一声枪响，开启了百度的AI十年

一封邮件,掀起了一场新的全球AI军备竞赛。

百度、Google、微软,这些AI领域的中外领头企业的竞争也随着这封邮件正式开始。

惜才之心 不远万里

扣动竞赛发令枪扳机的是当时已年逾六十的多伦多大学计算机系教授 Geoffrey Hinton,也就是后来的“AI教父”,在深度学习方面引发广泛关注的人。

2012年9月,坚持探索神经网络技术的Hinton和他的学生们发表了一篇长达9页的论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》轰动全球,其提到的Alexnet引入了全新的深层结构和dropout方法,展示出神经网络可以通过分析大量数据来获得非常人性化的技能。这种技术在ImageNet图像识别大赛中,将错误率从 25以上降低到15,精确度极高。

要知道,“数学系统可以用某种方式模仿人类大脑”的理论早已被先驱们认定为技术上的死胡同,“完全是妄念”。Hinton却不这么认为,他始终觉得想要弄清大脑这种复杂的东西,就必须得做一个。即便他拿到人工智能的博士学位,也找不到工作,没有人愿意研究神经网络,从不被看好。

1987年,Hinton去了多伦多大学,就因为听说加拿大可能对资助人工智能有兴趣。随后十几年中Hinton依然执著,甚至参加会议会被排挤,被鄙视,校方曾表示“做这事儿的疯子,有一个就够了。”

直到2006年,计算机运算性能的提升以及数据量的爆炸式增长让他的神经网络重获新生。到了2012年,人工智能开始被大量讨论,他的研究成果也受到了全球的关注。

彼时,在人工智能领域默默耕耘两年多的百度,又开发了世界上第一个支持GPUamp;CPU的并行深度学习平台,当时的百度正要进一步发力人工智能。

当这篇关于神经网络技术的论文发出后,百度迅速向Hinton抛出了橄榄枝。他看到邮件中赫然写着,愿意出价1200万美元,邀请他和学生们来为百度工作三年。

Hinton惊呆了!他从没想过他的研究成果竟然能值这么多钱。百度的邀约不仅让Hinton重新审视了深度学习的价值,同样震住了其他国际互联网公司,他们猛然发觉了深度学习的前景,也对一家中国公司反应如此迅速感到吃惊,这也为百度招揽Hinton埋下了伏笔。

Hinton发觉,接受高薪聘请固然有很好的收入,但与两位学生商议后,他们发现可能还有更好的方式能得到更高收益。就在Hinton马上要与百度达成协议的时候,突然提出想要评估下其他邀约的要求。秉承着对技术的初心以及对Hinton的尊重,百度同意了他的要求。

故事自此开始反转了。Hinton特意询问了律师,如何能让他们师徒三人利益最大化。律师给了两条路:冒激怒买家的风险聘请专业谈判代表,或者进行一次拍卖。

随后,Hinton动作极快的创建了DNNresearch公司,这家公司除了三个人和论文,并无任何产品和研究。求贤若渴的百度非但没有因为Hinton临阵变卦而生气,反而第一时间接受了竞拍邀约,在百度的影响下,Google、微软和DeepMind三家公司先后决定参加此次竞拍。几家公司互相并不知晓参与竞拍的对手都是谁,竞拍的原则除了每次加价之外,也没有其他标准可言,与其说是竞拍,不如说是Hinton的一盘棋。

1200万美元、2200万美元、3000万美元、4000万美元......随着价格的升高,DeepMind和微软先后退出竞拍,百度和Google仍在竞争,Hinton觉得眼前的场景似乎只在电影里见过。当价格飚至4400万美元的时候,Hinton喊停并通过邮件的形式反馈给百度他在前一晚就做出的决定。

这段故事被《Genius Makers: The Mavericks Who Brought AI to Google, Facebook, and the World》天才制造者:那些将 AI带到 Google、Facebook和全世界的特立独行者记录,自身健康问题限制他最终选择了极具好感的Google。同时,对于Hinton的选择,还有一种说法是疾病只是表象,更深层的原因还是欧美专家对本土公司更为青睐,即便百度出价最高、诚意最盛,要将很多技术带到中国公司,相助中国公司与欧美公司竞争,很多专家仍是不愿意的。

