快手宿華：我們7年累計50億條視頻，靠 AI 提升長尾用戶的幸福感水煮娛
快手創始人兼CEO 宿華
上周，快手上的視頻總數已經超過了50億，如何讓這50億視頻與觀看視頻的用戶進行匹配是一個前所未有的挑戰。在過去，業內常規的做法是運營好長尾曲線中頭部的“爆款”視頻，但快手表示，希望尾部視頻同樣能被感興趣的人觀看。
在上周日，2018年中國圖靈大會上，快手創始人兼CEO宿華出席，發表了以“AI 如何提升幸福感”的主題演講，分享了快手在人工智能最新的探索與應用。
大約12年前，宿華加入了谷歌，開始接觸、學習和應用機器學習技術。在谷歌，他一直在研究如何嘗試利用AI和機器學習，解決信息匹配和信息分發的問題。
宿華認為，之前的視頻平臺不是那么需要 AI，是因為視頻的數量沒有達到一個量級。如果每年只新增兩百部電影、三百部電視劇，可以通過人工標注的方式把它分析和理解的特別清楚。但是，假如每天新增千萬級的視頻，面對50億的生活片段，是不可能去依靠人工編輯和傳統的媒體板塊去分發，也無法照顧到長尾的用戶。
在宿華看來，“記錄”本身是能夠提升幸福感的。每個人心中都有一個渴望——看見別人和被別人看見。幸福感需要讓我們每一個人都可以看見，被這個世界發現，能夠讓自己的情緒情感被別人知道，被人感知，被別人看到和理解。
他表示，快手最想做的事情，是要構建一整套的以 AI 技術為核心的基礎設施，能夠用科技的力量提升每一個人獨特的幸福感，能夠讓每一個人更多更好的感受這個世界，也能夠更好的被這個世界所感受到。
當要照顧每一個人的需求，尤其是長尾用戶的需求時，就需要依靠人工智能。快手將 AI 主要應用在四個環節：內容生產，內容理解，用戶理解和視頻分發。
今年4、5月份，快手上線了一個魔法表情、肢體識別舞蹈游戲以及 AR 模型特效。這些特效背后，涵蓋了人臉關鍵點、背景分割、人體姿態估計、視覺慣性里程計等人工智能技術。為了支撐這些技術，快手自主研發了 3D 引擎及 YCNN 深度學習推理引擎。即便使用低配置的手機，算法與模型依然可以高效快速運轉，讓更多用戶的記錄過程體驗更加豐富有趣的玩法。
快手會通過大數據去理解每一位用戶的興趣偏好，同時，得益于快手是一個分享社區，快手的用戶理解不僅基于內容，還基于行為數據。每天有上億的用戶在進行“數據標注”，包括點擊點贊、關注轉發、播放時長、用戶關系等，交織成了網狀的關系，幫助快手來更好的理解用戶，除了用戶興趣偏好，更理解用戶潛在的興趣，幫助用戶挖掘探索更大的未知領域。
在未來，快手還將探索 AI 諸多方向，例如，通過多模態信息融合的視頻理解器能夠像人類一樣理解一個視頻，理解人類復雜的情緒。
“如何把用戶的行為數據和內容清晰組合在一起，特別是把內容里面的視覺，加上時間軸以后進行連續的視頻分析，再加上深度的分析，用戶的行為分析，整個多模的集成組合在一起，也是一個非常有意思的課題。”宿華說。（本文首發鈦媒體，作者/李程程）
以下是宿華的演講全文，略經鈦媒體編輯：
大概12年前，我剛加入谷歌，開始接觸、學習和應用機器學習的技術，主要為解決搜索引擎當中的一些問題，學了很多前人的推導公式，學了很多的模型、思想。后來我思考，AI應該用來解決什么樣的問題，不是數學上的問題，而是說為社會、為人類應該解決什么問題？
