Alibaba streeft ernaar de wetten van AI onder de knie te krijgen en overal virtuele helpers te plaatsen

Alibaba

De Chinese e-commercegigant Alibaba heeft plannen aangekondigd om de komende drie jaar meer dan $ 15 miljard te investeren in onderzoek naar opkomende technologieën, waaronder kunstmatige intelligentie en kwantumcomputing.

Jack Ma, de uitvoerend voorzitter van Alibaba, kondigde zijn beslissing aan om de Alibaba DAMO Academy (DAMO staat voor Discovery, Adventure, Momentum en Outlook) op te richten op de eerste dag van de 2017 Computing Conference van het bedrijf, die woensdag van start ging. Ma zei dat de academie onderzoek zal doen gericht op het oplossen van problemen met betrekking tot het internet der dingen, fintech, kwantumcomputing en AI. Het zal zeven onderzoekslaboratoria openen in China, de VS, Rusland, Israël en Singapore.

Chinese technologiebedrijven willen steeds vaker investeren in geavanceerd onderzoek, met name kunstmatige intelligentie (zie China's AI Awakening). De toekomst van Alibaba is nog nooit zo nauw verweven geweest met origineel onderzoek. Het bedrijf heeft al meer dan 25.000 ingenieurs die werken aan het toepassen van AI-vooruitgang op consumentenproducten en cloud computing-services.

Het hoofd van de DAMO Academy is Jeff Zhang, de Chief Technology Officer van Alibaba. Zhang sprak met MIT Technology Review bijdragende redacteur Yiting Sun op het evenement in Hangzhou.

Wat is uw visie voor de Alibaba DAMO Academy?

We zullen wereldwijd en in verschillende sectoren rekruteren. Sommigen zullen een achtergrond hebben in de biowetenschappen, sommigen zullen materiaalwetenschappers zijn en anderen zullen uit de productie komen. Er is een enorme ruimte om te verkennen wat betreft de integratie van AI in productie.

Verwant verhaal

Verwant verhaal Het Westen hoeft niet bang te zijn voor de kunstmatige-intelligentierevolutie in China. Het zou het moeten kopiëren.

We hopen op veel gebieden het toptalent aan te trekken. Alibaba is een enorm platform, dus iedereen die lid wordt, kan op elk moment dingen uitproberen. Op universiteiten is het erg moeilijk om onderzoek te doen met betrekking tot big data en AI vanwege de beperkte toegang tot data en rekenkracht. Sommige landen waar we rekruteren zijn de VS, Singapore, Rusland en Israël.

Wat is het verband tussen DAMO Academy en Alibaba's traditionele doel om kleine en middelgrote bedrijven van dienst te zijn?

We hopen dat we van deze academie geen aparte onderzoeksinstelling maken. In plaats daarvan willen we een diepere verbinding aangaan met onze core business.

Kun je wat gedachten delen over de stand van zaken op het gebied van AI-onderzoek?

Ik denk dat de belangrijkste kwestie op dit moment is hoe je een reeks solide theorieën over diep leren kunt ontwikkelen. We hebben iets bereikt met deep learning op technisch niveau, maar wetenschap gaat over het beheersen van de wetten. Mensen bouwden vliegtuigen nadat ze de aerodynamica hadden begrepen. Dus ik denk dat het belangrijk voor ons is om de principes van neurale netwerken echt te begrijpen, in plaats van alleen de parameters van een bepaald netwerk aan te passen om het gewenste resultaat te bereiken. Dit wordt een van de onderzoeksgebieden van de DAMO Academy.

Wat is het langetermijnplan van Alibaba? Tmall Genie, de slimme luidspreker die in juli is uitgebracht?

We willen de op spraak gebaseerde AI-technologie die Tmall Genie aandrijft, omzetten in een gestandaardiseerd systeem en een module die kan worden ingebed in andere apparaten. In september kondigden we bijvoorbeeld een samenwerking aan met een hotel in Sanya [een populaire badplaats in het zuiden van China] om zijn kamers om te bouwen tot spraakgestuurde kamers. Vakantiegangers kunnen het gordijn sluiten en de airconditioner aanpassen met hun stem. Tmall Genie kan het ook voor kinderen mogelijk maken om met hun speelgoed te praten, en u helpen met uw oven te praten, zodat deze de kip braadt zoals u dat wilt.

Hoe is uw begrip van data geëvolueerd in de 13 jaar dat u bij Alibaba werkt?

Als bedrijf dat bestaat in de context van internet, is ons voordeel dat we begrijpen hoe we gegevens kunnen gebruiken om ons bedrijf te transformeren. Als we weten hoe we data slim kunnen gebruiken, zullen onze advertentie-inkomsten groeien en zal onze gebruikerservaring diversifiëren.

Mijn begrip van gegevens is gebaseerd op twee bredere veranderingen die recentelijk hebben plaatsgevonden. Een daarvan is de overgang van desktopcomputers naar draadloze apparaten, en een andere is de fundamentele verandering van gebruikers, die tegenwoordig veel meer keuzes hebben dan voorheen. In het begin voldeden we aan de behoeften van de gebruikers en leverden we alle goederen die ze wilden kopen. Maar nu wakkeren we de behoeften van gebruikers aan, omdat veel mensen op [Alibaba's winkelsite] Taobao gaan zonder te weten wat ze willen kopen.

Dus nu moeten we een perfecte match creëren tussen consumenten en fabrikanten, en deze perfecte match is gebaseerd op data. We begonnen dit niet te weten. We realiseerden ons hoe belangrijk dit is toen we ontdekten dat als we de afbeeldingen van koopwaar op de voorpagina een paar keer per dag veranderden, gebruikers meer klikten. En vervolgens ontwierpen we datagestuurde geautomatiseerde processen om de voorpagina elke dag bij te werken.

Wat is de grootste uitdaging van Alibaba?

De technologie van Alibaba is een zeer ingewikkeld bedrijfssysteem. Omdat het om betalingen en transacties gaat, mag er niets mis gaan. Onze grootste uitdaging is hoe we veiligheid en wendbaarheid op grote schaal kunnen combineren. We hebben bijvoorbeeld een miljard artikelen op onze winkelsites en we moeten ervoor zorgen dat we de webpagina en het transactierecord van een enkel artikel niet kwijtraken, want als we dat doen, zou de koper om uitleg vragen.

zich verstoppen