Por exemplo, muitas pessoas sabem que em 2016, o AlphaGo do Google derrotou o campeão Go humano. Na verdade, depois que o Go AI "Fine Art" do Tencent AI Lab foi lançado em 2016, ele também ganhou os principais campeonatos de torneios do mundo quatro vezes e, desde 2018, ele trabalha como um AI dedicado para o treinamento do Nacional Chinês. Go Team de graça.
Outro exemplo é que, em 2017, a Tencent aplicou a tecnologia de inteligência artificial ao campo médico e lançou o produto de IA "Tencent Miying", que pode ajudar os médicos na triagem de imagens médicas e no diagnóstico médico. Em novembro de 2017, o Ministério da Ciência e Tecnologia anunciou a lista do primeiro lote de plataformas nacionais de inovação aberta de inteligência artificial de nova geração, incluindo a confiança na Tencent para construir uma plataforma nacional de inovação aberta de inteligência artificial de nova geração para imagens médicas.
Em 2021, a Tencent lançou o primeiro robô quadrúpede multimodal Max com software e hardware autodesenvolvidos. Naquela época, Max contava com o design integrado da roda do pé para ficar em pé e se mover de quadrúpede para bípede, e pode completar backflips, auto-recuperação de queda e outras ações.
Max nasceu do Tencent Robotics X Laboratory, estabelecido em 2018. A principal direção de pesquisa deste laboratório são os robôs, incluindo a capacidade de percepção como a tecnologia básica dos robôs e as tecnologias de três pilares de movimento sensível, manipulação hábil e inteligência corpo. Atualmente, além de Max, o laboratório também lançou produtos como o cachorro-robô Jamoca e o robô de patas com rodas Ollie.
Além disso, a Tencent também tem um plano de longo prazo para o modelo de IA em larga escala que atraiu muita atenção recentemente. Em abril do ano passado, a Tencent divulgou pela primeira vez o progresso do desenvolvimento de seu grande modelo AI "Hunyuan". É relatado que o grande modelo Hunyuan AI cobre completamente os modelos básicos, como NLP (Natural Language Processing), CV (Computer Vision), multimodalidade e muitos outros modelos da indústria. VCR, MSR-VTT, MSVD e outros conjuntos de dados multimodais autorizados alcançaram o topo da lista.
Recentemente, a equipe de modelo em grande escala da Hunyuan AI também lançou o modelo em grande escala NLP trilhão, que não apenas quebrou mais uma vez o recorde das três principais listas de CLUE, mas também se beneficiou das características de baixo custo e inclusão, o modelo também alcançou com sucesso a Tencent Advertising, Search, chat e outros produtos internos e atende clientes externos por meio da Tencent Cloud.
A equipe de modelo grande da Tencent Hunyuan AI afirmou que, como modelos de rede neural maiores geralmente significam desempenho de modelo mais forte, o modelo grande Hunyuan NLP se concentrará em explorar escalas de parâmetros de modelo maiores no futuro, por um lado, e por outro lado. Combine áudio, imagem, vídeo e outras informações multimodais para criar ainda mais um modelo grande de IA multimodal mais poderoso. Além disso, com o aumento da direção AIGC, o grande modelo Hunyuan AI continuará a promover a atualização contínua nas áreas de geração de conteúdo de texto e gráficos Vincent no futuro.
Foco na aplicação de cena
Do outro lado da pesquisa básica está a prática industrial. Ma Huateng afirmou repetidamente: "O layout de IA da Tencent se concentra em aplicações de cena, não em pesquisa para pesquisa."
Assim como nos primeiros dias, a Tencent AI partiu de cenários de usuários e usou a tecnologia AI para resolver as necessidades internas do produto. A médio prazo, promoveu o desenvolvimento da inteligência artificial geral com pesquisa mais cenários, enfatizando que “os acadêmicos têm influência e a indústria tem produção”. Agora, a Tencent está usando IA para resolver problemas em cenários verticais da indústria, incubando soluções personalizadas em ferramentas de plataforma de IA padronizadas.
Uma pessoa da Tencent disse que a equipe Tencent AI é diferente da equipe de pesquisa tradicional. É uma construção sistemática. Desde algoritmos, engenharia, qualidade, dados, produtos, até todo o modelo de comercialização, pode haver o primeiro e o último, como a pesquisa. Vá primeiro e a comercialização vem por último, mas o todo é um carro construindo e seguindo em frente.
Wu Yongjian apontou: "Se o objetivo for difícil o suficiente e a cena for complexa o suficiente, isso nos levará a criar um algoritmo de classe mundial. Da mesma forma, quando sua pesquisa de algoritmo resolve um problema de classe mundial, o algoritmo é mais valioso. , não apenas para publicar artigos".
