AI深度学习市场前景广阔，英特尔自然语言处理技术助力方案落地

Posted 2021-04-12 全球IT行业网

前言：

技术在不断进步，随着计算性能以及相应的资源越来越强悍，对于更加常用数据组合的访问频次逐渐加强，神经网络拓扑和训练范式也得到很快的发展。

近年来自然语言处理很多方面的进步都是由人工智能深度学习方向的快速发展所推动起来。从表面来看，这些人工智能深度学习领域大力推动了先进的计算机视觉应用的实现，从另一方面来看也让自然语言处理领域受益匪浅。

关于自然语言处理（NLP）深度学习的发展前景和未来应用，英特尔刘茵茵博士在O’Reilly和Intel人工智能大会2018北京站上发表了名为《基于深度学习的自然语言处理》主题演讲，围绕人工智能时代下的“自然语言处理”技术展开。

一、自然语言的深度学习前景以及英特尔AI全栈解决方案

深度学习的发展让NLP领域的技术发展搭上了顺风车之前，刘博士首先介绍了在深度学习层面上，设计了残差层、密集连接和高速公路层，其目的是为了让梯度和信号更容易到达深度学习网络中的每一个层级。通过借助各个层级，方便快捷地利用深度学习网络中的表达能力来实现最为先进的计算机视觉。深度学习其实是神经网络的一个升级换代版本。随着计算能力的增强，我们可以把网络做得更深更宽，同时有强大的运算力、足够的存储，可以支持深度神经网络在可用的时间内训练出一个能够适应某一个具体应用的模型。

刚刚说到了设计这些层是为了更加快捷地实现计算机视觉处理，而英特尔AI全栈解决方案中的软硬件组合，可以说充分诠释了英特尔在架构上运行深度学习的进步。利用自动编码器模型处理序列数据，为机器的文本理解和摘录提供了新的机制，训练范式利用学习数据和迁移学习来加快应用多种多样复杂的任务。英特尔在硬件上开展的工作和对广泛使用的深度学习框架的优化，为英特尔® 至强® 可扩展处理器上运行的常用模型和计算图案提供了优化的性能，使得基于深度学习的 NLP 解决方案与计算机视觉解决方案以及其他AI都能进行共享软硬件。

不仅如此，英特尔还主动将这些成果回馈到开放式框架，这样每个开发人员都能拥有这种开箱即用的体验，英特尔的积极贡献推动了行业的进步，加速自然语言处理深度学习的发展。

那么有人会问了，既然英特尔在自然语言处理上成果颇多，那是否能够证明一个机器学习方案能够很快的落地面世？

实则不然，刘博士将自然语言处理领域的ImageNet比作是一个大型的数据库，它可以为众多研究人员、开发者提供一个大型的平台，通过不断地开发新算法，并且能够比较多种算法之间的优缺点。但这依然不能迅速地将科研成果使用到真正的应用场景中，还需要经过一段时间的不断提升和优化，与此同时还需要各种各样的软硬件无缝结合在一起才能实现新的成熟商业方案。

二、英特尔模块化堆栈方案为NLP赋能

结合之前所说的英特尔AI全栈解决方案让基于深度学习的NLP研发变得高效起来。如果说英特尔的AI全栈解决方案是一个让开发者火力全开的加速推进器，那么英特尔这个“模块化堆栈方案”则是让开发者能够“百样玲珑”的去针对不同的需求进行灵活研发。

相对于传统的深度学习方法而言，模块化堆栈方案有着更快，更灵活，更全能的优势，它在深度学习社区提供了许多实用的构建块，能够快速的帮助企业和开发者进行方向转变。通过重复利用这些组件模块，有效地助力企业和机构搭建一个研发资产库。通过重复利用之前创建的的模块内容，企业和研发机构能够一定程度上节约时间成本、人力成本、研发资金成本。

NLP丰富多样的应用场景和范围也是特点所在，下面简单举几个例子来说明，当然这些例子只是应用场景之中的冰山一角：

先来说说情感分析，它是一种NLP功能，当具备这种功能后，它能够通过各种组件（例如：POS词性标注、语句分析等）进行相应分析并理解用户对于产品或者品牌的情感。那么，用户的情感到底是指哪些呢？比如说某款新车上市后，用户觉得这车配色亮眼，造型经典，但对配置略有微词。NLP通过情感分析功能对这些具有针对性的评价进行快速回收、整理、分析，而分析后的数据，会给企业提供对于制定后续产品、品牌市场宣传营销决策以及影响今后的产品研发走向的重要洞察。

另一个场景就是自然语言处理模型能够将大量的信息进行整理分类，如今海量、复杂的可用数据量十分挑战人类分析师处理的能力。如果没有机器进行协助，就难以高效的去利用数据，而如今机器不仅仅是处理数据，并且还能从中进行学习。NLP使企业能够管理复杂的数据，例如商业市场分析人员可以进行检索分析并做出相应趋势分析，以让企业做出实时决策、动态运营管理并响应客户。这样下来整个时间周期都大大的缩短，让相应人员获取信息更加高效，做出的决策时心中更加有谱。

总结：

时至今日，英特尔已经部署了人工智能全栈式解决方案等一系列产品组合，不仅仅在NLP领域已经获得了卓越的成就，在人工智能的其他各方面能力都已经得到了补足，完全有能力面对如今多种多样的数据，AI的价值和潜力在英特尔一个又一个案例中得到生动的体现。我们也可以看到英特尔开放的企业文化，与企业方案用户一同开发交流，通过技术方案让企业用户更容易使用AI技术，加速了AI技术的全领域应用。

我们期待英特尔继续用这样独一无二，全功能的人工智能全栈式解决方案让互联网、大数据、人工智能和实体经济行业得到实质性的融合应用并且落地。