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标题: Google要逆天！Google Wear 2.0 最新离线AI技术解析 [打印本页]

作者: xman 时间: 2017-2-20 06:03
标题: Google要逆天！Google Wear 2.0 最新离线AI技术解析

　　近几年，人工智能领域显得异常的活跃。除了传统的机构学术圈外，Google、Microsoft、Facebook、苹果以及国内的百度、阿里等等优秀的互联网企业也纷纷成立了相关的研究团队，并取得了很多令人瞩目的成果。
　　Google的AlphaGo向全世界展示了强大的运算能力，Siri和Google Now中的语音识别能力，国内百度的小度机器人在"最强大脑"上展现的语音、图像识别能力，这些优秀的项目都极大的反应了人类在人工智能领域的飞速发展。但是，无论是语音还是图像识别，很大程度上都依赖于云计算来满足大量的运算和存储，而移动、PC设备，都需要时时刻刻通过互联网的连接，获取计算资源来达到人工智能的目的。
　　不过近期，在Google发布的Android Wear 2.0中，除了允许手表脱离手机直接使用外，更加让人震惊的是"智能回复"（Smart Reply）能力，官方技术团队认为，这是基于离线AI实现的，无需接入网络去寻求云计算帮助，就能够实现自我学习的目的。

　　(图片来自 engadget)
　　在此之前，包括作者在内，都认为对于智能手表这样的移动设备，在有限的计算能力和内存容量上，如果不连接云端就能够拥有自我学习，"智能回复"等能力，这几乎是不可能的事情。直到Google的一支名为"Expander"的AI研发团队做到了，并移植到Android  Wear 2.0上且得到很好的效果!他们通过重新设计了一套更加轻量、全新的机器学习框架，不仅能驱动 Android Wear 2.0 上的  Smart  Reply，还可以给更多其他离线移动应用带来巨大的帮助。不过在此之前，他们也尝试了很多比较流行的神经网络和图形学习技术，但是建立的模型并不适合应用在移动平台，限制回复的数量也打不到预期效果。通过这套轻量，简单的系统，可以将预期回复相似的消息，比如"你最近好吗？""过得怎么样？"  迅速归类到一起，以此减轻Smart Reply给内存带来的压力。
　　在此之间，作者联系到了在Google  负责Android工作的梁宇凌老师，他介绍说，AI一般指的都是机器学习，主要分为训练和预测两个流程。训练时需要海量数据和强大的计算能力，因此通常还是在云端进行训练。训练结束以后得到的模型，进行单次预测时不需要海量数据和计算能力，所谓的离线AI，往往是指把网上训练好的模型存在移动设备上，进行预测。因此技术难点往往在于如何把模型的size缩小，以及减少预测时的计算量和加快预测速度。这方面有很多办法，现在很热的AI芯片加速就是其中一种办法。
　　其实Android Wear 2.0的离线AI技术并没有采用深度学习，而是通过一种叫semi-supervised graph  learning（半监督图学习[1]）的技术，其中技术核心部分在于对设备上的信息内容（例如聊天，短信等等）高效地映射到相应可能的自动回复。而在Smart  Reply中采用了一套全新、且比较轻量化的机器学习架构，他不仅仅能够满足智能回复功能，将来还会在很多离线的移动应用中带来巨大的帮助。
　　接下来，作者整合了梁老师的建议以及Google官方技术团队的博客，具体分析Android Wear 2.0离线AI技术的实践思路。

　　Google wear 2.0 智能回复
　　学习与投射
　　建立轻量级会话模型的一个简单的策略是，在设备上创建的内容是常见的、且有规则的小字典（比如输入回复映射），并且在推理时使用一种较为朴素的查询策略。这里牵涉到使用几个特征的一小组类预测任务，（比如二元情感分类，"我爱这部电影"传递了一种积极的情感，而"演得很糟糕"这句话传递了消极的情感）。但是，它缺乏良好的扩展性，无法支持聊天消息中常见的丰富词汇和众多复杂的语言变化。另一方面，递归神经网络（比如LTSM）等机器学习模型是功能极其强大的工具，适用于自然语言理解任务中的复杂序列学习，包括"智能回复"。然而，压缩这类丰富的模型用来适应很小的内存设备，并通过降低计算成本获得可靠的预测（迅速按照需要处理），那非常有挑战性。Android Wear 2.0团队早期尝试通过限制模型、只预测一小批回复，或者使用量化（quantization）或字符级模型（character-level model）等技术，但是都未能获得很好的结果。
　　最后，通过为设备端机器学习系统构建一套不同的解决方案。思路是，先使用一种快速、高效的机制，将相似的消息分成一组，并将它们投射到相似（"邻近"）的位向量表示。虽然有几个方法可以执行这个投射步骤，比如使用单词嵌入或者编码器网络，但最后Android Wear 2.0采用了一种经过改动的局部敏感哈希算法（LSH），将维度从数百万个独特的单词简化为短小的、固定长度的位序列。这样能够非常快地为消息即时计算投射，并且在设备上占用的内存空间更小，因为不需要存储消息、单词嵌入或者甚至是用来训练的整个模型。

