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  雖然從底層技術(shù)看，ChatGPT并不算創(chuàng)新，但其社會影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了預(yù)期。這款由美國人工智能公司OpenAI開發(fā)的聊天機(jī)器人，2022年11月推出后火遍全球，成為史上增長最快的消費(fèi)者應(yīng)用程序。

　　讓機(jī)器和真人自由對話，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)算法在指紋識別、人臉檢測等領(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，因為它需要的計算量實在太大，且需要花費(fèi)大量時間以及大量數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練。

　　一項技術(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、自動化和模塊化的工業(yè)大生產(chǎn)特征。”王海峰從更具廣泛支撐價值的角度指出，規(guī)模化的AI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)器同時從海量數(shù)據(jù)和大規(guī)模知識中融合學(xué)習(xí)，效果更好、效率更高。例如，百度研制的文心產(chǎn)業(yè)級知識增強(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。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)，可實現(xiàn)對整個區(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)省出行時間。（記者 劉 艷）