商汤的人工智能：AlphaGo低调的中国同行

2016-04-13 10:36

　　历史上，谷歌曾进行过一个“猫脸识别”的实验，建立一个由10亿个节点的神经网络，让其“观看”大量视频，人工大脑自主“学会”了识别猫脸的技能，此前没有预先编写任何程序告诉计算机什么是“猫脸”，完全是通过海量视频和数据分析猫脸的特征。

　　深度学习的技术渊源，可追溯至上世纪80年代，受限于运算能力以及数据量，在学术界长期处于边缘地段，2006年后，由于IT技术的进步，其学派开始崛起；随后，微软人工智能首席科学家邓力(liDeng)将其应用于语音领域，并取得重大突破，邓及其合作者在2009-2010年间开发了一套算法，迅速将语音识别的准确率提高到一个新量级，一大代表性成果即全自动同声翻译系统，可实时把英文演讲翻译成中文并以中文语音输出。

　　“这项研究改变了人工智能的产业现状，引爆了学术界，深度学习马上成为大热点，”徐立评论说，“大量研究开始朝着深度学习方向迅猛推进，像推火车一样，技术应用不断拓展，计算准确率大幅度提升。”2013年，《麻省理工科技评论》(MITTechnologyReview)将深度学习列为世界十大突破性技术之首。

　　据徐立介绍，深度学习目前主要应用于3大领域：语音识别、自然语言处理(代表性例子，微软小冰)以及计算机视觉。2010年前后，徐立时为香港中文大学的博士后，与汤晓鸥教授港中文多媒体实验室师兄弟多有接触，后者是深度学习在视觉领域应用的先驱。

　　其中，颇具说服力的成就是，在CVPR、ICCV和ECCV三大计算机视觉学术会议上，前3年有关深度学习的文章共29篇，其中14篇出自香港中文大学多媒体实验室，其团队后成为商汤科技的骨干研究力量。可以说，在深度学习与计算机视觉刚刚联姻时，正是学术方向的明智选择以及强执行力，成就了商汤科技现在的商业价值。

　　直到现在，商汤科技也保持着浓厚的学术色彩，其人才团队中有不少来自MIT、斯坦福、香港大学、香港中文大学、清华大学等高校及其实验室，以及谷歌、百度、微软、阿里巴巴等产业界领军人物，其中包括5位MicrosoftresearchFellow，2位A-star(阿里星人才计划)，聚集华人世界中一批深度学习和计算机视觉领域专家。200余人的公司中，拥有超过50多名博士全职任职。

　　“商汤的很多科学家非常抢手，我们提供的工资并不比业界巨头高，”徐立解释说，“这些科学家愿意过来，是因为我们真心相信，在人工智能这样的关键领域，中国原创科技完全有机会走到世界前列。”