人工智能進入“深度學習+”階段
分享 2023.02.14 瀏覽次數:5912次
讓機器和真人自由對話,一直是人工智能領域的重要目標之一。ChatGPT的爆火背后,其實是深度學習技術的十年發(fā)展。
不久前,在百度Create AI開發(fā)者大會上,深度學習技術及應用國家工程研究中心主任、百度首席技術官王海峰表示,當前規(guī)?;腁I大生產已然形成,深度學習逐漸在技術、生態(tài)、產業(yè)等多個維度成熟,人工智能的技術創(chuàng)新和產業(yè)發(fā)展,進入“深度學習+”階段。
深度學習讓AI應用領域再進一步
要了解“深度學習+”,首先要了解什么是深度學習。
基于神經網絡算法的深度學習,它的“深”,是相較于傳統(tǒng)機器學習算法而言。
雖然傳統(tǒng)機器學習算法在指紋識別、人臉檢測等領域的應用基本達到了商業(yè)化要求,但要“再進一步”卻很難,直到深度學習算法出現。
深度學習屬于無監(jiān)督學習,不需要通過人工方式進行樣本標注,就能自動完成學習。需要指出的是,深度學習十分依賴硬件設施,因為它需要的計算量實在太大,且需要花費大量時間以及大量數據來進行訓練。
一項技術能夠將它的觸角延伸至各行各業(yè),靠的是其底層通用性。
“深度學習具有很強的通用性,呈現出標準化、自動化和模塊化的工業(yè)大生產特征?!蓖鹾7鍙母邚V泛支撐價值的角度指出,規(guī)?;腁I大生產已形成。人工智能的技術創(chuàng)新和產業(yè)發(fā)展,進入“深度學習+”階段。
深度學習促進各行業(yè)加速發(fā)展
深度學習讓機器同時從海量數據和大規(guī)模知識中融合學習,效果更好、效率更高。例如,百度研制的文心產業(yè)級知識增強大模型,具備跨模態(tài)、跨語言的深度語義理解與生成能力,可應用于搜索、信息流、智能音箱等互聯網產品,并通過飛槳深度學習平臺賦能制造、能源、金融、通信、媒體等各行各業(yè)。
芯片、深度學習框架、模型及應用構成了深度學習良性生態(tài),使得應用需求和反饋傳遞到深度學習技術的各個環(huán)節(jié),各環(huán)節(jié)持續(xù)迭代優(yōu)化,加速AI技術創(chuàng)新和產業(yè)發(fā)展。此外,生態(tài)中的產學研用各方,也在攜手培養(yǎng)人工智能人才。
各行各業(yè)應用深度學習技術降本增效,創(chuàng)新產品和業(yè)務加快產業(yè)智能化進程,努力實現高質量增長。我國的產業(yè)體系品類齊全、體量龐大,深度學習驅動的人工智能創(chuàng)新應用,有助于形成產業(yè)良性循環(huán),促進底層技術突破,加快現代化產業(yè)體系升級。比如,智能交通中“智能調度系統(tǒng)”,就是深度學習+交通融合創(chuàng)新的智能應用。城市交通復雜多變,缺乏全局感知數據,難以全域協(xié)同控制。應用深度學習技術,可實現對整個區(qū)域交通流量的全局調控,最大限度地減少各方向綠燈的空放,減緩道路擁堵,節(jié)省出行時間。(記者 劉 艷)
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