WAVE SUMMIT百度王海峰:深度學(xué)習(xí)推動(dòng)人工智能進(jìn)入工業(yè)大生產(chǎn)階段
“深度學(xué)習(xí)正在推動(dòng)人工智能進(jìn)入工業(yè)大生產(chǎn)階段。深度學(xué)習(xí)框架是智能時(shí)代的操作系統(tǒng)。”4月23日,百度高級(jí)副總裁、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室主任王海峰在首屆WAVE SUMMIT 2019深度學(xué)習(xí)開發(fā)者峰會(huì)上表示。在這場(chǎng)匯聚了人工智能專家、深度學(xué)習(xí)開發(fā)者的盛會(huì)上,王海峰發(fā)表主旨演講,結(jié)合對(duì)工業(yè)革命和人工智能發(fā)展的思考,指出深度學(xué)習(xí)的通用性特點(diǎn),以及深度學(xué)習(xí)框架及平臺(tái)的發(fā)展,正在推動(dòng)人工智能標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化和模塊化,進(jìn)入工業(yè)大生產(chǎn)階段。
驅(qū)動(dòng)工業(yè)革命的核心技術(shù),表現(xiàn)出很強(qiáng)的通用性特點(diǎn):標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化、模塊化
自18世紀(jì)60年代起,人類經(jīng)歷的三次工業(yè)革命,分別以機(jī)械技術(shù)、電氣技術(shù)和信息技術(shù)為核心驅(qū)動(dòng)力。王海峰認(rèn)為,驅(qū)動(dòng)工業(yè)革命的核心技術(shù)都表現(xiàn)出很強(qiáng)的通用性,而每一次工業(yè)革命到達(dá)高潮時(shí),驅(qū)動(dòng)它的核心技術(shù)就進(jìn)入工業(yè)大生產(chǎn)階段,呈現(xiàn)出標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化、模塊化的特點(diǎn)。當(dāng)今,我們正身處人工智能為核心驅(qū)動(dòng)力量的第四次工業(yè)革命浪潮之中,人工智能正將人類社會(huì)帶入智能時(shí)代。
人工智能發(fā)展代表性的三個(gè)階段:人工規(guī)則、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)
人工智能至今已經(jīng)經(jīng)歷了60多年的發(fā)展,人工規(guī)則、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是具有代表性的三個(gè)階段。王海峰分別以語(yǔ)音、視覺、自然語(yǔ)言處理等人工智能核心技術(shù)為例,闡述了這三個(gè)階段不同的特點(diǎn)。
人工規(guī)則階段,規(guī)則系統(tǒng)主要依賴專家知識(shí),需要很多專家人工編寫規(guī)則,耗時(shí)耗力,而且領(lǐng)域遷移性很差;機(jī)器學(xué)習(xí)階段,可以從數(shù)據(jù)里自動(dòng)學(xué)習(xí)、訓(xùn)練模型,自動(dòng)在預(yù)測(cè)或解碼階段找到所需的答案,但也存在模型多、單個(gè)模型效果無(wú)法遷移到其它任務(wù)或場(chǎng)景的問題。近幾年,深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)帶來了很多深刻的變化,尤其是它的通用性優(yōu)勢(shì),讓人工智能可以在各行各業(yè)中應(yīng)用,解決各種各樣的問題,并已取得了很好的效果。
深度學(xué)習(xí)框架是智能時(shí)代的操作系統(tǒng)
王海峰對(duì)深度學(xué)習(xí)框架的重要價(jià)值進(jìn)行了詳細(xì)闡釋。他認(rèn)為,在智能時(shí)代,深度學(xué)習(xí)框架起到了承上啟下的作用,下接芯片、大型計(jì)算機(jī)系統(tǒng),上承各種業(yè)務(wù)模型、行業(yè)應(yīng)用。因此,它是“智能時(shí)代的操作系統(tǒng)”。
以百度PaddlePaddle為例,作為國(guó)內(nèi)完整、全套的深度學(xué)習(xí)平臺(tái),PaddlePaddle包括核心框架、工具組件和服務(wù)平臺(tái)三大部分。在核心框架層面,它可以提供開發(fā)、訓(xùn)練和預(yù)測(cè)一整套的技術(shù)能力;在此之上,又提供了包括視覺、自然語(yǔ)言等在內(nèi)的豐富模型,形成完整的模型庫(kù),通過模塊化的方式提供給使用者。除此以外,適應(yīng)工業(yè)大生產(chǎn)階段的“標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化和模塊化”,PaddlePaddle還提供了包括遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練可視化工具、彈性深度學(xué)習(xí)計(jì)算等在內(nèi)的工具組件。而在服務(wù)平臺(tái)層面,PaddlePaddle則提供了零基礎(chǔ)定制化訓(xùn)練和服務(wù)平臺(tái)EasyDL和一站式開發(fā)平臺(tái)AI Studio。這一整套的框架和服務(wù),可以幫助廣大開發(fā)者和企業(yè)利用工具化、平臺(tái)化的方式,進(jìn)一步降低深度學(xué)習(xí)應(yīng)用門檻,加速推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化變革。
現(xiàn)場(chǎng),王海峰以百度地圖時(shí)間預(yù)估和國(guó)家重大工程用地的變化情況檢測(cè)為例,介紹了深度學(xué)習(xí)如何在不同場(chǎng)景中應(yīng)用,解決實(shí)際問題。在百度地圖中采用基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行時(shí)間預(yù)估,可準(zhǔn)確預(yù)測(cè)從出發(fā)地到目的地真正需要花費(fèi)的路線和時(shí)間,每天為用戶提供約5億次時(shí)間預(yù)估服務(wù)。百度PaddlePaddle基于遙感影像數(shù)據(jù),研究高精度、高自動(dòng)化的目標(biāo)地物檢測(cè)、土地覆蓋和土地利用分類方法,輔助國(guó)家進(jìn)行重大工程用地?cái)U(kuò)張與變化情況的監(jiān)測(cè)工作,并對(duì)土地資源的利用進(jìn)行有效管理與控制,是真正地用AI技術(shù)利國(guó)利民。
無(wú)論從歷次工業(yè)革命的變遷,還是從人工智能的發(fā)展,以及深度學(xué)習(xí)在近些年的發(fā)展突破、加速與產(chǎn)業(yè)融合的態(tài)勢(shì),深度學(xué)習(xí)已經(jīng)具備了很強(qiáng)的通用性,推動(dòng)智能時(shí)代的核心技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化、模塊化,持續(xù)提升各行各業(yè)的商業(yè)增值潛力,加速產(chǎn)業(yè)智能化。王海峰表示,“深度學(xué)習(xí)推動(dòng)人工智能進(jìn)入工業(yè)大生產(chǎn)階段。深度學(xué)習(xí)框架是智能時(shí)代的操作系統(tǒng)”。