算法智能升级，点亮我们未来的数字生活助力。作为一种基于人脑结构的松散模拟机制，深度学习算法已经应用于许多先进技术，包括语音识别、自然语言处理、机器人自主操作等。现在，研究人员正在开发这些算法的新一代，希望将它们大规模应用于机器学习和人工智能领域，甚至可能将它们用作此类关键技术进步的基础。GabrielConsulting的分析师DanOlds指出，如果我们着眼于更“深刻”的技术进步——比如可以自动驾驶的智能汽车，让乘客节省休息或阅读的时间，或者可以自动启动并直接送我们其他车辆被带到目的地——那么深度学习算法将是必不可少的前提和组成部分。“这些自动驾驶汽车提前‘观察到’有关周围道路状况和移动障碍的信息，以实现高级安全。更好的汽车可以区分行人和标志内容，从而更好地预测可能发生的意外情况，”奥尔兹解释道。“此外，智能化升级不仅会影响我们未来的数字化生活，也会对现实生活产生重大影响。如果我们能够使用可信系统来处理飞行或驾驶任务，我们就可以完成覆盖全国乃至全球的货运。”“world.task，会发生什么？如果我们可以睡在大后座上，让汽车自己完成驾驶任务呢？”基本上，虽然大多数人甚至从未听说过深度学习算法。这不是一个概念，但更好的算法确实可以为我们带来更光明的数字未来——包括更智能的家居环境，甚至可以照顾病人并帮助用户走路的机器人。MoorInsights&Strategy的分析师PatrickMoorhead说：“这种研究非常有意义，它甚至可能通过物联网和移动技术将数据驱动机制扩展到无限的资源池。”人们闻所未闻，深度学习确实是未来数字世界的核心组成部分。》AndrewNg是斯坦福大学计算机系副教授，同时也是百度公司的顶级科学家——在此向国外读者说明一下，百度是中国的一家互联网服务公司，也是最大的中文搜索引擎引擎供应商吴恩达与斯坦福大学和百度公司的其他科学家合作，目前正在研究下一代深度学习算法。本周他将在美国剑桥举行的麻省理工学院技术评论EmTech会议上发表主题演讲。大会演讲，深入解读深度学习技术在搜索和未来技术领域的实际应用各种深度算法相关的工作，吴鹤曾在谷歌工作一年半，是compa的发起人纽约的谷歌大脑深度学习项目。除了谷歌，微软、Facebook、百度等很多公司也在研发更理想的深度学习算法，旨在满足我对大规模数据处理的实际需求。Ng在接受采访时指出，此类算法的美妙之处在于，当我们向传统算法提交越来越大规模的数据时，这些旧的解决方案往往开始变得乏味、缓慢，最终无法消化。但是深度学习算法可以带来完全不同的效果。我们提交给它的数据量越大，我们能得出的分析结论就越好。人脑之所以工作如此非凡，是因为它布满了大量的神经元，这些神经元相互通信，利用电脉冲进行通信。深度学习算法的模仿对象是人脑，旨在建立一个基于模拟神经元的网络系统。“当我们建立了越来越大的人脑模拟系统后，这些模型在吸收了大规模数据后开始表现出相对更高效的处理结果，”Ng解释道。“这些是极高容量的学习算法。”这项工作进展得非常快。大约四年前，最大的神经网络或深度学习算法集合有大约1000万个连接节点。Ng指的是2011年初，当时他刚刚开始推动Google的GoogleBrain。项目，但现在整个模型的连接节点数量已经暴增到10亿级别。去年，他与斯坦福大学的技术团队合作，构建了一个拥有100亿个连接节点的神经网络模型。Ng的部分工作是改进算法，但他和他的同事们也在积极使用GPU或图形处理单元来取代传统的CPU或中央处理器作为神经网络的核心。这些专为计算机图形处理任务而设计的芯片在实践中表现出了强大的实力，并被证明非常擅长构建大规模神经网络——因为它们更擅长处理此类计算任务。“我们正在使用GPU硬件构建一个新的深度学习平台，以帮助我们更好地扩展，”Ng说。“我们的合作伙伴，包括我自己，都是第一次接触这么大规模的网络系统。其他公司也开始跟进我们的脚步，但据我所知，百度仍然是第一个搭建网络系统的。”用于深度学习的网络系统。拥有超大规模GPU集群的公司。”如果这些算法能够迎来更大的容量规模，应该意味着用户将在语音识别和视觉搜索方面获得显着提升。根据Ng的说法，这些绝对是技术上的历史性壮举。随着越来越多的贫困和低学历群体接触到网络系统，以口头表达代替人工输入搜索查询的用户群体将进一步扩大。此外，与输入描述性文字相比，越来越多的用户直接使用图片作为搜索目标。“在未来五年内，大约一半的查询将通过语音和图片进行，因此这项技术已成为我们的主要资源，”Ng说。改进后的语音识别技术可以让司机在开车时大声说出口头指令，也可以让乘客直接向座位上的手机表达需求，这些内容会准确地发送给相应的接收者——例如，向朋友报告他无法准时到达集合点。“尽管整个世界都开始向移动技术倾斜，但我认为没有任何厂商为移动设备拿出一个真正好的用户界面，核心矛盾是我们很难利用tiny软键盘解决方案可以快速完成输入，”Ng说。“语音识别越来越好，但可以说它不是我们想要的。当它足够好时，我很乐意让语音识别成为智能手机设备新用户界面设计的核心。”DeepClaySculpture算法也会应用在我们的智能设备上，包括智能汽车和可穿戴技术——所有这些结合在一起构成了物联网时代的绝对主体。“我认为远程控制解决方案将在我们的家中无处不在环境，”Ng指出。“如果你在家，想听听音乐放松一下，而不是掏出手机，解锁屏幕，按一堆虚拟按钮来播放，未来我们将能够躺在沙发上，用我的百度设备直接播放贾斯汀·汀布莱克的作品。我希望将来我的孙子们可以问我，‘很久以前，大家家里的设备真的听不懂我们说的指令吗？’我相信到那时，他们简直不敢相信我需要准备很多不同类型的遥控器来操作家里的各种设备。”英文：http://www.computerworld.com/article/2687902/smarter-algorithms-will-power-our-future-digital-lives.html
