广告，可能被低估的AI业务量子位

“如果是这样的比赛的话，more and more.”

在答辩颁奖后，两位AI权威如此哀叹。

一位是伊利诺伊大学芝加哥分校杰出的教授俞士纶（Philip S.Yu），另一位是亚利桑那州立大学计算机科学工学教授刘欢（Huan Liu）

他们评价说，无论是机器学习，还是数据挖掘，仅仅从教材和学校解决问题，都太肤浅了，所以迫切希望国内产学研结合的大会更多。

另外，为了提供计算平台和丰厚的报酬，希望提供高灵敏度的数据集。

无论是脱感处理的实际业务数据，还是接地的实际应用场景，都能让更多的人才学到，名校以外的学生，也有机会用实践成绩证明自己——它的价值，已经远远超过了比赛本身。

让他们兴奋的是“2019腾讯广告算法大赛”。

3年剑拔弩张：商业数据、真实剧本

腾讯广告算法大赛连续3年举办。

今年的标题是“广告曝光预测”，是在实际的商务场景中向广告商提供的重要服务腾讯。

曝光估计是指广告商在创建新广告和更改广告设置时，为广告商提供未来广告曝光效果的参考。

通过报价参考，广告商可以根据曝光报价结果事先调整报价、定向、时段等设置，结合自己的投放预期选择最适合自己的设置，避免盲目优化尝试，而不是在投放几天后修改有效缩短广告优化周期，降低试错成本，使广告效果尽快达到广告商预期范围。

然而，建立这样的算法模型并不容易。

腾讯从广告的实际场景来说，效果广告主要是展示类广告，背后的算法引擎本质上是推荐框架。

在技术上，首先将广告设定的人们的方向性、投放期、选择的流量布局、竞争方式、投标等广告业务语言，转换为广告覆盖用户人群的范围大小和竞争环境的激烈程度、自身竞争力的相对水平等可量化的数值指标。

通过训练历史中各种广告在拍卖系统中的曝光历史，腾讯广告需要学习竞争环境的变化趋势以及广告竞争力水平与最终曝光效果的隐含联系，以达到预测广告未来曝光的目标。

而且这也是产学研结合的最好的演武场。

现在的机器学习和人工智能问题大部分都是目标方向“预测”的。

本质上，从已知历史提取与目标相关联的特征表示，并训练其能够拟合最接近估计的模型。

具体训练过程是指通过损失函数的计算和迭代优化方案，在有限解空间中搜索误差最小的最优解的过程。

也是对目标编码、特征统计、数据挖掘、历史平移、模型选择等一系列基本工作的考验。

从哪里来，去哪里

腾讯广告副总裁罗征表示，本届大赛不仅可以通过商业场景创造产学研交流机会，通过比赛吸引更多人才的关注，同时也是企业社会责任的一部分。

容易被忽略的是，腾讯广告的数据处理量和对业务场景的多元应用需求位居行业前列。

另一方面腾讯在庞大的体量和社交媒体地位下，广告数据非常庞大。加之服务的业务和应用场景有很多因素，广告商对广告效果也有不同的需求，这给数据挖掘、特征学习、模型算法等机器学习应用带来了极大的挑战。

