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百度地图标注-大技术在于让每人更伟大

咱们看这辆自行车进入咱们会场,正从左面往右侧过来。上面没有人,它自平衡行走,看起来有点怪异。为何咱们会做这样风趣的自行车?它是真实的「自行车」,以前的自行车不是自个行走的。为何做这个作业?这就触及我今日讲演的论题——百度地图标注大脑所考虑的人机联系。

百度地图标注


  感知、了解和决议计划——人工智能的层面
  咱们也许会猎奇,啥是人工智能?这是一个很严肃的学术论题,今日咱们抱着对科技的热情,不需求那么严肃。咱们跟我相同是科技的粉丝看过《Wall-E》,这个小机器人具有适当高的智能。首要这个小机器人具有感知的才能,他有双眼,可以感知这个环境:哪个当地是路,哪个当地是妨碍。
  感知的基础上它就会考虑和了解,了解啥?比如说这个当地是平地它可以走,这个当地是下去的坡,它不能走,这即是了解。在了解的基础上,它说会去控制,去决议计划。所以说,从感知、了解到决议计划,在一个小的机器人身上表现得酣畅淋漓,这即是十分直观地感受人工智能的几个方面。
  今日的市场上充满着智能设备,有智能手机、智能手表、智能水杯,前一段google说做智能汤勺,咱们在做智能筷子。它们为何叫智能商品?是不是真的有智能?咱们把一切的商品放在一边,别的一边是六七十年代的旧式收音机。他们有啥不同?都是在人控制的情况下去完结任务,从这个视点讲他们并没有太多的不同。
  考虑这个疑问,实际上可以协助咱们区别如今的这些智能商品,哪些也许不是智能的。举个比如,假如在座的跟我是同一个年岁,在小学的时分学过一篇课文,爱因斯坦做了一个小板凳,做的很粗陋,但咱们能不能说他不聪明。爱因斯坦做这个板凳之前,每一天都在做好多板凳,每一次都在提高,根据他曩昔做的经历和经历去改善他的下一次。假如动态地看,你会发现他是一个不断学习生长的曲线。
  智能的实质在于学习
  这儿边智能的实质在于啥?在于是不是跟着经历不断地演化,不断地前进,进化是智能的实质。经历是啥?经历即是数据。你跟着曩昔的经历数据可以不断地学习,不断地提高,今日也许不聪明,可是明日你会变得更聪明,这是智能的实质——学习是智能的实质。
  这儿边提到一个十分重要的方面,即是经历。在计算机科学和人工智能范畴,咱们叫它经历数据。经历即是数据,数据即是经历。这就触及到咱们今日常常提到的所谓大数据,咱们如今迎来一个巨大的大数据的年代。咱们来看看,移动互联网给咱们带来如何的深入改变。
  2005 年圣彼得教堂门口的广场上,许多的信众在等待教皇的推举效果。八年今后新的一代教皇重新推举,同样是那批信众,咱们看到移动互联网改动国际,每个人都衔接了他的设备,这些设备无时无刻都在发作数据。今日在座的每个人跟我相同衔接平均两到三个设备,我的口袋里边就有两个手机。
  根据大数据的商业形式是有用的竞赛壁垒
  可是这个数据到 2020 年,出现不断爆炸性增加的趋势,乃至有比这个猜测愈加夸大的。前段时刻乌镇大会上孙正义提到,2020 年每个人要衔接 1000 个设备。这个不必定那么夸大,每个钮扣也许都是一个智能的衔接设备。移动互联网年代万物互联,随之而来的即是数据的爆增。许多的数据给咱们带来史无前例的时机,所以说咱们从万物互联到大数据年代,大数据年代随之而来的即是无处不在的智能。
  近来几年,咱们在人工智能范畴常常听到最引人瞩目的范畴即是深度学习。跟大数据年代悄然地发作在一起,这儿边有深入的年代背景。咱们看一下这个曲线,咱们的横轴是数据规划,传统的人工智能的算法下,数据到了必定程度作用不再提高。关于深度学习,跟着数据不断增加,作用会不断地提高。所以说深度学习可以协助咱们去吸收数据所带来的盈利。从技能的视点是这样看,假如从商业的视点来看,你会看到假如你的商业形式也是跟着数据的增加构成这样的曲线,我要祝贺你。你有一个十分好的竞赛壁垒。
  为何?因为搜集数据需求时刻,他人要取得同样的才能,需求花更长的时刻。所以你永久跑在前面,查找引擎即是这样的一个形式。根据大数据的商业形式是很好的竞赛壁垒。
  百度地图标注大脑——无时不刻在学习、演进和进化的体系
  百度地图标注曩昔两年在深度学习这个范畴可以说是做了许多作业。到今日,百度地图标注大脑这个项目现已取得了适当大的开展。它是一个无时不刻在学习、演进和进化的体系。两个月前我给咱们介绍的时分,我介绍的是百亿级的参数构建国际上最大的深度神经网络,今日我把百亿级改成千亿级,可以构建更大规划的深度神经网络。
  详细落地的有哪些呢?深度学习开始是受到大脑构造的启示。今日咱们更多是从计算和计算的视点来看待这个疑问,别的也有许多的专家从仿真大脑的生物学视点去做这方面的研讨,这两条路应该是齐头并进,互通有无,互相协助的。
