4月18日，人工智能頂級(jí)科學(xué)家、滴滴研究院院長(zhǎng)何曉飛在滴滴出行與Udacity合作發(fā)布會(huì)上首次公開(kāi)面對(duì)媒體，闡述了其對(duì)人工智能發(fā)展階段的看法，并進(jìn)一步解密人工智能技術(shù)如何落地應(yīng)用在滴滴平臺(tái)上，以及創(chuàng)造了什么成果。 何曉飛曾擔(dān)任雅虎研究院科學(xué)家，回國(guó)后
4月18日，人工智能**科學(xué)家、滴滴研究院院長(zhǎng)何曉飛在滴滴出行與Udacity合作發(fā)布會(huì)上首次公開(kāi)面對(duì)媒體，闡述了其對(duì)人工智能發(fā)展階段的看法，并進(jìn)一步解密人工智能技術(shù)如何落地應(yīng)用在滴滴平臺(tái)上，以及創(chuàng)造了什么成果。
何曉飛曾擔(dān)任雅虎研究院科學(xué)家，回國(guó)后在浙江大學(xué)任教，2015年加入滴滴出行。
石家莊網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化獲悉過(guò)去15年，他在機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等研究領(lǐng)域作出了卓越的貢獻(xiàn)，同時(shí)是有科學(xué)領(lǐng)域“奧林匹克”之稱的國(guó)際模式識(shí)別學(xué)會(huì)會(huì)士 （IAPR Fellow）。
3月中旬，谷歌人工智能產(chǎn)品“AlphaGo”在圍棋大賽中4：1戰(zhàn)勝人類選手，引發(fā)業(yè)內(nèi)熱議。然而，從AlphaGo可以看到，很多人工智能產(chǎn)品目前還處于實(shí)驗(yàn)室階段，距離現(xiàn)實(shí)應(yīng)用還有一定距離。
何曉飛指出，人工智能技術(shù)在出行領(lǐng)域的應(yīng)用探索，滴滴目前走在世界前列。AlphaGo通過(guò)自己與自己下棋取得無(wú)窮、無(wú)限的數(shù)據(jù)，而滴滴出行每天正常出行本身就可以產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，通過(guò)監(jiān)控這些數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，又能產(chǎn)生更多維度的數(shù)據(jù)。而通過(guò)與現(xiàn)實(shí)出行領(lǐng)域的“對(duì)弈”學(xué)習(xí)，滴滴研究院已經(jīng)在多個(gè)維度取得了階段性突破。
曾經(jīng)質(zhì)疑，但人工智能“奇點(diǎn)”已經(jīng)來(lái)臨
何曉飛指出，1950年左右人工智能概念被提出，引發(fā)**次人工智能的浪潮，隨后出現(xiàn)了許多關(guān)于人工智能的影視作品。但幾十年來(lái)，人工智能領(lǐng)域并未出現(xiàn)革命性產(chǎn)品，導(dǎo)致很多人，甚至做學(xué)術(shù)的研究人員自己，都不相信人工智能真的可以實(shí)現(xiàn)。
近幾年是人工智能爆發(fā)的第二次浪潮，與**次浪潮不同的是，不管是普通大眾還是業(yè)內(nèi)專家，越來(lái)越多的人相信，人工智能真的可以實(shí)現(xiàn)了，“奇點(diǎn)”即將來(lái)臨。而人工智能產(chǎn)品也逐漸走向大眾，除了業(yè)內(nèi)關(guān)注的谷歌AlphahGo之外，很多技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用到一線。
此外，10年前大家在講人工智能的時(shí)候，被提到更多的是機(jī)器學(xué)習(xí)，因?yàn)槿斯ぶ悄芴橄螅⑶乙恢痹诒粦岩伞，F(xiàn)在，業(yè)內(nèi)更多在談?wù)撊斯ぶ悄埽鴻C(jī)器學(xué)習(xí)是作為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要術(shù)語(yǔ)被業(yè)內(nèi)熟識(shí)，當(dāng)然，接下來(lái)更多專業(yè)術(shù)語(yǔ)會(huì)走向大眾，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)等等。