想了很長時間，有了一個答案。在這些年實踐的領域中，我想明白了，不管我們做什么樣的技術，最后都應該用于提升人類的幸福感，或者是做到幸福感的改善。AI當然是當下最火最熱的技術，下面我給大家分享的就是，我這些年是怎樣去用AI解決幸福感的問題。
“記錄”可以提升幸福感
首先，我們發現“記錄”是可以提升人們幸福感的。因為每一份記錄都有兩類人：一個是記錄的產生者、記錄者，一個是記錄的觀察者。
對于觀察者來講，通過別人的記錄可以看到更廣闊的世界。在城市里可以看到鄉村農產品生產，在鄉村里可以看到國外的世界，土耳其的熱氣球。非洲的小孩可以和中國人交朋友，在日本的留學生可以和自己在中國的家人、朋友交流。
我們想每個人心中都有一個渴望，一個是看見別人，一個是被別人看見。我們希望自己的狀態，自己的情感，自己的靈感，能夠被更多的人看見，被更多的人理解。我想，記錄是其中最關鍵的一環，是能夠使得每個人幸福感都得到提升的可能的方案。
快手是2011年成立的，我們干了7年的時間，一路上經歷了非常多的挑戰，經歷了日活在1億量的網絡社區。我們怎么做的呢？
我們在用科技的力量去提升每一個人的幸福感。我們在嘗試讓每一個人都能夠記錄自己的生活狀態，每個人都有機會留下自己的記錄呈現給這個世界，每個人都能夠讓世界發現自己，每個人都能夠因此消減一點點的孤獨感，提升一點點的幸福感，從而能夠提升整個社會幸福感的總和。
我們在這條路上已經走了七年的時間，直到上周，我們大概累計有50億條視頻。50億條視頻是什么概念？
這里面是快手用戶，平均每天能夠產生一千萬到兩千萬條視頻。中國有兩千多個縣，我們能夠拍到每個縣，在座的各位你們的家鄉每個縣都能夠看到數千條量級的視頻。用戶在任何時刻打開快手，都可以看到任何一個地方。這50億條視頻，幾乎都不重復。并非某些視頻的庫雖然很大，但是大體是同一個電影、或者綜藝的剪輯。在快手產生的、留下來的50億條視頻，都是生活中活生生的、新鮮的生活狀態，形形色色的人，形形色色的事。
AI 如何理解長尾用戶生活片段
我們剛才講，其實幸福感需要讓我們每一個人都可以看見，被這個世界發現，能夠讓自己的情緒情感被別人知道，被人感知，被別人看到，被別人理解。但是，50億的量級是非常龐大的量級，我們過去的視頻平臺，庫里每天新增的視頻從來沒有突破過千萬量級的，這在歷史上都是沒有過的。
所以在座的這些內容、這些視頻，和那些觀察者之間匹配的時候，實際上以前說照顧好頭部就可以了，可是面對50億的生活片段，我們怎么把長尾的用戶照顧好，真的能夠讓每一個人都得到一些關注，每個人都消減自己的孤獨感，這實際上是非常艱難的課題。
我在十幾年前，在谷歌的時候就研究這個問題，我們做很好的匹配，做很好的信息的分發。實際上我們整體是在用AI，用機器學習的技術在嘗試去解決。
歷史上的其他的視頻平臺不是那么需要，特別是每個視頻數量沒有那么多的時候。如果每年只新增兩百部電影，三百部電視劇。每一個電影、每一個電視劇，或者每一個綜藝節目，我們都可以用人工標注的方式把它分析、理解的特別清楚。但是，每天新增千萬量級視頻，不可能找人標出來，也不能找編輯去像傳統的媒體按板塊分發。我們想要去照顧長尾用戶、想要去照顧每一個人，這樣的平臺，我們更加無法挑選那些頭部的，極少數的熱的視頻給大家看。
那么我們的解決方法是什么？是用AI，應用在四個環節。第一個環節內容的生產，是記錄的產生環境。第二個環節，如何讓這些人去理解視頻。
