华为李航:计算机与人脑相当 但难完成不确定任务

强人工智能、弱人工智能在某种意义上有局限性。弱人工智能也有很大的威力，弱人工智能还是非常强大的。弱人工智能主要基于机器学习和大数据，现在的人工智能就是机器学习、大数据，这一招。还没有跟推理等结合起来，但是就是这一招已经能把人工智能做得非常好了。我们有很多这样的例子，可以把我们的智能系统的智能水平不断提高。阿基米德曾经说过，给我一个支点，我能把地球撬起来。对人工智能来说，对现在的机器学习来说，给我们无穷多的数据，其实我们也能够实现人工智能。

大家观察一下就会发现所有的人工智能系统有这样一个规律，我叫它人工智能闭环。你有一个系统，还有用户，数据，算法。先有系统，建好以后有用户用了，能够产生大量的使用数据。这些数据又能帮助我们提高算法的性能，最后提高系统的性能，提高了性能的系统又能更好地帮助用户，我们有这样一个闭环，最后使用户感受到系统越来越智能。观察所有的人工智能系统，基本上都遵循这样的规律。这样在特定的场景下，能够跟我们人做出同样的甚至更好的判断。

刚才介绍整个人工智能未来的发展。我现在以通信行业为例，讲讲人工智能能给我们带来什么样的变化。诺亚方舟实验室在华为从事人工智能方面的基础研究，我们有几个方向，基本全围绕着华为的主力产品在做，包括手机、通信网络、云计算。手机和云计算的工作今天因为时间关系不介绍了，今天重点介绍一下诺亚方舟实验室在通信领域做的一些工作，我们坚信人工智能能够改变整个未来的通信领域。

这是关于未来的通信网络的我们的愿景，基本上是全自动的智能性的网络，不特别需要人去参与。大家如果熟悉通信的话知道，通信网络一般来说有两大块任务，一个是网络的控制，一个是网络的管理和维护。网络控制就是怎么样在一个通信网络里面有效调度资源，使得网络的使用效率更高，更好服务用户。网络管理和维护，从建立通信网络开始，考虑怎么样能够建一个非常好的合理的通信网络，怎么样能够监控这个网络的情况。一旦网络发生故障，能够及时排除故障。我进华为之前不太了解这个情况，如果说一个通信网络经常发生故障不是很有问题吗？现实当中通信网络很容易发生故障，比如外面哪个地方有个施工或者打个雷，都可能使通信网络发生故障。及时感知到通信网络发生的情况，一旦网络发生故障及时排除故障就是非常重要的事情。未来通信网络会越来越不需要人，整个网络的控制基本是全自动的，网络的维护和管理只需要很少的人参与，只需要很少的专家参与就可以把整个通信网络的事情全部搞定。

下面介绍两个具体的案例，诺亚方舟实验室在通信领域做的工作，网络流量的自动控制。现在SDN，也就是软件定义的网络是非常火的一个领域，可以预见未来的通信网络都会变成SDN，能够把硬件和软件解耦，更好地控制和管理网络。现在诺亚方舟开发了NetworkMnid系统，意思是网络大脑的系统，可以在SDN网络里面部署，观察预测控制这个网络，自动观察网络流量，对网络流量做预测，在此基础上做路由的决策。这个系统全部基于机器学习，特别是控制的部分基于深度强化学习，在一个数据中心有很多服务器，大家跑不同的任务，这时候网络流量动态地发生变化，我们用深度强化学习构建的控制系统能够自动根据网络的状况去做路由的判断，使网络的效率有很大提高，完成任务的平均时间基本提高了50%，比业界已有的方法高了50%。

深度强化学习的模型，跟AlphaGO里面用的深度强化学习的模型相似。但是具体的定义是不一样的，这里面的动作表示路由所有可能的路径，状态表示现在各个链路的容量、使用的状况等信息，奖赏是用完成任务的时间来去定义，这样的话可以构建一个强化学习模型，特别是用深度网络来去学习强化学习的Q函数。网络动态变化，我们的学习系统可以不断动态地在网络里面去学习，帮助这个系统做出判断，采用什么样的路径策略效果最好。

另外，我们在做的系统，能够帮助通信网络的工程师迅速地排除网络故障。华为有两万工程师在全世界维护全球1/3的通信网络，有1500张通信网络，都是由华为的工程师在24小时维护，一旦这些网络发生故障，需要在很快的时间里面排除这些故障，这时候怎么样帮助工程师提高效率变成一个非常重要的问题。华为有所有网络的故障历史记录，有工程师用中文或者英文记录下来所有相关的知识，自动诊断系统可以从已有的数据里面自动构建整个华为通信领域的知识图谱，同时构建一个推理系统，帮助工程师做故障解除的推理，整个是一个问答系统的形式呈现，能够帮助工程师通过问答的形式迅速找到故障原因，找到解决方案。

下面有一个视频，可以看到自动诊断系统是怎样帮助工程师做故障诊断的。它完全像一个问答系统Q&A系统，工程师如果有问题的话可以用自然语言去问，系统会根据我们的知识库的内容找到一些相关的知识，帮助工程师迅速判断到底发生了什么问题。还有知识图谱，给工程师一些提示，可能发生了什么样的事情，这是一个概率图模型，可以算出概率来，到底一个故障发生的时候，有可能是什么样的原因造成的。这个对话实际是多轮对话系统，工程师可以在跟系统交互过程当中去判断，到底发生了什么样的问题。

这个系统的另外一个特点是，中英文都可以交互使用，华为是非常国际化的公司，两万名工程师做网络维护，超过一半的工程师其实不是中国籍的，不会中文，这个系统支持他们做机器翻译，帮助他们很快把已有的知识翻译成英文，帮助他们迅速找到问题的答案。

在这个智能系统里面我们使用了卷积匹配模型，在自动问答系统里面已经是有代表性的工作，在很多问答系统里面都被使用，论文被引用次数也非常高。最基本的想法，假设你有一个问句一个答句，通过二维的卷积神经网络抽取到问句和回答的特点做匹配，最后做出判断，判断这个问句和答案到底是不是相关的，能够通过训练深度模型，帮助问答系统做很好的回答。现在的准确率在70%左右，我们还在不断改进这个系统，希望更好地帮助工程师。

华为诺亚方舟实验室现在在帮助通信产品部门做网络自动控制和网络管理的工作，我们希望通过使用人工智能技术能够使未来的网络更加畅通，使网络维护工程师的效率大大提升。

（编辑：应用网_丽江站长网）

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