百度吴甜首度解读“AI新基建” 剧透深度学习开发者峰会五月再临！

语音、视觉等技术在人工智能技术中属于感知层技术，类比于人的感知能力。人还有非常强的认知能力，对人工智能而言，认知能力主要体现在自然语言处理、知识图谱等语言和知识类技术上。百度构建了超大规模多元异构知识图谱，包括实体图谱、事件图谱、行业图谱、关注点图谱、POI图谱，这些图谱都会根据需求场景需要，不断扩充和延展。

举一个例子，基于知识图谱视频语义理解，从视觉视角上提取特征，通过语音识别对视频当中人物的对话、言论等等进行语音的识别和提取特征，还可以对视频标题以及周边文本进行文本理解。这些基础理解之后，再结合知识图谱中的视频理解子图，在知识图谱中进行计算和推理，对刚刚产生的理解的标签、理解的特征进行补全、关联等等一系列操作，最终用在产品上，将会对整个视频内容有更深度的理解。这是用感知技术和认知技术进行多模态融合的典型例子。

AI技术如果能够完全、充分理解人的语言，将会是迈向通用人工智能技术非常重要的突破。这方面百度也持续有新的突破。百度推出的ERNIE是持续学习的语义理解框架，可以进行增强的语义理解。比如我们想让AI算法理解实体，我们会用百科的内容、网页内容进行实体识别任务的构造，然后由预训练模型进行学习，再对场景上进行针对性的fine-tuning，这样可以得到实体学习更强的语义理解模型。再复杂一点的任务，比如构建因果关系的识别任务，也是通过技术方式，构造大量因果的知识，然后由大的预训练模型进行学习，再进行任务上的调优学习。百度ERNIE模型已经学习了13亿以上的知识，在NLP任务上全面刷新了任务效果，目前在共计16个中英文效果上超过了BERT、XLNet，取得了SOTA效果。这张图展示出来的就是不断加以新的知识，让ERNIE在持续学习过程中，推动自然语言推断、自动问答、文本相似度、情感分析任务上等等有持续不断的效果提升。

以上是AI技术方向最新的进展概览，百度大脑也打造了完整的AI安全体系，从基础开源技术矩阵到开放行业解决方案，到与学术界、企业、政府、机构等开放协作，整个技术产品已经覆盖到了云管端，以及大数据、云计算一系列风险问题，这样的安全体系也是为AI技术产业应用有一个保驾护航的作用，可以推动AI时代安全生态的建设，让大家在使用AI技术开展各种各样应用创新的时候，没有安全的后顾之忧。

刚刚以百度工作为例，详细说明了AI新基建当中最基础的技术平台现在的状态，新基建不仅仅是技术平台，所以接下来进入今天要分享的第二部分，AI应用价值的创造。

   二、AI应用价值

（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

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