我是80后。80后從小就喊理解萬歲，我相信理解也是機器今天能夠做的一個主要的方向之一。讓機器像我們人類一樣能夠理解這個世界，能夠理解每一個人，讓機器理解每一個生活的片斷，這也是快手公司在做的事情。
基于這樣的理解，我們后面才會有整個很好的分發，有一個更好的平臺去照顧到每一個人。我們理解每一段視頻，每一個視頻片斷，我們要理解每一個用戶的偏好，理解每一個用戶潛在的偏好，最后才能做一個很好的分發視頻。
第一個模塊在記錄，今年4月份、5月份快手上線的一個魔法表情，能夠快速模擬一個人，從年輕到老去的過程。第二個是整體的姿態檢測，里面還有AR的玩法，實際上他背后是基于我們自己研發的一套3D系統的AR系統，我們YCNN的深度學習系統，這個深度學習系統它的核心優勢就是能夠在非常低端的手機上，跟我們一起實現跨平臺，不止在安卓、iPhone上運行的效率提高，同時能夠把模型做得非常小，速度做得非常快。最重要的是做了非常多的視頻中的記錄的玩法，解決人體姿態識別的問題，人臉關鍵點檢索問題，視覺慣性里程計，還有手勢識別。
讓機器理解這些視頻是什么內容，當一個生活的片斷上傳過來以后，我們立即會將一系列的信息拿掉，比如檢測有幾個人，進一步需要檢測是男人還是女人，是老人還是小孩，是中國人還是外國人，能夠把之間的關系理解，就變得越來越難。
我們除了跟人有關的識別，還做了大量圖像方面的，有場景的識別，是在會場還是在操場，是在家里或辦公室，我們做了很多的場景識別。更進一步、更難一點的，在做飯、做菜，還是在釣魚，各方面場景的場所，還有他正在做的事，是在賽車，還是在大馬路上騎自行車，還是卡車、轎車，有更多的更高級的識別。當然我們還做了顏值識別，比較好玩，目前線上還沒有這個應用。
這其中還有和語音有關的理解，就是我們經常發現一個視頻，他里面很多信息是包含在音頻里面，特別是傳遞情緒，人類的很多情緒是在聲音里面，再轉化為語速、語調起伏，或者他用得配樂，就是音樂本身的情感屬性，我們做了大量的音樂的結構化的理解。
我們最高的并發大概是20萬，在快速的語言里面，有幾十萬的并發的、實時的語音識別的需求，我們到現在為止，還是僅用自己自研的，因為20萬的并發率，對機器的要求特別高，找第三方的話，不愿意投入機器。
另外，快速的語音識別還有一個難點，我們的場景是生活場景，它不是收音干凈的。在生活中可能有兩個人在說話，可能有汽車在叫，可能在操場里面，或者在教室，整個是一個復雜的場景，這里面我們怎樣能夠做到最好的，速度要最快的語音識別，幾十萬部的并發識別，對我們來說也是一個非常大的挑戰。
從全球板塊來講，我們會接受一定程度上的識別率的下降，但是要讓性能和讓場景的適應性更好，這是快手目前面臨的問題之一。在底層，我們有自己研發的，一個大規模并行的機器學習的平臺，是做模擬訓練和推理，也包括做一些數據的標注。
當然對快手來講，我們做視頻內容的理解，很大程度上得益于我們是一個社區，社區里面每天有上億的人在幫我們標注，他們的點擊點贊行為，他們的關注行為，他們的轉發行為，他們的播放時長，他們人和人之間相互的關系，網狀的關系，就在幫助我們更好的理解用戶。我們不是純粹從內容出發的，我們還有行為數據。
但是，如何把用戶的行為數據和內容清晰組合在一起，特別是把內容里面的視覺加上時間軸以后進行連續的視頻分析，再加上深度的分析，再加上用戶的行為分析，整個多模的集成組合在一起，也是一個非常有意思的課題。
AI 如何探索社區用戶的興趣邊界
