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人工智能已經(jīng)成為重塑所有行業(yè)的生產(chǎn)效率的利器。在一系列讓人“瞠目結(jié)舌”的戰(zhàn)果之后，隨之而來的是技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)以及一切“朝AI進(jìn)化”的熱潮快速來臨。

　　近年來不少互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都在積極舉辦算法比賽正是“AI熱”的一個(gè)縮影，比賽并非唯一目的，很多公司真正的愿望是接觸到更多的算法人才，這其中就包括了諸如騰訊、京東、滴滴、阿里巴巴等中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的佼佼者。

　　不久前，騰訊首屆高校算法大賽剛落下帷幕，來自南京大學(xué)的三位學(xué)子拿下了本屆大賽的冠軍，并贏得了高達(dá)30萬(wàn)元的冠軍獎(jiǎng)金。為什么騰訊社交廣告要下大力氣舉辦算法比賽?機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)于廣告的意義在哪里?　

　　Morketing對(duì)話羅征，從一場(chǎng)比賽，了解他對(duì)人工智能的態(tài)度。

　　從轉(zhuǎn)化入題

　　此次算法大賽的命題是“移動(dòng)APP廣告轉(zhuǎn)化率預(yù)估”，題目并沒有套上一個(gè)與AI有關(guān)的大帽子，而是著眼在了非常實(shí)際的問題上。在羅征看來，這個(gè)命題既有難度，又十分貼近社交廣告最核心的部分：轉(zhuǎn)化率優(yōu)化。“轉(zhuǎn)化率一直是廣告主最關(guān)心的，他們花錢買點(diǎn)擊和曝光，自然希望了解可以帶來多大價(jià)值。這就是轉(zhuǎn)化?！?/p>

　　從轉(zhuǎn)化率入手，是因?yàn)榱_征希望能讓參賽的學(xué)生們不光在做算法，同時(shí)也能去更深入的了解計(jì)算廣告，特別是社交廣告領(lǐng)域中存在的現(xiàn)實(shí)問題。在與幾個(gè)奪得優(yōu)異名次團(tuán)隊(duì)的交流中，羅征明顯地感到他們不止是“跑了些算法”這么簡(jiǎn)單。

　　“如果不了解轉(zhuǎn)化的優(yōu)化是為了什么，只是研究機(jī)器學(xué)習(xí)，基本沒有可能贏得比賽，獲獎(jiǎng)的前幾名團(tuán)隊(duì)都對(duì)騰訊社交廣告的業(yè)務(wù)和邏輯做了深度的思考?！绷_征說，比賽不僅訓(xùn)練了他們機(jī)器學(xué)習(xí)的能力，更多的是把算法落地在廣告領(lǐng)域中的實(shí)際應(yīng)用。

　騰訊社交廣告APP推廣成本優(yōu)化專屬解決方案oCPA

　　來自冠軍團(tuán)隊(duì)“nju-newbie”的成員在接受采訪時(shí)也談到：“本次賽題的目標(biāo)是轉(zhuǎn)化率預(yù)測(cè)，相比于一般的點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)，轉(zhuǎn)化率預(yù)測(cè)更困難，用戶數(shù)據(jù)更稀疏，影響轉(zhuǎn)化率的因素更多，這都是對(duì)于參賽選手的挑戰(zhàn)。”

　　在騰訊社交廣告的體系中，最早應(yīng)用人工智能理念和方法的就包括轉(zhuǎn)化率預(yù)估、點(diǎn)擊率預(yù)估和廣告審核等多個(gè)方面。在數(shù)據(jù)挖掘中，也會(huì)利用到AI，例如對(duì)用戶商業(yè)興趣、行為和生活狀態(tài)等進(jìn)行判斷時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)是最好的選擇，可以避免人工參與導(dǎo)致的隱私問題。

