Alibaba har som mål å mestre lovene til AI og sette virtuelle hjelpere overalt

Alibaba

Kinas e-handelsgigant Alibaba har annonsert planer om å investere mer enn 15 milliarder dollar i løpet av de neste tre årene i forskning på nye teknologier, inkludert kunstig intelligens og kvantedatabehandling.

Jack Ma, Alibabas administrerende styreleder, kunngjorde sin beslutning om å etablere Alibaba DAMO Academy (DAMO står for Discovery, Adventure, Momentum og Outlook) på den første dagen av selskapets 2017 Computing Conference, som åpnet onsdag. Ma sa at akademiet vil gjøre forskning rettet mot å løse problemer knyttet til tingenes internett, fintech, kvantedatabehandling og AI. Det vil åpne syv forskningslaboratorier i Kina, USA, Russland, Israel og Singapore.

Kinesiske teknologiselskaper er i økende grad ute etter å investere i banebrytende forskning, spesielt kunstig intelligens (se Kinas AI Awakening). Alibabas fremtid har aldri vært så tett sammenvevd med original forskning. Selskapet har allerede mer enn 25 000 ingeniører som jobber med å bruke AI-fremskritt på forbrukerprodukter og cloud computing-tjenester.

Lederen for DAMO Academy er Jeff Zhang, Alibabas teknologisjef. Zhang snakket med MIT Technology Review medvirkende redaktør Yiting Sun på arrangementet i Hangzhou.

Hva er din visjon for Alibaba DAMO Academy?

Vi skal rekruttere over hele verden og på tvers av bransjer. Noen vil komme fra en bakgrunn innen biovitenskap, noen vil være materialvitere, og andre vil være fra produksjon. Det er enorm plass å utforske når det gjelder integrering av AI i produksjon.

Relatert historie

Relatert historie Vesten bør ikke frykte Kinas revolusjon med kunstig intelligens. Den bør kopiere den.

Vi håper å tiltrekke oss topptalentene på mange felt. Alibaba er en enorm plattform, så alle som blir med kan prøve ting når som helst. På universiteter er det veldig vanskelig å forske på big data og AI på grunn av begrenset tilgang til data og datakraft. Noen land vi skal rekruttere i er USA, Singapore, Russland og Israel.

Hva er forbindelsen mellom DAMO Academy og Alibabas tradisjonelle mål om å betjene små og mellomstore bedrifter?

Vi håper vi ikke gjør dette akademiet til en egen forskningsinstitusjon. I stedet ønsker vi å danne en dypere forbindelse med vår kjernevirksomhet.

Kan du dele noen tanker om tilstanden til AI-forskning?

Jeg tror den viktigste saken akkurat nå er hvordan man kan utvikle et sett med solide teorier om dyp læring. Vi har oppnådd noe ved å bruke dyp læring på ingeniørnivå, men vitenskap handler om å mestre lovene. Mennesker bygde fly etter å ha forstått aerodynamikk. Så jeg tror det er viktig for oss å virkelig forstå prinsippene for nevrale nettverk, i stedet for å bare justere parametrene til et bestemt nettverk for å oppnå et ønsket resultat. Dette vil være et av forskningsområdene til DAMO Academy.

Hva er Alibabas langsiktige plan for Tmall Genie, smarthøyttaleren utgitt i juli?

Vi ønsker å gjøre den stemmebaserte AI-teknologien som driver Tmall Genie til et standardisert system og en modul som kan bygges inn i andre enheter. I september annonserte vi for eksempel et samarbeid med et hotell i Sanya [en populær ferieby i Sør-Kina] for å gjøre om rommene deres til stemmeaktiverte. Ferierende kan trekke for gardinen og justere klimaanlegget ved hjelp av stemmen. Tmall Genie kan også gjøre det mulig for barn å snakke med lekene sine, og hjelpe deg å snakke med ovnen din slik at den steker kyllingen slik du vil ha den.

Hvordan har din forståelse av data utviklet seg i løpet av de 13 årene du har jobbet hos Alibaba?

Som et selskap som eksisterer i sammenheng med Internett, er fordelen vår at vi forstår hvordan vi bruker data til å transformere virksomheten vår. Hvis vi vet hvordan vi bruker data smart, vil annonseinntektene våre vokse, og brukeropplevelsen vår vil diversifiseres.

Min forståelse av data er basert på to bredere endringer som har skjedd nylig. En er overgangen fra stasjonære datamaskiner til trådløse enheter, og en annen er den grunnleggende endringen av brukere, som har mye flere valg i dag enn før. I begynnelsen oppfylte vi brukernes behov, og ga de varene de ønsket å kjøpe. Men nå tenner vi brukernes behov, fordi mange mennesker går på [Alibabas shoppingside] Taobao uten å vite hva de vil kjøpe.

Så nå må vi skape en perfekt match mellom forbrukere og produsenter, og denne perfekte matchen er avhengig av data. Vi begynte ikke å vite dette. Vi innså hvor viktig dette er da vi fant ut at hvis vi endret bildene av varer på forsiden noen ganger om dagen, så klikket brukerne mer. Og så utviklet vi datadrevne automatiserte prosesser for å oppdatere forsiden hver dag.

Hva er Alibabas største utfordring?

Teknologien til Alibaba er et veldig komplisert forretningssystem. Fordi det er for betalinger og transaksjoner, får ikke en eneste ting gå galt. Vår største utfordring er hvordan vi kan kombinere sikkerhet og smidighet i stor skala. For eksempel har vi en milliard varer på handlesidene våre, og vi må sørge for at vi ikke mister nettsiden og transaksjonsregistreringen for en enkelt vare, for hvis vi gjør det, vil kjøperen kreve en forklaring.

gjemme seg