王仲遠：他用AI為4億中國人提供更加智能的生活服務

2019年1月21日，《麻省理工科技評論》公布了2018年「35歲以下創新35人」（Innovators Under 35 China）中國區榜單。從榜單中，我們看到更多中國創新科研力量的崛起，也看到跨學科、跨領域、並且對落地應用有更強烈企圖心與使命感的科研創新，這其中涵蓋人工智慧研究與應用、NLP、腦科學、新材料、新能源、生命科學、生物科技、自動駕駛等多個不同領域。我們將陸續發出對35位獲獎者的獨家專訪，介紹他們的科技創新成果與經驗，以及他們對科技趨勢的理解與判斷。

關於Innovators Under 35 China榜單

自 1999 年起，《麻省理工科技評論》每年都會推出「35歲以下創新35人」（Innovators Under 35 China）榜單，旨在於全球範圍內評選出被認為最有才華、最具創新精神，以及最有可能改變世界的 35 位年輕技術創新者或企業家，共分為發明家、創業家、遠見者、人文關懷者及先鋒者五類。2017年，該榜單正式推出中國區評選，遴選中國籍的青年科技創新者。新一屆榜單正在徵集提名與報名，截止時間2019年5月31日。詳情請見文末。

深度學習在計算機視覺和語音識別等領域的巨大成功使得人類與人工智慧更近一步，但其解決的仍僅僅是「感知」問題，這是一種模仿學習而非理解學習，人工智慧的關鍵其實在於如何更進一步的「認知」問題。王仲遠的工作，就是要讓機器真正理解人類的語言，成為真正的智能。

「深度學習仍然有很多問題亟待解決，尤其是認知問題。目前最好的解決方式就是構建知識圖譜，把人類的知識、常識、事物關係構建成知識圖譜，然後抽象為計算機可以理解的結構化語言，這樣融入知識的機器就可以更加智能地應對各種場景。」王仲遠表示，目前知識圖譜在搜索、推薦、廣告、金融、智能客服、智能助理等多個領域都有應用。

相比較而言，人類的知識、常識、事物關係大多為短文本，比如搜索記錄、微博短文、文檔關鍵詞、圖文短視頻描述等等。與長文本不同，短文本失去了一些基於長文本的統計特徵，往往也不遵守一些嚴格語法，甚至信息缺失。王仲遠解決了其中的關鍵問題——藉助共現網路解決實體含義消歧問題，並建立概念知識圖譜，將短文本信息擴展為機器可以計算的概念向量空間。他提出的這一短文本機器理解技術，獲得ICDE 2015 最佳論文。此後，作為此方向廣為認可的專家，王仲遠還在ACL 2016 Tutorial上主講「短文本理解」課程。

圖 | 王仲遠在IU35 China頒獎典禮上的演講（來源：DT）

2010年王仲遠碩士畢業加入微軟亞洲研究院，負責概念知識圖譜的構建工作。這幾乎是世界上最早開展的大規模知識圖譜相關的研究。在一次會議上，王仲遠獲得了向比爾蓋茨介紹工作的機會，並得到比爾蓋茨的肯定，這也給了他更多繼續開展研究的信心。2012年，王仲遠決定接受人民大學和微軟亞洲研究院聯合培養的機會，繼續讀博深造，他的研究工作也長期開展下去。在此期間，他提出一種新的查詢與廣告關鍵字語義匹配技術和基於概念模式（concept pattern）的查詢意圖檢測機制，比基於隱式語義主題模型更高效、精準。這些研究工作也大量應用於Bing搜索、在線廣告、Office 365等微軟各大產品中。

在微軟期間的技術落地給王仲遠留下了深刻印象，王仲遠決定加入另一家掌握海量數據的互聯網企業——Facebook，參與到與用戶直接相關的產品中去，更加註重把先進的技術進行實踐落地。在此期間，王仲遠的團隊構建了世界上最大的查詢與文檔實體鏈接系統。他們的自然語言處理服務每天處理數十億條Facebook的用戶查詢與用戶發表的帖子，在6個月內就將實體鏈接的質量顯著提升了80%，並且使它成為Facebook內部最重要的自然語言處理服務。

2018年，王仲遠決定回國加入到國內的互聯網AI大潮中去。美團豐富的業務場景、海量數據和長遠戰略打動了王仲遠，他於年初加入美團，並基於美團擁有的逾數十億用戶點評開始建設「美團大腦」，來促進每個場景下應用服務的智能升級。結果出乎意料，王仲遠帶領的團隊在半年時間內就將搜索核心指標在高位上顯著提升，是過去一年半提升的6倍多，超前完成目標；面向商家的「商業大腦」也開始幫助店老闆做智能化經營升級；以及在金融風險管理中，已經能夠幫助金融團隊智能發現欺詐團伙。而這些成功的背後，都與知識圖譜有緊密的聯繫。

王仲遠從進入微軟亞洲研究院開始，到Facebook，再到如今擁有4億用戶量的美團，參與知識圖譜領域工作已經近十年，其工作也從以純粹的研究為主逐步轉變到技術產業實踐。談及這種轉變，王仲遠說：「我依然非常尊敬在學術界的科研工作者，他們是推動技術迭代、突破發展的堅實力量，尤其是在技術低潮期。但人工智慧也需要一些產業界的落地去驗證。技術跟產業界的數據結合，是一種去偽存真的渠道。在此基礎上，再做一些科研，保持創新的能力，這樣對整個人工智慧的發展都是很有幫助的。」

王仲遠相信，在美團構建知識圖譜的成功讓人工智慧更進一步，在不遠的將來，美團的各個業務場景中都能夠看到更加智能的服務。

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