吴恩达:人工智能带来的变革是革命性的

 行业新闻     |      2021-05-17 00:33
本文摘要:3月22日,2015我国(深圳市IT)领导者高峰会开幕会的主题风格演讲中,百度搜索首席科学家吴恩达公布发布主题风格演讲《深度自学与人工智能》。他在演讲中答复,人工智能的发展趋势使他想到第一次科技革命。他讲到,我期待大伙儿可以把目光放进将来的科技革命上边,它让我们带给的危害是十分深刻影响的。 另外,他还谈及,现阶段根据深度自学的人工智能关键瞩目于三个行业:图象、视频语音和不负责任。这种行业已经历经着飞快的艺术创意进度和提升。

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3月22日,2015我国(深圳市IT)领导者高峰会开幕会的主题风格演讲中,百度搜索首席科学家吴恩达公布发布主题风格演讲《深度自学与人工智能》。他在演讲中答复,人工智能的发展趋势使他想到第一次科技革命。他讲到,我期待大伙儿可以把目光放进将来的科技革命上边,它让我们带给的危害是十分深刻影响的。

  另外,他还谈及,现阶段根据深度自学的人工智能关键瞩目于三个行业:图象、视频语音和不负责任。这种行业已经历经着飞快的艺术创意进度和提升。  他强调,人工智能已经提高很多客户、海量信息和优秀商品组成因此以循环系统。

新的人工智能方式深度自学,摆脱了原来的人工智能优化算法,人工智能将为人们中低收入带给巨大转型。人工智能的零界点已经到来。百度搜索在响声和图像识别技术层面得到 了开创性进度。

例如,在面部识别层面,Google的6000对面部识别不正确百分数为0.37%,百度搜索为0.16%。  根据深度自学的人工智能已经转到髙速艺术创意期  过去一些年代中,人工智能的技术发展趋势曾一度一度比较下降。但近些年根据深度自学的人工智能技术向电子计算机突显了类似人们中枢神经系统的自学工作能力,这让人工智能技术得到 了大幅度的提升。

为了更好地把深度自学做好,大家就必不可少了解人的大脑在保证哪些。  应用HPC技术提升 深度自学的推算出来特性  火箭弹的起飞还包含俩件事儿,一个是柴油发动机,此外一个是然料。柴油发动机和然料中间必不可少用材的十分好,火箭升空的这类形状让我们的深度自学也带给了一些赎罪。

在深度自学中,大家务必充裕大的柴油发动机和充裕多的然料存储。  大的柴油发动机所说的是IT测算技术的发展趋势。当深度自学定义刚经常会出现的情况下,更强的是用以CPU技术,创设小的神经元网络仅有一百万或1000万的相接。

从2008年起,GPU技术再次出现了非常大的发展趋势。GPU被广泛应用在手机、平板电脑等挪动硬件配置机器设备上,大家运用GPU能够构造更为大的神经元网络。再作往后面,在Google深度自学新项目那样的新项目里搭建了根据多CPU的云技术。

从今日看下一段的发展趋势,大家将不容易从云技术跳出来HPC(强力特性测算技术)。  云技术和HPC技术来自于两大类各有不同的科学研究小区,他们身后的科学研究工作人员是各有不同的两大类人。在云技术上,你能另外用以过千台电子计算机;而HPC技术对硬件配置的回绝是数量较小的、特性高些的硬件配置。  充裕多的然料所说的是可用的互联网大数据。

同Google、facebook相比,虽然百度搜索的信息量沒有那么大,但如同所述对HPC技术的描述,百度搜索在柴油发动机上的项目投资是比她们多的。  图像识别技术的差错率早就降低到0.3%  现阶段,百度搜索在面部识别行业和许多 别的行业比别的国际性上领跑的大企业要赞美,我们在面部识别仅有0.3%的差错率  此外,如今的照片辨识技术早就能够非常好的搭建让电子计算机对一幅照片进行文本情景描述了。

如今许多 电子计算机的读图工作能力早就高达了人的眼睛所闻的信息内容,这种技术让我们打开了无尽的有可能。例如对服装的辨识和寻找、对老人的照顾这些,有可能全是将来的室内空间。  视频语音辨识已经固执99%的辨识精确度  视频语音辨识是深度自学将来的方向之一。

根据神经细胞系统软件和适度的数据信息然料,大家的视频语音辨识精确性更为低,针对情况噪声的过滤装置保证的更为好。  在视频语音辨识这一行业,大家也有许多 要保证的。现阶段,视频语音辨识准确度能够超出95%,但这一99%的辨识准确度在具体情景应用中的客户体验上是天差地别的。

大家现阶段已经期待在这个方位上进行期待。  视频语音辨识技术也将不容易广泛的应用于物联网技术的运用于情景上,大家将可以用视频语音与电视机、各种各样家用电器搭建合理地的会话。  除开人们不负责任,互联网大数据还辨识设备不负责任  大家看到许多 技术企业如今都必须出示到一些互联网大数据来了解大家在互联网技术的自然环境之中到底是哪些的不负责任,它是技术的发展趋势。

我们可以从这种数据信息之中挖到更强的使用价值。百度搜索的广告宣传也是在人工智能层面下了非常大的时间,大家有很多数据采集回来是有关人的不负责任的,而这种深度自学能够使大家了解大家的不负责任是哪些的。  本质上,互联网大数据所辨识的除开人们不负责任以外还包含设备不负责任。

今日的深度自学显而易见是一个十分强悍的专用工具,使我们可以了解设备在保证哪些,来更优地管理方法大数据中心。例如我们可以用以这些方面大家了解的信息内容来更优地使设备运行。大家还可以更优地了解电子计算机是怎样工作中的,大家还能够用以深度自学来提高电子计算机的安全系数。

  大家确实许多 不负责任数据信息让我们带给的机遇,还包含人的不负责任,还包含设备的不负责任,有可能比大家今日所掌握到的要颇深得多。  人工智能带给的转型是颠覆性的  走向未来,假如要想看一下人工智能让我们带给的潜在性危害得话,我迫不得已想到第一次科技革命,第一次科技革命是在美国,最终涌向全部欧州的。  因为我期待大伙儿可以把目光放进将来的科技革命上边,它让我们带给的危害是十分深刻影响的。

这种科技革命还可以把大家从平时不断严峻的工作中之中解放出来,把人的本性解放出来,把人的思想大解放出去,使大家依然沦落观念的奴仆。这种转型,将不容易使大家的生产主力获得非常大的提升。


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