chatgpt人工智能一直在进化吗 人工智能进入“深度学习+”阶段

AI资讯8个月前发布 fengdao
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虽然从底层技术看,并不算创新,但其社会影响远远超出了预期。这款由美国人工智能公司开发的聊天机器人,2022年11月推出后火遍全球,成为史上增长最快的消费者应用程序。

让机器和真人自由对话,一直是人工智能领域的重要目标之一。的爆火背后,其实是深度学习技术的十年发展。

不久前,在百度 AI开发者大会上,深度学习技术及应用国家工程研究中心主任、百度首席技术官王海峰表示,当前规模化的AI大生产已然形成,深度学习逐渐在技术、生态、产业等多个维度成熟,人工智能的技术创新和产业发展,进入“深度学习+”阶段。

深度学习让AI应用领域再进一步

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要了解“深度学习+”,首先要了解什么是深度学习。

基于神经网络算法的深度学习,它的“深”,是相较于传统机器学习算法而言。

虽然传统机器学习算法在指纹识别、人脸检测等领域的应用基本达到了商业化要求,但要“再进一步”却很难,直到深度学习算法出现。

深度学习属于无监督学习,不需要通过人工方式进行样本标注,就能自动完成学习。需要指出的是,深度学习十分依赖硬件设施,因为它需要的计算量实在太大,且需要花费大量时间以及大量数据来进行训练。

一项技术能够将它的触角延伸至各行各业,靠的是其底层通用性。

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“深度学习具有很强的通用性,呈现出标准化、自动化和模块化的工业大生产特征。”王海峰从更具广泛支撑价值的角度指出,规模化的AI大生产已形成。人工智能的技术创新和产业发展,进入“深度学习+”阶段。

深度学习促进各行业加速发展

深度学习让机器同时从海量数据和大规模知识中融合学习,效果更好、效率更高。例如,百度研制的文心产业级知识增强大模型,具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力,可应用于搜索、信息流、智能音箱等互联网产品,并通过飞桨深度学习平台赋能制造、能源、金融、通信、媒体等各行各业。

芯片、深度学习框架、模型及应用构成了深度学习良性生态,使得应用需求和反馈传递到深度学习技术的各个环节,各环节持续迭代优化,加速AI技术创新和产业发展。此外,生态中的产学研用各方,也在携手培养人工智能人才。

各行各业应用深度学习技术降本增效,创新产品和业务加快产业智能化进程,努力实现高质量增长。我国的产业体系品类齐全、体量庞大,深度学习驱动的人工智能创新应用,有助于形成产业良性循环,促进底层技术突破,加快现代化产业体系升级。比如,智能交通中“智能调度系统”,就是深度学习+交通融合创新的智能应用。城市交通复杂多变,缺乏全局感知数据,难以全域协同控制。应用深度学习技术,可实现对整个区域交通流量的全局调控,最大限度地减少各方向绿灯的空放,减缓道路拥堵,节省出行时间。

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