История искусственного интеллекта, предсказавшего победителей конкурса «Я певец» | ТМТпост
Ай успешно предсказал тройку лучших участников финала 4-го сезона «Я певец» и, в конце концов, смог назвать победителя, Ли Вэнь. Похоже, ИИ научился заглядывать в сердца людей.
8 апреля на финальном этапе конкурса 4-го сезона I Am A Singer неожиданно появился злоумышленник по имени Ай, ИИ, разработанный Алиюном, который, как ожидается, предскажет победителей конкурса. Перед финальным соревнованием Ай предсказал, что у Хуан Чжилие самые высокие шансы на победу, но не смог назвать победителя. Однако следует отметить, что Ай успешно предсказал тройку лучших участников.
Узнав об фундаментальном механизме, на котором основан Ai, мы, TMTpost, узнали, что алгоритм Ai — это не просто продукт технологии глубокого обучения, но гораздо более продвинутый алгоритм, основанный на ней. Чтобы подтвердить эту гипотезу, мы проконсультировались с главным ученым Aliyun по искусственному интеллекту Мин Ванли, и ответ был ДА.
Так почему же алгоритм Ай более продвинутый?
Хотя Алиюн не раскрыл много информации об алгоритме ИИ, помимо заявления о том, что ИИ основан на нейросети, социальных вычислениях, технологии распознавания эмоций и т. д., оказалось, что ИИ способен воспринимать и обрабатывать истинную природу текущих событий и понимать человеческие эмоции.
Чтобы представить это в перспективе, было три препятствия, которые бросили вызов Ай, предсказывая результат. Во-первых, финальный конкурс I Am A Singer представлял собой битву семи певцов, полностью отличающуюся от битвы AlphaGo с Ли Шиши. Во-вторых, музыка или, скажем, исполнение певцов — это не только эмоциональное взаимодействие, но и оценка искусства. Разный стиль пения, понтичелло и фальцет могут дать совершенно разные результаты, и они непредсказуемы. Что еще более важно, во время живых выступлений певцы много импровизируют, то есть они также выпрыгивают из коробки и создают что-то новое в зависимости от ситуации. В-третьих, окончательный результат был определен голосованием команды спутникового канала Хунань, зрителей, смотрящих шоу дома по телевизору, 500 общественных судей на месте происшествия и выступления 7 певцов. Весь этот процесс был полон случайных возможностей.
Проще говоря, алгоритм глубокого обучения AlphaGo, который сосредоточен вокруг игры в го и основан на технологии распознавания голоса и распознавания изображений, направлен на достижение единственной и прямой цели, то есть на победу в игре, в то время как Ай в значительной степени пытался выполнить несколько задач, заставив Алиюн выбрать более продвинутый алгоритм. Мин Ванли сказал TMTpost, что искусственный интеллект в основном основан на процессе оптимизации принятия решений. «В процессе принятия решений необходимо ввести множество наборов переменных, многие из которых получены в результате оптимизации глубокого обучения».
Перед 4-м сезоном «Я певец» алгоритм Ай был принят Транспортным бюро провинции Чжэцзян для прогнозирования состояния дорог. Многие могут не знать, что алгоритмы, приспособленные для управления городским хозяйством и макроэкономики, являются многозадачными продвинутыми алгоритмами. Западный мир уже давно использует такие алгоритмы для управления городом и разработки макрополитики. Эти алгоритмы включают алгоритм имитации отжига, генетический алгоритм и т. д. Мин Ванли сказал TMTpost, что Ai основан на независимо разработанном алгоритме, а не на существующих.
Мин Ванли, отец Ай
Так как же ИИ достиг функций продвинутых алгоритмов? Чтобы ответить на этот вопрос, мы должны были бы упомянуть отца Алиюна и Ай, Мина Ванли, ученого по искусственному интеллекту в Alibaba.
В возрасте 14 лет Мин Ванли поступил в класс подростковых талантов Китайского университета науки и технологий. Позже, когда ему исполнилось 19 лет, Мин Ванли отправился в США, чтобы получить степень магистра физики. В 2004 году Мин получил докторскую степень в области статистики. из Чикагского университета. После окончания школы он сначала работал исследователем в IBM Watson, а затем в Google. В 2013 году он в конце концов присоединился к команде Aliyun AI, той самой команде, которая разработала AI.
Мин Ванли заявил, что его опыт, накопленный в IBM Watson, очень помог ему. IBM была первой, кто разработал стратегию интеллектуального города, предвидя будущую тенденцию. В 2005 году, после продажи своего бизнеса по производству ПК компании Lenovo, IBM начала трансформацию. В ходе этого процесса IBM обнаружила, что ее самым большим недостатком было отсутствие возможности обрабатывать и анализировать большие объемы данных, поэтому компания провела соответствующие исследования, в том числе массовый анализ данных, извлечение ключевой информации, прогнозное моделирование, машинное обучение и т. д. С Получив шанс, Мин Ванли смогла принять участие в реальных действиях и получить непосредственный опыт.