第三個部分是理解用戶，當然這里面的用戶并不是內容的記錄者，是指看內容，當你拿出你的手機，打開一個APP的時候，我們希望幫助你發現這個世界，這時候對平臺來講，我們需要理解你的興趣偏好，更主要的我們還需要理解你潛在的興趣，就是你過去還沒有探索過，但是你可能會喜歡的方向和領域把它挖掘出來，才能幫你探索更大的未知領域。
在快手，我們也是得益于我們做的是一個社區，舉個例子，其實在日常生活中，我們怎么去擴展自己的興趣偏好，一個是隨機的，不小心看到的、很好玩的。比如我當年為什么會選擇做AI，真的是不小心碰到了有一個團隊在做機器學習的應用，我跟他們聊了以后很感興趣，從此走上了這個路，這是一個非常隨機的狀態。
還有一個做法是問朋友，比如在你的朋友圈里面，或者你的室友、你的同學，到處說我昨天打了棒球，很好玩，你要不要一起來玩一下，我剛學了一個C++語言不錯，要不要一起來學一起，朋友告訴你，幫助你擴展你的興趣偏好。
在快手我們利用類似的邏輯去做，就是在一個大的社區里面，總有那么一些人跟你很相似，但又不完全一樣，跟你相似又關注他們喜歡的東西，他們喜歡的那些跟你偏好不一樣的東西，你極大的可能會喜歡，我們嘗試去擴展興趣的時候，去理解一個用戶群偏好的時候，我們會應用到里面，盡心去做，這樣可以幫助每一個人，你不是一個人在探索，是有社區里面成千上萬的人跟你相似又不同的人在探索，同時你幫助其他一些跟你相似而不同的人去探索，這樣我們可以更好的理解一個人的潛力。
接下來就是視頻分發，我們的記錄能夠更好的產生，在內容、視頻、生活片斷中會最好的理解，在用戶的偏好，潛在的興趣，能夠可以更好的挖掘的基礎之上，我們才能做一個更好的分發系統。這個分發系統可以真正照顧長尾，能夠讓更多的人找到自己喜歡的人，找到喜歡自己的人，能夠讓更多的人被看見，讓我們看見更大的世界。
我們現在已經進化到的用實時的方法做整個的日志系統，可能有同行知道，早年我們都是用一些偏Linux的方法去做，到現在線上已經能夠實時的運行深度學習的方法，并且還不是一個模型，可能是一個層疊的組合的復雜的模型。但是，事實上能夠做到標值的響定，用戶的每次行為，事實上在一秒鐘以后，就能夠反應到視頻中去，能夠給用戶更好、更準、更廣闊的世界，等待用戶去發現。
未來我們還有很多想要研究的方向，這里面列了其中一些，我自己最感興趣的是多模態信息融合的視頻理解，我覺得總有一天我們的機器能夠像人類一樣理解一個視頻。我自己有一次看到一個特別有意思的視頻，那個視頻很短，是一個男生和一個女生走在一起，擁抱，然后分開。看到那個視頻的時候，我是能夠理解他們是一對情侶，他們應該是最后一個擁抱，不清楚什么原因分開了。
我當時就想說，是不是機器有一天也能夠理解到這一層，我在理解這個視頻的時候，我發現有兩個人，我發現他們擁抱了之后，發出的聲音是包含了非常悲傷的情緒，他們分開的時候又很決絕，我們就得到了這樣一個結論。也許有一天我們做的人工智能系統，能夠像我一樣，像人類一樣去理解生活中的片斷，能夠更好的理解人類的情緒、情感，甚至是靈感。我很期待那一天的到來。
對快手來講，我們是要構建一整套的以AI技術為核心的基礎設施，能夠用科技的力量提升每一個人獨特的幸福感覺，能夠讓每一個人更多更好的感受這個世界，也能夠更好的被這個世界所感受到，這是快手最想做的事情。
謝謝大家。
作者：李程程
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