4月18日，人工智能頂級科學(xué)家、滴滴研究院院長何曉飛在滴滴出行與Udacity合作發(fā)布會上首次公開面對媒體，闡述了其對人工智能發(fā)展階段的看法，并進一步解密人工智能技術(shù)如何落地應(yīng)用在滴滴平臺上，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，回國后在浙江大學(xué)任教，2015年加入滴滴出行。過去15年，他在機器學(xué)習(xí)、人工智能、計算機視覺等研究領(lǐng)域作出了卓越的貢獻，同時是有科學(xué)領(lǐng)域“奧林匹克”之稱的國際模式識別學(xué)會會士（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)品目前還處于實驗室階段，距離現(xiàn)實應(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通過自己與自己下棋取得無窮、無限的數(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)。而通過與現(xiàn)實出行領(lǐng)域的“對弈”學(xué)習(xí)，滴滴研究院已經(jīng)在多個維度取得了階段性突破。
曾經(jīng)質(zhì)疑，但人工智能“奇點”已經(jīng)來臨
何曉飛指出，1950年左右人工智能概念被提出，引發(fā)第一次人工智能的浪潮，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，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現(xiàn)。
近幾年是人工智能爆發(fā)的第二次浪潮，與第一次浪潮不同的是，不管是普通大眾還是業(yè)內(nèi)專家，越來越多的人相信，人工智能真的可以實現(xiàn)了，“奇點”即將來臨。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候，被提到更多的是機器學(xué)習(xí)，因為人工智能太抽象，并且一直在被懷疑。現(xiàn)在，業(yè)內(nèi)更多在談?wù)撊斯ぶ悄埽鴻C器學(xué)習(xí)是作為人工智能領(lǐng)域的一個重要術(shù)語被業(yè)內(nèi)熟識，當(dāng)然，接下來更多專業(yè)術(shù)語會走向大眾，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3年、5年甚至10年，人工智能會深刻改變生活中的方方面面。而現(xiàn)在，何曉飛帶領(lǐng)的滴滴研究院團隊已經(jīng)在用人工智能技術(shù)，直接作用于出行平臺、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”來臨成為可能。此前CPU(中央處理器)用于數(shù)據(jù)計算，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，而通過云計算連接大量GPU/CPU之后，可以進一步滿足人工智能需要的海量計算需求。
滴滴大腦如何跟出行“下棋”
在媒體描述中，AlphaGo會在夜深人靜，計算資源閑置的時候，自己跟自己下棋，通過一次又一次的對弈，獲取無限、無窮的數(shù)據(jù)規(guī)模，進而完成數(shù)據(jù)的挖掘、分析、學(xué)習(xí)，實現(xiàn)了“打敗人類”。
而滴滴研究院的“數(shù)據(jù)大腦”，通過研究每天真實的滴滴出行平臺上產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，以及對這些數(shù)據(jù)如何產(chǎn)生進行二次追蹤的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)提高出行效率的結(jié)果。
目前，滴滴平臺上每天產(chǎn)生超過50TB數(shù)據(jù)（相當(dāng)于5萬部電影），超過90億次路徑規(guī)劃次數(shù)。在過去一年中，滴滴出行平臺完成14.3億訂單，這相當(dāng)于在中國平均每個人都使用滴滴打過一次車；累計行駛里程達128億公里，相當(dāng)于環(huán)繞中國行駛29萬圈，累計行駛時間達4.9億小時，相當(dāng)于晝夜不歇的行駛56000年。
之所以每天產(chǎn)生90億量級的路徑規(guī)劃數(shù)據(jù)，是因為每收到一個訂單請求，系統(tǒng)會針對一個區(qū)域范圍內(nèi)的車主、用戶做多次路徑規(guī)劃，并從中選擇雙方最優(yōu)的匹配選項。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，因為在原有規(guī)劃基礎(chǔ)上，又增加了各種變量。
所以滴滴“數(shù)據(jù)大腦”對弈的是現(xiàn)實出行的海量數(shù)據(jù)，通過對每天24小時不間斷產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)，以及檢測這些數(shù)據(jù)本身產(chǎn)生的二度數(shù)據(jù)，包括ETA、路徑規(guī)劃、實際路線、匹配時間等等，進行研究、學(xué)習(xí)，最終實現(xiàn)訂單匹配效率的提升，司機取得更多收入，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)域最完善的數(shù)據(jù)資料。挖掘滴滴數(shù)據(jù)寶藏需要機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)作為工具，機器學(xué)習(xí)是一個淺層模型，輸入一張圖片、一段語音，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)招聘了許多世界一流的科學(xué)家在從事這個領(lǐng)域的研究。
最終要實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“預(yù)測”功能，而非一直留在“監(jiān)測”層面。
數(shù)據(jù)如何預(yù)測未來
何曉飛提到，滴滴的目標(biāo)是建立一個移動的智能出行網(wǎng)絡(luò)。這是一個完整的系統(tǒng)，其中包括隨區(qū)域、時間變動的定價、訂單的高效匹配、根據(jù)供需預(yù)測之后的司機運力調(diào)度等等。
對于一個具體區(qū)域來說，滴滴“數(shù)據(jù)大腦”已經(jīng)實現(xiàn)了，提前15分鐘時間內(nèi)可以實現(xiàn)超過88%準(zhǔn)確率的預(yù)測，根據(jù)預(yù)測結(jié)果，就可以選擇要不要對司機運力進行調(diào)度，使在附近的司機可以提前到達運力緊缺的區(qū)域，以緩解可能發(fā)生的擁堵。
即通過預(yù)測—干預(yù)，再次預(yù)測-再次干預(yù)。通過預(yù)測干預(yù)來緩解區(qū)域的運能緊缺，而非在緊缺之后再通過價格杠桿事后處理。這個思路與目前市面同類產(chǎn)品有本質(zhì)區(qū)別。
以上預(yù)測加調(diào)度的模式是宏觀視角，另外還有微觀角度的預(yù)測。比如一個乘客發(fā)送訂單之后，根據(jù)算法模型可以預(yù)測這個訂單的成交率，這個模型中包括乘客歷史數(shù)據(jù)的出行習(xí)慣，以及周圍司機的出行習(xí)慣，進而得出本次訂單能否成交的預(yù)測。
預(yù)測之后是干預(yù)，如果預(yù)測乘客訂單成交率比較低，系統(tǒng)會采用反饋手段來激勵司機的接單意愿，促進成交。
何曉飛認(rèn)為，傳統(tǒng)搜索引擎出來的結(jié)果是很多條的，但對于出行領(lǐng)域來說，人工智能運算的結(jié)果只有0和1，即乘客的出行能否達成。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。
在過去的一年，滴滴已經(jīng)在多個數(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，在高峰時期增加5%訂單成交的機會。對于司機來說，每小時訂單成交量提高了20%，平均收入提升了30%~40%。
接下來，技術(shù)創(chuàng)新會在滴滴平臺上起到越來越大的作用，而滴滴出行，也要成為一個像Google、Facebook這樣的科技驅(qū)動公司。
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本文標(biāo)題：科學(xué)家何曉飛：滴滴“數(shù)據(jù)大腦”已在現(xiàn)實世界中驅(qū)動出行
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