A fim de acelerar a implementação industrial da tecnologia de IA, em novembro de 2021, a Tencent lançou oficialmente a marca "Tencent Cloud Smart", por meio da agregação dos produtos e capacidades técnicas de laboratórios de IA, como Tencent Youtu Lab e Tencent AI Lab, bem como como anos de experiência na prática industrial, saída externa do suporte de poder de computação subjacente para a plataforma de desenvolvimento de IA, soluções de produtos de IA e métodos de transformação digital inteligente de alto nível de toda a cadeia de serviços.
Por exemplo, no nível de poder de computação subjacente, a Tencent usa "uma nuvem com vários núcleos" como base para acelerar o desempenho do poder de computação com a ajuda de chips de IA autodesenvolvidos; no nível de desenvolvimento de IA, a Tencent usa a "Tencent Cloud TI Platform" como o núcleo para ajudar os clientes a criar e implantar aplicativos de IA rapidamente.
Zixiao é o chip autodesenvolvido da Tencent para cenários de raciocínio de IA. Ele foi adaptado para a plataforma Tencent Cloud TI, que melhorou o desempenho de um único cartão em 200 por cento, reduziu o custo de otimização de energia de computação da unidade em 50 por cento e economizou o consumo de energia de energia de computação verde. 60 por cento. Song Dandan, chefe dos produtos de computação heterogênea da Tencent Cloud, disse ao 21st Century Business Herald que esses chips serão implantados primeiro nos negócios autodesenvolvidos da Tencent e, no futuro, espera-se que sirvam serviços externos na forma de serviços PaaS .
Em torno da plataforma TI, a Tencent também construiu uma matriz de produtos, incluindo plataforma de rotulagem TI-DataTruth, plataforma de treinamento TI-ONE, plataforma de aplicativos TI-Matrix, ferramenta de aceleração TI-ACC e também inclui plataforma de treinamento TI-OCR, TI-AOI plataforma de treinamento de inspeção de qualidade industrial, etc. Esses produtos também foram aplicados em pan-interação, finanças, indústria, mídia, pan-governamentais, médicos e outros setores, ajudando a realizar muitos campos subdivididos, como inspeção de qualidade industrial inteligente, meio financeiro de IA plataforma, gerenciamento de operação de cidade inteligente e diagnóstico auxiliar de doenças. Desenvolvimento de aplicações de IA.
Li Xuechao, vice-presidente da Tencent Cloud e chefe da Tencent Cloud Intelligent Platform, disse ao 21st Century Business Herald que toda a IA realmente entrou na área de águas profundas em termos de implementação. "No passado, os clientes só precisavam que você fornecesse alguns recursos de IA, mas agora, o que os clientes propõem são todos os aplicativos de cenário e você precisa integrar a IA aos cenários de negócios".
Na opinião de Li Xuechao, por meio do modelo atual de "grande modelo de pré-treinamento mais ajuste fino de tarefas a jusante", os aplicativos de IA definitivamente se tornarão mais generalizados. Com base nisso, os cenários originais de aplicativos de IA serão aprofundados. Ao mesmo tempo, a IA também penetrará em mais cenas.
No entanto, também apontou que a prioridade de fazer aplicativos de IA é resolver problemas; portanto, em muitos cenários, o modelo original de IA pode resolver o problema, portanto, não há necessidade de acompanhar o calor. Afinal, o uso de modelos grandes também trará benefícios adicionais aos clientes. o custo de. Mas para alguns cenários, como atendimento ao cliente inteligente, se o uso de modelos grandes puder trazer melhorias de efeito direto, você pode experimentá-lo enquanto avalia o desempenho de custo.
Nesta competição global de IA, precisamos prestar atenção e competir com a pesquisa de tecnologia de ponta. Ao mesmo tempo, precisamos fazer algumas coisas práticas de acordo com as condições do mercado. Zhou Ming disse ao 21st Century Business Herald que os serviços das empresas To B na China são muito diferentes daqueles em países estrangeiros. A ecologia SaaS em países estrangeiros é muito madura e pequenas e médias empresas se acostumaram a receber serviços por meio de SaaS, mas muitas empresas na China não aceitam SaaS. implantar.
Isso significa que é preciso mais esforço para atender os clientes To B, como entender as necessidades do cliente, fazer um bom trabalho no processo de negócios "última milha" e na conexão do sistema, além de considerar os custos de entrega e manutenção. "Se o seu modelo for frágil, você pode perder um projeto para um projeto.
Portanto, você deve fazer um bom trabalho na base e também deve entender os clientes e ter a capacidade de iterar rapidamente. É isso que as empresas chinesas devem enfrentar quando fabricam os chamados modelos grandes. Na realidade, desse ponto de vista, se você quiser apenas copiar rapidamente um ChatGPT e depois ganhar dinheiro rápido, é muito ingênuo", disse Zhou Ming.