　　投射步骤：相似的消息分到一组，被投射到邻近向量。比如说，"hey， how's it going?"和"How's it going buddy?"这两条信息有着相似的内容，可能被投射到同一个11100011。另一个相关的信息"Howdy， everything going well?"被映射到只相差2位的邻近向量11100110。
　　接下来，系统通过消息及其投射后，共同训练成"消息投射模型"，该模型学会使用半监督式图形学习框架，预测可能合适的回复。图形学习框架想要训练成一个可靠的模型，其办法是结合来自多个来源的语义关系（消息/回复交互、单词/短语相似性、语义聚类信息），并且学习有用的投射操作，这些投射操作可以映射到出色的回复预测。

　　学习步骤：（上面）消息连同投射和相应回复一起用于机器学习框架，共同学习一个"消息投射模型"。（下面）消息投射模型学会将回复与相应的消息投射关联起来。比如说，该模型将两个不同的消息："Howdy， everything going well?"和"Hows it going buddy?"（底部中间）投射到邻近位向量，并学习将其映射到相关回复（底部右边）。
　　上述值得一提的是，虽然可以使用复杂机器学习和云计算的能力，训练消息投射模型，但是模型本身驻留在设备上，而且完全在设备上执行并推理。设备上运行的应用程序可以传递用户的消息，并从设备端模型接收回复预测，而数据不用离开设备。而且还可以改动该模型，以适应用户的书写风格和个人偏好，从而提升个性化的体验。

　　推理步骤：该模型将学到的投射运用于消息（或消息序列），并建议相关的不同回复。推理工作在设备上执行，让模型得以适应用户数据和个性化书写风格。
　　为了让设备端系统能够开箱即用，Android Wear团队也不得不进行几个额外的改进，比如专门进行了优化，以便加快设备端计算，以及从模型生成丰富多样的回复。
　　离线AI从手表交流到应用
　　从一开始，Google Wear团队开始踏上从零开始开发这项技术时，对于模型的预测是否有用和准确率其实心里没底。但是完成整个项目后，他们惊奇的发现这项技术在即便在计算能力和存储资源非常有限的Android可穿戴设备上效果能够达到预期，这使得整个团队都非常的兴奋。接下来他们还会继续改进模型，为用户提供更出色的会话体验，也会充分利用这个设备端机器学习平台，带来全新的应用，类似此前Google推出基于人工智能应用Allo 的APP，让沟通更加简单，工作效率更高。

　　因此，Android Wear团队还提供了非常丰富的API接口，为第三方使用Wear的设备接入并使用Smart Reply能力，比如，如果想要对您的通知操作启动Smart Reply，需要执行以下操作：
　　使用NotificationCompat.MessagingStyle
　　对通知操作调用setAllowGeneratedReplies(true)
　　确保通知操作具有RemoteInput（相应驻留）
　　以下示例为如何使用智能回复响应创建MessagingStyle通知：

// Create an intent for the reply action
Intent replyIntent = new Intent(this, ReplyActivity.class);
PendingIntent replyPendingIntent =
PendingIntent.getActivity(this, 0, replyIntent,
PendingIntent.FLAG_UPDATE_CURRENT);
// Create the reply action and add the remote input
NotificationCompat.Action action =
new NotificationCompat.Action.Builder(R.drawable.ic_reply_icon,
getString(R.string.label), replyPendingIntent)
.addRemoteInput(remoteInput)
// 1) allow generated replies
.setAllowGeneratedReplies(true)
.build();
Notification noti = new NotificationCompat.Builder()
.setContentTitle(messages.length + " new messages with " + sender.toString())
.setContentText(subject)
.setSmallIcon(R.drawable.new_message)
.setLargeIcon(aBitmap)
// 2) set the style to MessagingStyle
.setStyle(new NotificationCompat.MessagingStyle(resources.getString(R.string.reply_name))
.addMessage(messages[0].getText(), messages[0].getTime(), messages[0].getSender())
.addMessage(messages[1].getText(), messages[1].getTime(), messages[1].getSender()))
// 3) add an action with RemoteInput
.extend(new WearableExtender().addAction(action)).build();

复制代码

　　如果想要接入更多的扩展能力，需要进入
　　最后，梁老师还跟作者表示，Google现在有好几个项目都有离线AI，例如Google翻译。但针对不同应用场景，具体的实现技术有所不同，例如Google翻译上的方法和Wear 2.0的Smart Reply用的就不是同一种技术。针对Smart Reply是否能够开源的问题，梁老师没有去评论，不过他建议大家可以关注一下刚刚发布的TensorFlow 1.0版本[2]，里面演示了在Android和ios上实现基于深度学习的图像识别的能力，也有非常好的例子。
　　[1]:http://arxiv.org/pdf/1512.01752
　　[2]:http://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android

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