何曉飛本人相信，在未來(lái)3年、5年甚至10年，人工智能會(huì)深刻改變生活中的方方面面。而現(xiàn)在，何曉飛帶領(lǐng)的滴滴研究院團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在用人工智能技術(shù)，直接作用于出行平臺(tái)、產(chǎn)品、技術(shù)的方方面面。
硬件技術(shù)的發(fā)展，也使人工智能“奇點(diǎn)”來(lái)臨成為可能。此前CPU(中央處理器)用于數(shù)據(jù)計(jì)算，而GPU（圖形處理器）被用于處理圖形、游戲等領(lǐng)域，隨著硬件普及，GPU可以大量用于數(shù)據(jù)處理，而通過(guò)云計(jì)算連接大量GPU/CPU之后，可以進(jìn)一步滿足人工智能需要的海量計(jì)算需求。
滴滴大腦如何跟出行“下棋”
在媒體描述中，AlphaGo會(huì)在夜深人靜，計(jì)算資源閑置的時(shí)候，自己跟自己下棋，通過(guò)一次又一次的對(duì)弈，獲取無(wú)限、無(wú)窮的數(shù)據(jù)規(guī)模，進(jìn)而完成數(shù)據(jù)的挖掘、分析、學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)了“打敗人類”。
而滴滴研究院的“數(shù)據(jù)大腦”，通過(guò)研究每天真實(shí)的滴滴出行平臺(tái)上產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，以及對(duì)這些數(shù)據(jù)如何產(chǎn)生進(jìn)行二次追蹤的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)提高出行效率的結(jié)果。
目前，滴滴平臺(tái)上每天產(chǎn)生超過(guò)50TB數(shù)據(jù)（相當(dāng)于5萬(wàn)部電影），超過(guò)90億次路徑規(guī)劃次數(shù)。在過(guò)去一年中，滴滴出行平臺(tái)完成14.3億訂單，這相當(dāng)于在中國(guó)平均每個(gè)人都使用滴滴打過(guò)一次車；累計(jì)行駛里程達(dá)128億公里，相當(dāng)于環(huán)繞中國(guó)行駛29萬(wàn)圈，累計(jì)行駛時(shí)間達(dá)4.9億小時(shí)，相當(dāng)于晝夜不歇的行駛56000年。
之所以每天產(chǎn)生90億量級(jí)的路徑規(guī)劃數(shù)據(jù)，是因?yàn)槊渴盏揭粋€(gè)訂單請(qǐng)求，系統(tǒng)會(huì)針對(duì)一個(gè)區(qū)域范圍內(nèi)的車主、用戶做多次路徑規(guī)劃，并從中選擇雙方**的匹配選項(xiàng)。增加快車拼車產(chǎn)品之后，需要規(guī)劃的路徑次數(shù)成幾何指數(shù)倍增，因?yàn)樵谠幸?guī)劃基礎(chǔ)上，又增加了各種變量。
所以滴滴“數(shù)據(jù)大腦”對(duì)弈的是現(xiàn)實(shí)出行的海量數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)每天24小時(shí)不間斷產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)，以及檢測(cè)這些數(shù)據(jù)本身產(chǎn)生的二度數(shù)據(jù)，包括ETA、路徑規(guī)劃、實(shí)際路線、匹配時(shí)間等等，進(jìn)行研究、學(xué)習(xí)，*終實(shí)現(xiàn)訂單匹配效率的提升，司機(jī)取得更多收入，乘客更加快捷出行。
