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人工智能進(jìn)入“深度學(xué)習(xí)+”階段

2023-02-14 16:12:35德中惠裝備

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(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)?;腁I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)機器學(xué)習(xí)算法而言。

雖然傳統(tǒng)機器學(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)


來源:科技日報

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