Позже Мин Ванли начал работать в Google, где он отвечал за исследование таргетинга рекламы на мобильных клиентов, основной технологии в индустрии интернет-рекламы. Такие исследования включают изучение анализа массовых данных, что является очень важным компонентом для ИИ. Для достижения цели команде пришлось проанализировать огромное количество данных и использовать технологию машинного обучения, чтобы повысить точность таргетинга рекламы, чтобы улучшить скорость просмотра.
Оптимизация процесса анализа данных таргетинга мобильной рекламы включает в себя: определение контента, который просматривали пользователи; определение местонахождения пользователей (независимо от того, едут ли они за рулем или сидят в ресторане); определение того, нравится ли пользователям реклама и т. д. Это переменные из разных ситуаций, которые будут определять окончательное решение, очень похожее на ситуацию, в которой Ай должен был предсказать победителя 4 сезона «Я певец».
Мин Ванли занимается исследованиями и разработками, связанными с машинным обучением и прикладными алгоритмами, и имеет несколько международных патентов в области анализа ЭЭГ, интеллектуального анализа многомерных данных, теории стохастических процессов, анализа временных рядов, сетевых потоков и т. д. В 2011 году Мин опубликовал свое исследование. о прогнозировании транспортных потоков. Его исследование является самым цитируемым в этой области за последние пять лет во всем мире.
В 2013 году охотник за головами нашел Мин Ванли и попытался убедить его присоединиться к Алиюну. «В Китае есть компания, которая обрабатывает данные больше, чем Amazon, eBay и PayPay вместе взятые», — сказал охотник за головами. «Если вам действительно нравится эта область, то ваше место здесь, Alibaba». В конце концов, Мин Ванли принял решение присоединиться к Алиюн.
Развитие ИИ
Начиная с 2012 года, Aliyun разрабатывает механизм массовой обработки данных под названием MaxCompute (ODPS), впоследствии жизненно важную инфраструктуру для Ai.
ODPS — единственная платформа обработки данных, поддерживающая более 30 бизнес-подразделений Alibaba. В конкурсе Sort Benchmark 2015 года компания ODPS завершила процесс сортировки ящиков всего за 377 секунд, побив предыдущий рекорд в 1406 секунд, установленный Apache Spark, и установив четыре мировых рекорда. В настоящее время MaxCompute может обрабатывать 100 ПБ данных, около 100 миллионов HD-фильмов, чтобы представить их в перспективе, за 6 часов.
Стоит отметить, что вычислительная система реального времени ODPS StreamSQL, которая позже была названа StreamCompute, может обрабатывать триллионы информации, данные уровня PB и запросы уровня миллионов запросов в секунду. Это рекомендательная система в режиме реального времени, которая рекомендует товары в соответствии с поведенческими данными пользователей (просмотры, транзакции, список избранного и т. д.).
По словам Алиюна, Ай учится в десять тысяч раз быстрее, чем люди, а это означает, что Айу требуется всего десять часов, чтобы что-то освоить, в то время как людям потребуется десять тысяч часов. Мощные возможности обучения Ai подкрепляются платформами анализа больших данных Aliyun, такими как MaxCompute и StreamCompute. «Анализ больших данных Aliyun был протестирован в реальных условиях. Это то, что выделяет его из толпы», — сказал он. Эта платформа была протестирована тысячами инженеров Alibaba, в том числе в рамках фестиваля шоппинга Double Eleven.
При разработке MaxCompute команда Aliyun Ai также работала над разработкой систем алгоритмов Ai, таких как области глубокого обучения, анализа эмоций в социальных сетях, семантического анализа, оптимизированного алгоритма и т. д. К 2015 году алгоритмы AI Aliyun применялись в различных сценариях в рамках Бизнес Alibaba, оказывается зрелым. Позже они были преобразованы в различные модули и установлены в MaxCompute.
«Это означает, что ИИ-модули Aliyun нацелены на конкретные сценарии приложений, а не на какие-то абстрактные цели. Мы не с головой погрузились в нашу работу в течение четырех лет только для того, чтобы создать ИИ, который может предсказать победителя реалити-шоу. Этому результату способствует вся бизнес-экосистема Alibaba», — сказал Мин Ванли TMTpost.
Система алгоритмов Ай
Aliyun впервые начинает разрабатывать технологию искусственного интеллекта еще в 2012 году. До того, как я стал певцом, Ai действительно добился некоторых результатов. Например, он помог фотоэлектрическим солнечным электростанциям оценить эффективность производства электроэнергии, чтобы снизить потребление энергии, а Бюро регулирования водных ресурсов спрогнозировало уровень водохранилища, чтобы предотвратить несчастные случаи. Кроме того, он также служил агентом по обслуживанию клиентов для финансовых организаций, отвечая на телефонные звонки, и помогал AliMusic предсказывать певцов, которые могли стать звездами.