　　數(shù)據(jù)，是這次比賽中讓不少參賽團(tuán)隊(duì)印象深刻的一面，幾位受訪的參賽學(xué)生都談到這次比賽的數(shù)據(jù)規(guī)模是他們見過的比賽中體量最大的一次。數(shù)據(jù)規(guī)模，從很大程度上激發(fā)他們使用了不少之前沒有探索過的模型和技巧。獲得比賽亞軍的團(tuán)隊(duì)Raymone在接受采訪時(shí)說：這次比賽的數(shù)據(jù)量是所有團(tuán)隊(duì)幾乎都要面對(duì)的問題，很多小伙伴在此之前都很少有機(jī)會(huì)接觸到幾十GB級(jí)別的數(shù)據(jù)，在機(jī)器性能存在瓶頸的情況下，如何高效的處理并構(gòu)建模型是非?？简?yàn)?zāi)芰Φ囊幻妗?/p>

　　數(shù)據(jù)體量既是騰訊的優(yōu)勢(shì)之一，同樣也是考點(diǎn)。羅征談到當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大，對(duì)模型和算法的要求就不再局限于“做得好不好”，還要考慮到工程方面“做得快不快”。如今AI的基礎(chǔ)研究已經(jīng)不只是追求結(jié)果，也要追求速度和資源利用率。

　　這一點(diǎn)也體現(xiàn)了不少團(tuán)隊(duì)的解決方案中，許多隊(duì)伍都強(qiáng)調(diào)在進(jìn)行轉(zhuǎn)化率預(yù)估前，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去噪以及特征提取的重要性。

　　今年比賽的高校學(xué)生讓羅征印象深刻，除了感受到他們認(rèn)真的投入，對(duì)于算法思考的質(zhì)量也出乎意料的高水平，“參賽學(xué)生們的一些想法和思路，確實(shí)值得我們內(nèi)部去借鑒和嘗試”。

　　產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)下的智能時(shí)代

　　近幾年來，AI的基礎(chǔ)投入越來越多，算法的突破也越來越多。深度學(xué)習(xí)和各種技巧、能力，讓AI的應(yīng)用覆蓋面越來越大。為了更好的應(yīng)用AI，羅征和他的團(tuán)隊(duì)也會(huì)做一些研究性的投入，目的是利用AI來增加廣告效率，增加廣告主的利益。

　　這在之前是很難想象的，羅征回憶在自己讀書的那個(gè)時(shí)代，一項(xiàng)技術(shù)從科研到工業(yè)界嘗試，最后變成產(chǎn)品實(shí)際應(yīng)用往往需要5到10年的時(shí)間。而在互聯(lián)網(wǎng)公司的時(shí)代，這一速度被迅速加快。

　　據(jù)悉，如今很多新興的互聯(lián)網(wǎng)公司例如Google和Facebook都已經(jīng)不再像IBM和AT&T那樣設(shè)立大型研究院。許多公司的研究院專精于最前沿的基礎(chǔ)研究，比如騰訊的AI-Lab實(shí)驗(yàn)室，其發(fā)展目標(biāo)是“學(xué)術(shù)有影響，工業(yè)有產(chǎn)出”，因此專注于基礎(chǔ)研究和應(yīng)用探索結(jié)合。而另外一個(gè)人工智能的研發(fā)驅(qū)動(dòng)力已經(jīng)從“學(xué)術(shù)研發(fā)”轉(zhuǎn)向產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)。

　　“以前的技術(shù)研發(fā)，先是學(xué)術(shù)界出來很好玩的東西，然后研究下有什么應(yīng)用價(jià)值，再去落地到產(chǎn)品層面，以專利的形式賣給大公司;如今，很多時(shí)候是產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)要提升效率，需要這個(gè)功能，反推研究方向?！边@樣的變化讓技術(shù)從理論落地到產(chǎn)品的速度大大加快，周期變得很短。羅征提到在算法大賽中，一些參賽選手直接參考了業(yè)界的一些前沿論文，并直接應(yīng)用在比賽當(dāng)中，這么快的反饋周期，是10幾年前所不可想的。

　　然而時(shí)間的縮短，并不意味著一切都要朝“AI看齊”。“AI是一個(gè)很重要的提升效率的手段，但不是目標(biāo)。我們不是為了做AI而做AI。作為一個(gè)企業(yè)的CMO來說，最重要的是結(jié)果，我們可以說使用了AI的技巧，提升了廣告的效果，但最重要的還是轉(zhuǎn)化結(jié)果。”