何曉飛提到，大數(shù)據(jù)是石油一般的寶藏，滴滴擁有在全世界范圍內(nèi)，出行領(lǐng)域*完善的數(shù)據(jù)資料。挖掘滴滴數(shù)據(jù)寶藏需要機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)作為工具，機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)淺層模型，輸入一張圖片、一段語(yǔ)音，輸出可能就是一只狗還是貓。而深度學(xué)習(xí)是多層的，類似于人的大腦有一個(gè)深層次的信息處理傳播，像人一樣去理解數(shù)據(jù)并且輸出結(jié)果。滴滴研究院已經(jīng)招聘了許多世界**的科學(xué)家在從事這個(gè)領(lǐng)域的研究。
*終要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“預(yù)測(cè)”功能，而非一直留在“監(jiān)測(cè)”層面。
數(shù)據(jù)如何預(yù)測(cè)未來(lái)
何曉飛提到，滴滴的目標(biāo)是建立一個(gè)移動(dòng)的智能出行網(wǎng)絡(luò)。這是一個(gè)完整的系統(tǒng)，其中包括隨區(qū)域、時(shí)間變動(dòng)的定價(jià)、訂單的**匹配、根據(jù)供需預(yù)測(cè)之后的司機(jī)運(yùn)力調(diào)度等等。
對(duì)于一個(gè)具體區(qū)域來(lái)說(shuō)，滴滴“數(shù)據(jù)大腦”已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了，提前15分鐘時(shí)間內(nèi)可以實(shí)現(xiàn)超過(guò)88%準(zhǔn)確率的預(yù)測(cè)，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，就可以選擇要不要對(duì)司機(jī)運(yùn)力進(jìn)行調(diào)度，使在附近的司機(jī)可以提前到達(dá)運(yùn)力緊缺的區(qū)域，以緩解可能發(fā)生的擁堵。
即通過(guò)預(yù)測(cè)—干預(yù)，再次預(yù)測(cè)-再次干預(yù)。通過(guò)預(yù)測(cè)干預(yù)來(lái)緩解區(qū)域的運(yùn)能緊缺，而非在緊缺之后再通過(guò)價(jià)格杠桿事后處理。這個(gè)思路與目前市面同類產(chǎn)品有本質(zhì)區(qū)別。
以上預(yù)測(cè)加調(diào)度的模式是宏觀視角，另外還有微觀角度的預(yù)測(cè)。比如一個(gè)乘客發(fā)送訂單之后，根據(jù)算法模型可以預(yù)測(cè)這個(gè)訂單的成交率，這個(gè)模型中包括乘客歷史數(shù)據(jù)的出行習(xí)慣，以及周圍司機(jī)的出行習(xí)慣，進(jìn)而得出本次訂單能否成交的預(yù)測(cè)。
預(yù)測(cè)之后是干預(yù)，如果預(yù)測(cè)乘客訂單成交率比較低，系統(tǒng)會(huì)采用反饋手段來(lái)激勵(lì)司機(jī)的接單意愿，促進(jìn)成交。
何曉飛認(rèn)為，傳統(tǒng)搜索引擎出來(lái)的結(jié)果是很多條的，但對(duì)于出行領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，人工智能運(yùn)算的結(jié)果只有0和1，即乘客的出行能否達(dá)成。滴滴所有的數(shù)據(jù)、算法都在為了匹配用戶和出行工具而努力。
在過(guò)去的一年，滴滴已經(jīng)在多個(gè)數(shù)據(jù)維度產(chǎn)生很大的改變。以快車為例，乘客發(fā)單后平均ETA降到4分鐘，節(jié)約了60%出行成本，在高峰時(shí)期增加5%訂單成交的機(jī)會(huì)。對(duì)于司機(jī)來(lái)說(shuō)，每小時(shí)訂單成交量提高了20%，平均收入提升了30%~40%。
接下來(lái)，技術(shù)創(chuàng)新會(huì)在滴滴平臺(tái)上起到越來(lái)越大的作用，而滴滴出行，也要成為一個(gè)像Google、Facebook這樣的科技驅(qū)動(dòng)公司。
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