在過去的四年里，許多領域的技術都取得了跨越式發展。其中，最值得注意的是智能手機的語音識別功能比以前有了顯著提高。當我們用語音命令手機給伴侶打電話時，我們可以與他們取得聯系。手機不再錯誤地將電話撥給陌生人或不再在一起的人。注：幾天前，《財富》雜志發表了一篇關于深度學習發展史的文章。今天，這場計算革命直接主導了人工智能的發展方向。這可能是在不久的將來對人工智能最好的科普介紹之一。現轉載《胡氏嗅覺》全文，供您保留。羅杰·帕洛夫，微信的官方賬號是“新智能元”。“由王楠、胡向杰和劉曉琴編撰。事實上，我們現在越來越多地通過對話與計算機互動，無論是亞馬遜的Alexa、蘋果的Siri、微軟的Cortana，還是許多谷歌產品中的語音反饋功能。中國搜索巨頭百度表示，在過去18個月里，使用語音界面的用戶數量增加了三倍。機器翻譯和其他語言公關處理技術也取得了巨大進步，包括谷歌和Facebook，微軟和百度每個月都會發布新功能。谷歌翻譯現在可以提供32種語言對的語音翻譯（輸入是語音，輸出是語音），以及103種語言的文本翻譯，包括宿務、伊博和祖魯。谷歌郵件應用程序有三個現成的自動回復。然后我會談談當時圖像識別的進展。以上四家公司都有產品供你搜索或自動組織沒有清晰標簽的照片。你可以要求系統顯示所有狗的照片，或者雪的照片，甚至是抽象的照片，比如擁抱場景的照片。這些公司正在開發產品，可以自動生成一個句子長的圖片。深度學習推動計算行業走向一個新的轉折點。想象一下，要收集包含狗的照片，應用程序必須識別如此多種狗，從吉娃娃到德國牧羊犬，而且不能因為狗顛倒或左右被雪和霧覆蓋而被欺騙。也不包括狼和貓。僅限像素。這到底是怎么發生的？圖像識別技術的發展所帶來的影響遠遠超出了手機上的社交應用。醫療初創公司聲稱，從診斷和預防癌癥到加速發現拯救生命的新藥，他們可以立即使用計算機來區分X射線、MRI和CT掃描，并比放射科醫生更準確、更快地讀取它們。更好的圖像識別技術對機器人、無人機和自動駕駛儀也很重要。自動駕駛汽車在六月份登上了這本雜志的封面故事。福特、特斯拉、優步、百度和谷歌的母公司Alpha都在路上測試了自動駕駛原型車。但大多數人沒有意識到的是，所有這些突破實際上是相同的。他們都受益于人工智能技術的深入學習，或者使用大多數研究人員喜歡使用的詞語““深度神經網絡。神經網絡最令人難以置信的事情是，從來沒有人給計算機編程來執行這些任務。事實上，沒有人能做到這一點。程序員不再編程，而是為計算機提供學習算法，然后用sea數據對其進行訓練。這個過程將使計算機學會如何區分需要區分的對象、單詞或句子一句話，這樣的程序計算機可以自己教。用圖像處理器巨頭英偉達（NVIDIA）首席執行官黃仁勛（音）的話說，“本質上是讓軟件編寫軟件”。大約五年前，英偉達專注于深度學習，并在這項技術上投入巨資。神經網絡不是一種新興技術。它的概念可以追溯到20世紀50年代，20世紀80年代和90年代，神經網絡的許多重要算法取得了突破。使情況不同的是，今天的科學家終于擁有強大的計算能力和手中的海量數據“從圖像、視頻、音頻到文本，數據在互聯網上無處不在。”人們發現，數據是使神經網絡工作良好的關鍵。“這是寒武紀深度學習的大爆發，”AI初創公司的數量因這場劇變而激增，“安徒生-霍洛維茨投資公司合伙人弗蘭克·陳說。根據研究公司cbinsights的數據，人工智能投資在過去一個季度超過了10億美元。2016年第二季度共有121輪融資，而2011年同期只有21輪。2011年第二季度至2016年第二季度的投資超過75億美元，其中更多2014年后創造了60多億美元。（今年9月，五大人工智能巨頭“亞馬遜、Facebook、谷歌、IBM和微軟”成立了一個非營利組織，以促進公眾對人工智能技術的理解，并調查道德和操作規范。）2012年，谷歌有兩個深度學習項目。現在這個數字超過了1000。據谷歌發言人稱，從搜索、安卓、Gmail、翻譯、地圖、YouTube到無人駕駛汽車，谷歌所有主要產品部門都存在深入學習的陰影。IBM的沃森使用人工智能贏得了jeopardy，但沒有使用深度學習。但現在，沃森表示，沃森提供的30多項服務已經通過深度學習得到了加強。五年前從未聽說過深度學習的投資者現在非常擔心初創公司沒有深度學習技術。“我們正處在一個時代，”陳說。“未來，每個人都必須能夠編寫復雜的應用程序。”很快人們就會問，“你的自然語言處理版本在哪里？”“我怎么能與你的應用程序通話？因為我懶得打字。”這些公司已將深度學習融入日常工作日程。微軟研究院的彼得·李說：“我們的銷售團隊使用神經網絡聯系買房。”硬件市場也感受到了沖擊。摩爾定律帶來了芯片的升級。更重要的是，NVIDIA的圖像處理器在深度學習計算方面比傳統CPU快20到50倍。去年8月，英偉達發布了第三季度業績。數據中心的銷售額是去年同期的兩倍多，達到1.15億美元。英偉達的首席技術官告訴投資者，大部分增長來自深度學習研究。在83分鐘的投資者會議上，深入學習被提到了81次。芯片巨頭英特爾肯定什么都不做。在過去兩個月里，英特爾收購了nervanasystems（超過4億美元）和movidius（未披露），這兩家公司為深度學習提供技術支持。至于谷歌，它在5月份宣布，在過去的一年里，它秘密使用自己定制的芯片TPU來加速深入學習。企業可能真的達到了另一個轉折點。百度首席科學家吳恩達（Wu Enda）表示：“許多s”P500首席執行官認為，如果他們早一點開始考慮互聯網戰略會更好。再過五年，許多P500首席執行官會認為，如果他們早一點考慮人工智能戰略會更好在吳恩達看來，具有深度學習能力的人工智能比互聯網更強大。他說：“人工智能是一種新的力量。就像100年前權力引發了工業革命一樣，人工智能也將改變許多行業。”從感知器到alphago，你知道也不知道深度學習。你可以將深度學習視為一個子集，包括一個子集。“人工智能”涵蓋范圍廣泛，包括傳統的邏輯推理和符號系統。這門學科的目的是使計算機和機器人能夠以一種至少看起來像思維的方式解決問題。其中有一個領域叫做機器學習，它有許多重要的數學技能，計算機可以用來優化性能。最后，在機器學習領域，有一個子領域叫做深度學習，”百度的吳恩達說，你可以把深度學習看作是“從a到B的映射”。你可以輸入一段音頻，然后輸出錄音，這就是語音識別吳恩達說，只要你有數據訓練軟件，可能性是無限的。“您可以輸入電子郵件，輸出結果可以是：這是垃圾郵件嗎？”輸入貸款申請，輸出結果可以是客戶償還貸款的可能性。輸入汽車的一組用戶數據，輸出可以是汽車下一步將被發送到的位置。從這個角度來看，深度學習將改變幾乎整個行業。“由于計算機視覺確實有效，將會有一些根本性的變化。”谷歌大腦項目主任杰夫·迪恩說

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