罗征很多高中生都知道搜索和推荐系统需要机械学习的加持。

但是，也许你不了解广告和营销业务，它也是同一个机器学习应用的重要战场。

首先，腾讯广告业务面临的数据量非常庞大，其本身为机器学习提供了良好的数据基础。

其次，广告业务的评估目标，非常明确，结果反馈一目了然，能更快地辅助机器学习的模型优化和迭代。

最后，技术的不断精益求精对于业务价值的体现也是显而易见的。算法越好，模型越强，对客户（广告商）和用户的体验都有提高。

当然，技术为商业带来的价值也是广告能够持续举办算法比赛的驱动力之一。

事实上，本届大赛前后三个月，共有来自国内外的10571人参加——从数据挖掘领域来看，它已成为全球参赛人数最多的赛事之一。

另一方面，腾讯广告除了提供资源外，还提供在实际业务场景中脱敏处理的数据集，腾讯与云合作提供智能钛机学习平台，提供真金白银奖励优胜者。

因此，举办运算符竞赛并不比编写编码模型容易。

但是罗征认为这场比赛很有意义，希望在大会的基础上提供更友好的算法交流环境，例如将比赛问题数据集作为学术研究的开源。

这位腾讯广告副总裁博士就读于麻省理工学院，2012年加入腾讯之前在谷歌公司工作了8年，负责AdSense广告系统、谷歌词典等项目的研发管理。因此，他深知产学研结合对产业和人才推进的重要意义。

另外，腾讯从广告的观点出发，也是通过算法竞赛吸引更多优秀人才，向顾客展示商业技术实力的方法之一。

但无论如何，这样一场产业、学界受益，产学研推动的比赛，显示出越来越多的持续良性循环。

△伊利诺伊大学芝加哥分校杰出的教授

俞士纶（Philip S. Yu）

来自美国的远道而来的大赛评委嘉宾：伊利诺伊大学芝加哥分校杰出教授俞士纶（Philip S.Yu）和亚利桑那州立大学计算机科学工程教授刘欢（Huan Liu），对中国AI面临的历史机遇表示感慨。

另一方面，越来越多的中国企业反对学界，愿意出钱出资源举办这样的大会，让更多的人才获得产学一体的培训机会，学习它。

纵观全球AI的发展，神经网络早在80年代就发明了，但只有ImageNet等数据集和竞赛的出现，才真正把深度学习推到了最前沿。

中国企业是经过互联网和移动互联网时代发展起来的，现在有了能力和实力就可以做更多的事情，大企业愿意做腾讯这样的事情，可以走在有利于整个行业的前列。

另一方面，也潜藏着中国人才的机会。“中国人才聪明勤奋，但历来理论功夫扎实，但缺乏这种工业锻炼，在全球化竞争中难免吃亏。”他很幸运地遇到了俞士纶教授的指点和合作，在业界持续巩固了立足点。

◆亚利桑那州立大学计算机科学工学教授

刘欢（Huan Liu）

但是，现在就像腾讯广告算法大赛，它本身就创造了人交流互助的平台、工业界和更大平台所需要的合作力、领导能力，可以在其中锻炼。

所以大环境不断良好，没有理由不相信，这一代中国AI人才的成长可以更快、更强、更全面。

AI新人，那时出生的

这种更快更全面的AI培养环境，让本届参赛选手也深有感触。

在此次“终极战役”答辩现场，10支从复赛中脱颖而出的球队登台亮相，并得到最终验证。

与往年不同的是，今年除了新增了外部评委外，还提供了现场评分环节，评委对运动员的现场风采、编码质量、比赛策略进行现场评分，为运动员们提供了公平透明的比赛平台。

但这场重赛的10强，身份背景也很有趣。

不是所有的人都来自大学，也不是所有的团队都是计算机的背景。

比如参赛队伍ddw，三名选手都是厦门大学经济系统计学系的学生，他们第一次参加AI相关大赛，缺乏编码经验的他们也在比赛中损失不少，但还是凭借对问题的正确理解，从解决问题中找到了优化的途径，最终获得了第五名的好成绩。

还有通信子公司橙色金融的DataAI团队，他们花了很多时间参加。他们的团队编制也非常有趣，橙色金融老板傅剑文带领员工章建森和陈心童组成团队，在决赛中取得了第四名的好成绩。队员们在橙色内部主要负责风控算法，今年看到类似“预期”的话题，就决定试试身手，谦逊地说：“我想认识更多的大人物。”。