　　AI在羅征看來是一個(gè)工具，能夠幫助實(shí)現(xiàn)一些人做不到的事情。落地在廣告領(lǐng)域中，一是將人力所能做的事情自動(dòng)化，比如在廣告審核中引入AI技術(shù)，將某些步驟自動(dòng)化處理從而起到對(duì)效率提升的作用;另一種是做一些人做不到的事情，比如在轉(zhuǎn)化率預(yù)估中，數(shù)據(jù)的體量可能包含了幾億用戶過去幾個(gè)月的所有點(diǎn)擊，所有轉(zhuǎn)化，體量非常之巨大。要將他們總結(jié)為一個(gè)模型，得出有效的判斷，是人力所不能及的，這也是機(jī)器學(xué)習(xí)等AI技術(shù)在廣告領(lǐng)域中最為關(guān)鍵的應(yīng)用。

　　Morketing觀察到，近年來AI行業(yè)的發(fā)展速度驚人，許多互聯(lián)網(wǎng)的一線企業(yè)都在加大投入，并且以開源的姿態(tài)鼓勵(lì)更多的開發(fā)者進(jìn)入AI的領(lǐng)域中。Google的Tenser Flow計(jì)劃以及百度的無(wú)人車項(xiàng)目等都把開放平臺(tái)作為主打。整個(gè)業(yè)界投入的加大，對(duì)于羅征所在的產(chǎn)品應(yīng)用層來說，無(wú)疑是件好事。

　　人工智能的現(xiàn)實(shí)瓶頸

　　盡管AI正處于風(fēng)口，但羅征認(rèn)為人工智能的應(yīng)用目前有兩大瓶頸。

　　想要把AI做的更好，人才儲(chǔ)備是第一位的。據(jù)媒體報(bào)道，人工智能在人才方面極為缺乏，例如為了給創(chuàng)新工場(chǎng)AI工程院搶人，李開復(fù)曾親自跑了多場(chǎng)高校招聘會(huì)。而阿里云的人工智能科學(xué)家閔萬(wàn)里表示，團(tuán)隊(duì)里很多年輕技術(shù)人員都被挖走了。

　　未來人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)可能會(huì)更加激烈，因?yàn)樵絹碓蕉嗟墓鹃_始成立人工智能研究部門。據(jù)悉，微軟AI研究院曝光，位于微軟雷德蒙德總部，擁有100多名來自各個(gè)AI研究子領(lǐng)域的科學(xué)家，包括認(rèn)知、學(xué)習(xí)、推理以及自然語(yǔ)言處理。網(wǎng)易也在不久前設(shè)立了人工智能事業(yè)部。

　　與高校加深合作，從高校層面就開始招攬人才也是這次“算法大賽”的目標(biāo)之一，羅征坦言人才的供應(yīng)永遠(yuǎn)是不足的，每年這個(gè)領(lǐng)域的畢業(yè)的人才數(shù)量有限。招兵買馬是一個(gè)需要持續(xù)下去的工作。

　　而另一個(gè)AI的門檻，更多的來自于企業(yè)自身的限制。例如在羅征所在的部門，出于對(duì)用戶隱私保密的負(fù)責(zé)，所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法所處理的數(shù)據(jù)均不會(huì)利用任何的聊天記錄，這是騰訊為自己定下的規(guī)則。

　　“雖然騰訊的數(shù)據(jù)很豐富，但是對(duì)于垂直行業(yè)的理解，還是有些合作伙伴比我們更強(qiáng)的，比如說我們跟易車一起探討汽車類的用戶，跟京東會(huì)探討電商類的，美團(tuán)點(diǎn)評(píng)就探討O2O類的。他們對(duì)用戶在垂直行業(yè)上面的行為興趣理解更深入。我覺得下來更進(jìn)一步的突破點(diǎn)，主要就是結(jié)合一些行業(yè)數(shù)據(jù)，如何與社交數(shù)據(jù)結(jié)合的更好。”

　　騰訊社交廣告算法大賽由騰訊社交廣告攜手騰訊數(shù)據(jù)平臺(tái)部、騰訊高校合作、騰訊云、應(yīng)用寶、騰訊招聘、T派校園等各大資源與平臺(tái)聯(lián)合舉辦，旨在加速推進(jìn)算法優(yōu)化，持續(xù)提高廣告的效率和投入產(chǎn)出比，為數(shù)字營(yíng)銷提供完整、精準(zhǔn)的解決方案。

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