В команду Ай входят инженеры, ученые, а также профессионалы из AliMusic в качестве тренеров, которые помогают ему научиться ценить музыку. Опираясь на базу данных AliMusic, Ай научился автоматически определять и обрабатывать характеристики музыки и оценивать ее с разных сторон, включая высоту тона, эмоциональную силу, сонограмму и основную частоту. Выявив и обработав эти элементы, Ай смог оценить их вклад, который сделал бы песню более популярной среди публики. Однако до сих пор Ай не изучил все жанры музыки, такие как корейские и другие иностранные песни.
Так как же Ай предсказал исход? Ай изучил предыдущее выступление и результаты участников на предмет переменных, которые могут определить результат, и построил модель в реальном времени, чтобы делать прогнозы. Эта модель включала в себя песни, самих певцов, фанатов, живую атмосферу, обсуждение зрителей онлайн и т. д. Все эти точки зрения предоставили данные для процесса машинного обучения. Некоторые данные были статичными, некоторые менялись в соответствии с живым шоу и требовали обработки в реальном времени.
Мин Ванли рассказала, что в глазах Ай у певцов есть тысячи разных ярлыков. Например, Ли Вэнь — певица 70-х годов рождения, в настоящее время американка-китаянка, проживающая в США, знаковая фигура, сексуальная, с песнями жанра R&B и соул и послужным списком на «Оскаре». Элементов, которые могли повлиять на результат живого выступления, было много, поэтому AI должен найти эти информационные переменные, которые включают жанр, стиль, аранжировку и приглашенных исполнителей песен, а также выступление танцоров и артистов. сами певцы. Кроме того, данные в Интернете, созданные онлайн-зрителями, также учитывались. Ай объединил все эти элементы в логическую систему и определил результат.
Короче говоря, Ай наблюдал за элементами, которые могли повлиять на голосование. Это процесс понимания человеческих предпочтений и мышления.
В отличие от Xiao Bing от Microsoft
Xiao Bing от Microsoft, будучи ИИ, который также фокусируется на алгоритмах эмоций, сильно отличается от ИИ. По словам Мин Ванли, Сяо Бин может легко понять ситуацию, участвуя в беседе с людьми в формате вопросов и ответов, а затем построить модель, связанную с лингвистикой, для анализа. В отличие от этого, Аи нужно было понимать музыку семи разных певцов, что выходит за рамки человеческого языка. Вот где Ай кажется другим.
Мин Ванли добавил, что проблемы, с которыми столкнулся Ай, были чрезвычайно сложными. Например, выход Сун Нан из конкурса был совершенно случайным и внезапным, чего Ай никак не мог ожидать. Подобные события создали много препятствий для Аи в обучении. В прямом эфире могло случиться все что угодно. Какими бы точными ни были предсказания Ай, это все же успешная попытка.
Кроме того, у Ай нет четкой бизнес-модели по сравнению с Сяо Бингом. В настоящее время Microsoft пытается сделать Xiao Bing фундаментальной инфраструктурой искусственного интеллекта для продуктов и услуг компании. По сравнению с популярными в настоящее время алгоритмами глубокого обучения, многоцелевой оптимальный алгоритм AI не имеет явной коммерческой перспективы.
«У нас есть проект, который изучает индекс счастья и здоровья. Способность Ай ценить музыку, которая является искусством, является признаком понимания счастья и здоровья. Достижение этого уже является крупным технологическим прорывом», — сказал Мин Ванли, раскрывая стратегию Alibaba на будущее с точки зрения бизнес-модели. «Кроме того, возможности искусственного интеллекта можно легко применить в сфере бизнеса, и его потенциал был подтвержден его эффективностью в таких областях, как управление дорожным движением и прогноз погоды».
Успех Ай в предсказании победителей четвертого сезона «Я певец» привлек внимание широкой публики. IBM даже передала привет Alibaba до начала конкурса. Что еще более важно, это событие стало большим вызовом для многоцелевого оптимального алгоритма и самым первым шоу, представленным таким ИИ в Китае китайской аудитории.
От Сяо Бина до Ай исследования и разработки алгоритмов смещались в сторону изучения человеческих эмоций. В любом случае, это признак перехода технологии ИИ на следующий уровень.
(Нравится наша страница Facebook и следите за нами сейчас в Twitter @tmtpostenglish, Medium @TMTpost и в Instagram @tmtpost_english.)
[Статья опубликована и отредактирована с разрешения автора @Wu NingChuan, пожалуйста, указывайте источник и гиперссылку при воспроизведении.]
Переведено Гарретом Ли (старшим переводчиком в PAGE TO PAGE), работающим в TMTpost.
"(Китайская версия)"
Первоначально опубликовано на www.tmtpost.com.