枪响之后 角力开始

百度最终与AI教父失之交臂,但百度在AI领域的技术敏感性、前瞻性以及惜才之心已经显露无疑。而且,坚信技术价值的百度更坚定了在AI领域的布局,一如《天才制造者》中所写,“拍卖就像一把起跑枪”,中外的技术公司在创新方面竞相比高。

决定AI发展的主要因素无外乎算法、硬件和数据量,搜索引擎和视频语音等技术积累的千亿级数据奠基,让百度在这几方面都有很大优势,并且不惜重金持续投入。但百度的AI之路并非一路坦途,这个“冷板凳”让他们一坐就坐了十年。

十年中,百度创立起全球第一个以深度学习命名的研究院IDL,成立起硅谷人工智能实验室SVAIL、大数据实验室BDL等,通过不懈努力,曾经被“卡脖子”的深度学习技术实现了重大突破。2015年,百度上线世界首个大规模神经网络机器翻译系统,比Google早了一年多。2016年,百度正式发布“百度大脑”并开源中国第一个深度学习框架飞桨。飞桨的出现打破了Google和Facebook的垄断,现已跻身全球前二。

做AI讲究“软硬兼具”,百度“软”有飞桨,“硬”有昆仑。2018年,百度自主设计、2019年流片成功、2020年实现量产、2021年升级的百度昆仑AI芯片已经得到大规模应用。其高效能功耗比使云端的计算高密度以及智能边缘的稳定同时成为可能,赋能互联网、工业制造、智慧城市、智慧交通、科研等领域,在诸多场景广泛部署。

此外,百度还研发出鸿鹄语音芯片,推动AI在生活场景中的落地。两大AI芯片的推出,百度为中国AI打下了强有力的核心“技术地基”,也为新基建提供最可靠动力。芯片的量产也打破了卡脖子问题,中国公司不再完全依靠外来输入。

当然,人才是技术创新不可或缺的关键因素,这也是百度2012年对Hinton如此重视的原因。百度最初成立时,根本找不到有工作经验的技术人员,初创团队的成员几乎都是刚出校门的毕业生,百度只能自己培养新人,再把新人打造成能打的技术人才。

也因此,百度被称为国内程序员的“造星工厂”,16年以来,百度主办的“百度之星”技术大赛累计参赛选手近30万,在AI的各个领域,都有百度系的身影。截至目前,百度已经向社会输送超过100万的AI人才。

社会价值不断显现

最新的“十四五”规划中首次提出“把科技自立自强作为国家发展的战略支撑”,科技创新被提升到更高的战略位置。有自主创新“硬实力”和技术远见的AI公司又迎来了新机遇。

“我们选择了技术战略,就必须抵御住短期机会的诱惑。我们深知,最前沿的技术浪潮是等不来的,你必须提前10年、20年去布局,”李彦宏如是说。“始终相信技术的力量。”凭借对AI的坚持,李彦宏提出“智能经济”的预判。搭乘“新基建”战略部署政策开放和国内场景增多的东风,百度迎风生长,“+AI”也成了炙手可热的关键词。

AI已经融入到生活的方方面面,疫情袭来时,百度的AI走在一线。其先后上线“发热门诊地图”、“疫情小区”专题地图等服务,助力疫情防控和复产复工;AI多人测温1周检测可达2700万人次,时空大数据记录人流迁徙至24亿人次,智能外呼支持基层随访500万次,AI问诊完成1500万次;很多城市甚至还有自动驾驶出租车,北京、长沙、沧州等已经试乘过百度Apollo的人们表示,“这辆车多少钱?什么时候才能买回家?”

初识鲜衣怒马,归来仍是少年。十年铸剑的坚守,换来中国大AI。

就像李彦宏所说,“最终百度会回到中国来,因为我们的根在中国。”