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人工智能進入“深度學習+”階段

分享 2023.02.14 瀏覽次數(shù):11204次

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

  讓機器和真人自由對話,一直是人工智能領(lǐng)域的重要目標之一。ChatGPT的爆火背后,其實是深度學習技術(shù)的十年發(fā)展。

  不久前,在百度Create AI開發(fā)者大會上,深度學習技術(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,當前規(guī)模化的AI大生產(chǎn)已然形成,深度學習逐漸在技術(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,進入“深度學習+”階段。

  深度學習讓AI應(yīng)用領(lǐng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(lǐng)域的應(yīng)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(xiàn)。

  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(shè)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(shù)據(jù)來進行訓練。

  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。

  “深度學習具有很強的通用性,呈現(xiàn)出標準化、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(shù)據(jù)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(chǎn)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(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(yīng)用構(gòu)成了深度學習良性生態(tài),使得應(yīng)用需求和反饋傳遞到深度學習技術(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)用深度學習技術(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,深度學習驅(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)”,就是深度學習+交通融合創(chuàng)新的智能應(yīng)用。城市交通復雜多變,缺乏全局感知數(shù)據(jù),難以全域協(xié)同控制。應(yīng)用深度學習技術(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)
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