今日头条马维英：从结绳记事到超级智能，AI Era保持竞争力的5大优势
2017-03-29 14:33 来源: 人工智能 /今日头条 /技术
原标题：今日头条马维英：从结绳记事到超级智能，AI Era保持竞争力的5大优势
新智元报道
【新智元导读】在2017新智元开源·生态AI技术峰会上，今日头条副总裁兼人工智能实验室主任马维英发表了演讲《智能连接人与信息：信息流的未来与人工智能的机会》，分享了今日头条如何用人工智能技术重新定义信息与内容的平台，致力于颠覆从内容创作、分发、消费到人与人互动产生的信息的愿景。马维英认为，人工智能本质上是软件产业的革命，只有掌握了数据且形成闭环，拥有应用场景、软硬件工具（算法和计算硬件及平台）和人才的公司才能在智能时代保持竞争优势。
只有到了现场才能深切体会新智元的“AI春节”有多么火热，这不仅仅是说700多人的聚会让会场温暖到热，各位技术大牛轮番知识轰炸也让人的脑筋在高速运转下真的发起烫来。
一身优雅的衬衫和儒雅的台湾腔，今日头条马维英博士的登台瞬间为现场带来一股清流，脑汁被干货压榨也成为享受。
马维英博士是今日头条副总裁兼人工智能实验室主任。今年2月他离开微软加入今日头条的消息在业界引发了不小的震动。各方都在密切关注这位前微软亚洲研究院常务副院长在新岗位上的新动向。
马维英博士的研究领域包括机器学习、自然语言处理、多媒体分析和理解、信息检索、互联网搜索技术、知识图谱和大规模数据挖掘。在微软亚洲研究院担任常务副院长期间，他带领团队开发了许多关键核心技术，应用在微软的搜索引擎、在线广告等微软认知服务当中。更早之前，马维英从1997年到2001年在惠普实验室工作，从事多媒体自适应传输和移动因特网的分布式多媒体服务系统的研究。
去年10月，今日头条创始人兼CEO张一鸣表示，今日头条是目前人工智能在实际应用层面，应用最广泛的一款科技产品。作为一款个性化信息推荐引擎产品，今日头条离不开数据挖掘、神经网络、自然语言理解、机器学习这些人工智能技术。而头条成立人工智能实验室的主要研究方向则是：1. 自然语言理解；2. 计算机视觉；3. 机器学习（算法与系统）和4. 人机交互。可以说，所有这些都与马维英的研发经历十分契合。
通过移动端获取新闻资讯在全球范围内逐渐成为主流，而个性化推荐则成为各个新闻客户端的标配。国内新闻资讯市场百家争鸣，内容战争全面升级，而今日头条则是其中不能忽视的重磅级玩家。
人工智能与新闻资讯的结合是一个全新且充满希望和挑战的领域，人工智能的强势介入已经改变了信息的生产和消费，而马维英的演讲则为我们窥见这一历程的未来提供了重要的线索。在演讲中，马维英博士更多是从数据而非算法的角度去看待人工智能。如今数据越来越多、软件越来越聪明，这些趋势都形成了正循环，促成了人工智能产生变革。马维英说，人工智能实际上并没有很神秘，由于现在的机器已经能够直接从数据中学习，只要定义好输入和输出，拥有大量标注的数据，就能得出有意义的表达。
下面是马维英博士在新智元开源·生态AI技术峰会暨新智元2017创业大赛颁奖盛典上的演讲全文。
马维英：谢谢杨静，谢谢新智元，今天很高兴有机会来这里和大家分享。我刚刚加入今日头条这家公司一个多月，今天在这里希望能跟大家分享我这一个多月的感想，包括在人工智能领域对今日头条等公司发展的一些想法，以及今日头条人工智能实验室想要从事的创新。
连接人与信息：从结绳记事到超级智能
首先，我还是回到今日头条本身的愿景，回到人类社会自古以来的基础需求，就是连接人与信息。当我还是学生的时候，历史课老师告诉我，人类最开始尝试把信息传递给下一代，用了一种技术叫结绳记事，那时候还没有语言。有大的事件就结一个大的结，小的事件就结一个小的结，我们当年还开过玩笑，说过了一阵子人忘记当年那个结是什么怎么办。
公元前100年蔡伦发明了纸，后来又有了书。书的传播需要印刷术。公元前1000年，毕昇发明了活字印刷术。这两件发明都是来自于中国，在很长的一段时间内，整个人类社会还是靠书和纸来传播信息。之后，在我读博士期间，有了数字图书馆项目，美国开始把全国的图书馆数字化，开始出现搜索、管理、影像分析。在PC互联网时代，网站成为纸张之外的另一个主要信息来源，但还是有局限性。在PC互联网时代，虽然有了搜索引擎和相对应的广告引擎，但大部分搜索还是受限于不能移动，人只能定点于PC上。纸张有所消亡，但是并不彻底。当我们走路或者外出时，还是习惯于随身携带杂志或报纸。
最近10年，移动互联网与智能手机让人不再受限于固定的地理位置，这让纸张进一步消失。尤其在近几年，这一趋势尤其明显，很多传统媒体、传统出版社都需要转型。在PC互联网时代，搜索引擎可以借着爬虫器在WEB上到处爬虫，但到了移动互联网时代，很多信息都藏在应用里面，这也让搜索引擎发现信息有了一定的难度。
在这个新的时代里，机会与挑战并存。虽然不能利用搜索引擎，将每个APP里的信息轻松爬出，但是在这股潮流中涌现出一些新的应用，让我们能够重新定义信息的源头。例如头条有头条号，我们可以与很多信息的供应商、内容的提供商、媒体一起来解构这个格式。以前我们需要做很多抽取的工作，现在可以更直接拿到结构化的数据。
