人工智能進(jìn)入“深度學(xué)習(xí)+”階段
分享 2023.02.14 瀏覽次數(shù):5716次
讓機(jī)器和真人自由對(duì)話,一直是人工智能領(lǐng)域的重要目標(biāo)之一。ChatGPT的爆火背后,其實(shí)是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的十年發(fā)展。
不久前,在百度Create AI開發(fā)者大會(huì)上,深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程研究中心主任、百度首席技術(shù)官王海峰表示,當(dāng)前規(guī)模化的AI大生產(chǎn)已然形成,深度學(xué)習(xí)逐漸在技術(shù)、生態(tài)、產(chǎn)業(yè)等多個(gè)維度成熟,人工智能的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展,進(jìn)入“深度學(xué)習(xí)+”階段。
深度學(xué)習(xí)讓AI應(yīng)用領(lǐng)域再進(jìn)一步
要了解“深度學(xué)習(xí)+”,首先要了解什么是深度學(xué)習(xí)。
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的深度學(xué)習(xí),它的“深”,是相較于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法而言。
雖然傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法在指紋識(shí)別、人臉檢測(cè)等領(lǐng)域的應(yīng)用基本達(dá)到了商業(yè)化要求,但要“再進(jìn)一步”卻很難,直到深度學(xué)習(xí)算法出現(xiàn)。
深度學(xué)習(xí)屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí),不需要通過人工方式進(jìn)行樣本標(biāo)注,就能自動(dòng)完成學(xué)習(xí)。需要指出的是,深度學(xué)習(xí)十分依賴硬件設(shè)施,因?yàn)樗枰挠?jì)算量實(shí)在太大,且需要花費(fèi)大量時(shí)間以及大量數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練。
一項(xiàng)技術(shù)能夠?qū)⑺挠|角延伸至各行各業(yè),靠的是其底層通用性。
“深度學(xué)習(xí)具有很強(qiáng)的通用性,呈現(xiàn)出標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化和模塊化的工業(yè)大生產(chǎn)特征?!蓖鹾7鍙母邚V泛支撐價(jià)值的角度指出,規(guī)?;腁I大生產(chǎn)已形成。人工智能的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展,進(jìn)入“深度學(xué)習(xí)+”階段。
深度學(xué)習(xí)促進(jìn)各行業(yè)加速發(fā)展
深度學(xué)習(xí)讓機(jī)器同時(shí)從海量數(shù)據(jù)和大規(guī)模知識(shí)中融合學(xué)習(xí),效果更好、效率更高。例如,百度研制的文心產(chǎn)業(yè)級(jí)知識(shí)增強(qiáng)大模型,具備跨模態(tài)、跨語言的深度語義理解與生成能力,可應(yīng)用于搜索、信息流、智能音箱等互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品,并通過飛槳深度學(xué)習(xí)平臺(tái)賦能制造、能源、金融、通信、媒體等各行各業(yè)。
芯片、深度學(xué)習(xí)框架、模型及應(yīng)用構(gòu)成了深度學(xué)習(xí)良性生態(tài),使得應(yīng)用需求和反饋傳遞到深度學(xué)習(xí)技術(shù)的各個(gè)環(huán)節(jié),各環(huán)節(jié)持續(xù)迭代優(yōu)化,加速AI技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。此外,生態(tài)中的產(chǎn)學(xué)研用各方,也在攜手培養(yǎng)人工智能人才。
各行各業(yè)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)降本增效,創(chuàng)新產(chǎn)品和業(yè)務(wù)加快產(chǎn)業(yè)智能化進(jìn)程,努力實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量增長。我國的產(chǎn)業(yè)體系品類齊全、體量龐大,深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的人工智能創(chuàng)新應(yīng)用,有助于形成產(chǎn)業(yè)良性循環(huán),促進(jìn)底層技術(shù)突破,加快現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系升級(jí)。比如,智能交通中“智能調(diào)度系統(tǒng)”,就是深度學(xué)習(xí)+交通融合創(chuàng)新的智能應(yīng)用。城市交通復(fù)雜多變,缺乏全局感知數(shù)據(jù),難以全域協(xié)同控制。應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù),可實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)區(qū)域交通流量的全局調(diào)控,最大限度地減少各方向綠燈的空放,減緩道路擁堵,節(jié)省出行時(shí)間。(記者 劉 艷)
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