虽然谦虚，但交流和朋友形成是史无前例的。

在整个过程中，很多球队从一开始就不是为熟人组建球队，很多人“不战不相识”，参加比赛结缘，甚至在比赛交流组内找到同志队友一起战斗。

所以也可以看到很多跨国组合。

此次排名第七的“人工智障”团队的核心成员是法国巴黎、苏州大学和电子科技大学3人。

在巴黎工作的陆且说：“看了大会的介绍，想在工作的间隙做一下。首先参加了大会，在小组内找到了志同道合的两个伙伴，携手进入了决赛。

因为距离太阳很远，所以他们在回答决赛之前一直保持在线交流。这次他也特意从巴黎奔赴深圳，与他的好队友进行“与网友交流”。

最终他们的方案获得了第七名。大会留给他们的是与跨境大学合作的回忆和友情。

另外，在“腾讯”广告算法大赛中，对AI和机器学习等感兴趣的学生验证了对研究的兴趣，找到了对持续研究的自信。

2019腾讯在广告算法大赛和回答部门两个部门中被评为No.1的是哈尔滨工业大学硕士生刘育源、中山大学微软亚洲研究院联合培养博士生郭达雅、武汉大学硕士生王贺三人组成的团队“鱼遇雨欲语与余”。那个队从复赛的第一周开始就取得了很好的结果。这支具备高能力的队伍终于在最后阶段获得了最高的表彰。

然后这个团队在解决问题中探索了“不知不觉”AI的最尖端。在算法模型的抛光过程中，使用了各种维度的数据，结果比其他团队更强。

[俞士纶]根据教授的评价，他们有意识地和无意识地使用了“宽幅学习”的手法。

众所周知，深度学习这一AI热潮已经复苏，但另一方面，“广泛学习”带来了新的可能性，将AI提升到了新的水平。

所以产学研一体，有时听起来像是来自大所高处的指导方针，但在广告算法大赛腾讯中选手们表现出的成果证明了产学融合的必要性。

主办方和参加者都能获得成就感。

腾讯广告的技术性缩小版

其中罗征当然是腾讯广告算法大赛中最期待的人。

据他介绍，腾讯冒险团队应该是古斯工厂内最需要机器学习和计算能力的团队之一。

而且腾讯广告虽然是重要的事业团队，但充满了技术探索心。

每年都会在算法竞赛中出题挑战的猜谜，不仅是实务上重要的存在，而且我们自己探索的算法在业界也是最先进的，是程序员不断自我挑战的方法之一。

同时，让AI系统评价广告，评价广告创意的「美丽」，从视觉化算法性地探索等有趣的研究也被进行。

看一斑就能看到全豹。无论是算法竞赛的举办，还是公司内部的兴趣研究，都是腾讯广告技术积累和信仰的缩影。

罗征我们认为AI等新技术将为广告等数据量丰富的领域带来更有趣的机遇，我们希望将广告商的体验磨练成更顺畅、更高效、更人性化的技术。

但是gags很低调，如果没有这次“腾讯”广告算法大赛，可能会有更多人低估了这个重要的AI战场。

腾讯20周年之际迎来了“930”的组织变革，腾讯广告事业进一步整合，强调了技术在事业和产品中的重要性。

在今年5月的腾讯智能营销峰会上，腾讯总裁刘炽平形容腾讯广告的战略升级为“广告+”，其中实现了四个“+”，使营销服务无论对广告商还是消费者来说，都能提供更好的价值。第一个“+”被称为“广告+技术”，利用AI等技术可以节省浪费，提高用户体验。

而且，广告事业在大型腾讯的销售额中越来越重要。

腾讯2019Q1结算，网络广告业务收入133.77亿元，同比增长25%。社交及其他广告收入增长34%，为98.98亿元，从增长势头来看也在稳步推进。

因此，关于腾讯及其应用技术，将来能联想到的不仅仅是各AI实验室吧。可能被低估为AI业务的广告越来越受到关注。

-完成-

真诚招聘。

量子比特目前在北京市中关村招聘编辑/记者。期待有才华、热情的同学加入我们！有关详细信息，请在丘比特官方账号（QbitAI）对话屏幕上回复“招募”两个字。

量子比特QbitAI标题合同作者

#8217。#8217。追踪AI技术和产品的动向