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百度:人工智能的前奏——下一代深度学习

博客2014-06-30 17:21我要吐槽

  上周,刚宣布加入百度位于硅谷的深度学习研究院(IDL)的Coursera的联合创始人、斯坦福大学人工智能实验室的主管Andrew Ng,在PingWest举办的SYNC 2014旧金山大会上首次发表关于深度学习和商业应用的公开演讲,他分享了他对下一代深度学习系统的期待,和他将在百度要做的事情。

  Andrew说,深度学习并不只是一个学术概念,它是许多现代科技产品背后的“引擎”,作为核心技术支撑着商业上的应用,比如网络搜索、机器翻译、产品推荐和医学图像等,带来了相当可观的经济价值。

  一些手机里,也可以看到“深度学习”的基因。比如每部Android手机上的语音识别功能。上周刚刚发行的Amazon Fire Phone,其所配备的6个摄像头和商品推荐等功能,也是基于机器学习和深度学习来实现的。

  许多你听过的,像我这样的家伙分享的和深度学习有关的演讲里,有两个概念都会被混淆在一起。Andrew说:“今天,我要把这两个大的概念分开来解释清楚。”这两个大的概念指的是,在已标记数据上进行的深度学习(也被称之为在监管下进行的深度学习,supervised learning),和在未标记的数据上进行的深度学习(unsupervised learning)。

  早前,Andrew和他的团队在斯坦福实验室做的实验可以清楚地解释这两者的区别:他们造了一些机器人,试图让机器人找出一个办公空间内的马克杯。他们跑遍了旧金山湾区,买来所有他们可以买到的马克杯,并从各个维度给这些杯子都拍了照片,总共获得了5万张马克杯的照片,并将这些照片都展示给这个机器人训练它。经过这个实验后,机器人最终可以在一个办公空间内,找到所有的马克杯。

  Andrew解释,“之所以深度学习可以奏效,是因为在学习被标记的数据上,它的表现很好。”他说:“我们发现,这和动物及人类学习的还是不同。我相信,即使是最最深沉地爱着自己孩子的父母,也不会跑遍旧金山湾区,找出5万个马克杯的照片指认给自己的孩子看,来让他认识什么是马克杯的。人类和动物的学习方式是,进入环境,由我们自己去感受这个环境并学习。”

  “跑遍整个旧金山湾区找出的所有马克杯照片”就是标记数据,而“进入环境,由自己去感受环境”指的则是在未标记数据中进行的学习。

  “深度学习”的研究者们又重新回头借助神经科学审视人类大脑学习的过程。他们发现——人类大脑在看到实物的第一个步骤,是寻找实物的边缘。幸运的是,来自伯克利的研究者的实验表明,复制这个人脑处理视觉早期步骤的过程,是可以被模拟神经网络所实现的,而且这个“神经网络”不仅对于图像识别奏效,对于音频识别也可以产生相同的结果。现在,Andrew和他的团队正在对这一部分的“深度学习算法”进行解析。

  从非标记数据中学习——这是现在让Andrew感到非常兴奋的点,因为这能让深度学习普及到更多的应用领域,他解释说:“因为对于许多应用方向而言,我们没有那么多标记数据。其二,这更接近人类学习的过程。”

  但要完成这部分的工作,单靠学校或是研究机构很难实现,必须要借助外部的力量,因为所有的实验结果都指向了这样一个趋势:模拟出的神经系统越大,实验效果越好。2010年,Andrew加入Google,按他自己的话说,“我上下求索,到处去找谁有最多的电脑、并且还愿意让我使用的?”Google帮助Andrew开发出了拥有十亿个连接单元的“深度学习”系统,Andrew说:“有了Google我才能造出比原先大百倍的系统。” 他所带来的研究成果也帮助Google开发出了不少商业产品。

  但这些算法的应用范围仍然十分局限,只有像Google这样的科技巨头,才拥有这样的资源,进而拥有这样的技术。创业公司或者是普通研究学者,并没有机会在这么大的模拟神经网络上,去试验自己的想法和算法。

  “我们真正感兴趣的是,如何让深度学习更加的民主化?”Andrew说。对此,他和他的学生Adam Coates决定用GPU替代CPU,降低造价——GPU是Graphics Processing Unit的缩写,是用来进行视觉图像处理的,在每个人的电脑里都有。

  但今天的人工智能,仍然是一个对资本要求很高的生意,而只有像Google、Baidu这样以搜索起家的公司,才能提供尽可能多的实验数据和计算力——这是他选择加入百度的一个原因。

  Andrew说:“这有点悲哀。你需要大量的数据和电脑,幸运的是,百度有这些东西。其次,百度是一个敏捷的公司,能快速地调配所需要的资源。同时,我被我所遇到的人所折服,比如百度美国的总经理Alex Cheng,我的好朋友余凯和张潼,他们多么的友好、聪明、努力和谦逊。他们愿意让我加入他们和他们合作,我觉得这是我的荣幸。”

  加入百度后,现在Andrew正在着手为下一代的“深度学习系统”搭建基础设施和准备工具——这也是他让深度学习民主化的重要一步,他要让在该领域做研究和想要应用深度学习概念的人们,有一个可使用的系统测试自己的点子。他说:“我知道下一代的百度深度学习系统不会来自于我个人,我们现在在建造为下一代深度学习系统而准备的工具和基础设施,来让研究人员和我们合作,测试点子和进行学习。我想做的是,建立起来基础设施,让别人来和我们合作,让他们成为下一代深度学习领域内的英雄。”

作者:Jenkin Xia责任编辑:邓晓蕾)
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