  至于谈到百度地图标注深度学习在内部落地在啥当地,咱们可以看到在查找、广告投进、图画辨认和语音辨认这些范畴,都有适当大的开展。比如说咱们看查找,没有用到深度学习时,绿色的是咱们在查找满意度上面领先竞赛对手的份额,用了深度学习今后,曩昔一年咱们提高的份额是这姿态的。从别的一个视点讲,它也是当前深度学习技能用在天然言语方面最成功的一个比如。
广告投进
当然,在广告投进这个范畴,全部百度地图标注「凤巢」广告体系现已进入深度学习的年代,广告的点击率提高十分明显,百分比两位数的提高对公司的营收做出巨大贡献。
语音辨认
语音方面,百度地图标注在曩昔两年里边语音辨认率不断提高,移动查找中文语音辨认咱们是国际领先的。在图画这个范畴,去年咱们在物体检查模型上单个模型是国际最佳的,google是第二。
图画辨认
在曩昔几年里,图画分类这个范畴的技能是量变到突变的进程。图画分类 2010 年国际最佳的效果错误率在 30%-25% 之间,全部深度学习往前开展,每年以很快的速度向前演进。在 2014 年年末,百度地图标注做到 5.9%,是国际上当前最高的图画辨认准确率,它比起人类的才能是啥水平?人类的水平在差不多接近 5% 的错误率。
咱们方才讲的图画和语音,反映在咱们的商品即是百度地图标注翻译 APP,你可以用中文语音说,立刻主动翻译成英文。它还可以摄影,外国人来上海,看到这样的菜单,摄影今后图画就能辨认翻译成英文,可以了解这个菜是啥菜。
用人工智能的技能可以协助小兄弟有更高兴的童年,暑假可以有更多的时刻玩。这不是直接帮你做题,它是通知你常识点在啥当地。
人脸辨认
在最通用的人脸辨认的测验上面 Facebook 宣布做到最佳的效果是 97.35%,百度地图标注取得了更激动人心的开展,最佳的人脸辨认准确率是 99.62%。斯坦福大学科研人员近来用人做了一个测验,人在这个数据上面到达 99.2%。
我有必要给咱们澄清,机器的算法做到接近人的水平,其实仅仅说数据级上面做到人类的水平,全体来讲,如今机器智能的水平离人还是有距离的,咱们还在尽力中。
图画描绘
咱们小时分有也许做过看图说话,你看到图画要用天然的言语描绘这个图画的故事是啥。关于左面的这幅图,假如用一个天然言语描绘说是一个黄色的公共汽车,对别的一幅图画咱们用天然的言语的语句「下午的阳光照进房间」描绘这样一个场景。这些言语实际上不是人来写的,是机器生成的。
主动驾驭
许多人工智能的算法在不断地堆集它的势能,改动人们日子的方方面面,比如说机器人范畴,详细的比如即是高度主动化的驾驭。百度地图标注深度学习研讨院的团队同学们在改装的各种车,咱们车上感知器集成了雷达、红外、摄像头,每一个感知器覆盖了不同方面,有各自的优势和下风。通过集成了解路途的情况,完结主动行进。
根据传感器对路途进行三维了解,比人更准确。今日的导航体系只知道你在哪条路上,不知道在哪个车道上,咱们使用更领先的感知体系可以使车定位在车道上,精度是 10-20 公分。咱们可以预见后边 1-2 年时刻里边,导航体系会发作天翻地覆的改变,在北京的街头你要上立交桥的时分,有时前面有三五个分岔口,科技就会协助你做出判别。
这是咱们做的仿真体系,用深度学习开发图画辨认技能以低成本的摄像头完结任务。完全没有人的主动驾驭不是咱们寻求的方针,它从辅佐驾驭开始,通过感知器通知司机发作了啥情况。全部体系是让人去享用交通体系带来的快捷和安全,但并不是取代人。咱们强调人车一体的驾驭,这就回到了一开始我的讲演标题——对人机联系的考虑。
巨大的技能之所以巨大,在于让每个普通的人更巨大
回忆人工智能的开展原点,很大意义上是因为图灵测验——人工智能是研制可以取代人的机器。咱们要有自个的一些考虑,在百度地图标注曩昔做的商品中,有两个商品可以反思。第一个是 PK 大咖——普通人给自个照张像,找到很像的明星。用户很期待,因为每个普通人都有做明星的愿望。别的一个商品是摄影写诗,图画辨认今后它还生成一首诗,算法愈加复杂和领先。但用户对这个摄影写诗的兴趣不大,为何?因为这个商品仅仅去显示机器有多么的巨大,而不是跟每个普通用户有啥联系。
咱们看别的一个比如,人工智能历史上里程碑式的开展——IBM 的深蓝,它下象棋的才能可以到达人类冠军的水平,但后边 IBM 啥作业也没有发作。别的一边也是人工智能技能,即是查找引擎。查找引擎使得在北京的小孩子同悠远山村的小孩子,只需有网络获取常识的才能是相同的。山村的小孩子也可以获取常识,可以有愿望。这个技能实际上对社会发作了巨大影响。
咱们回到一开始开场的视频,这个自行车可以跟着你走。你跑步的时分,衣服可以放在上面,水可以放在上面,自个能很轻松地跑。或者你在啥时分吹一个口哨,它可以跟从你跑进房间。咱们想到啥,这是车吗?我想你们在座的答案跟我想的是相同,它更像是一个小黑马驹,跟你是兄弟的联系。这是咱们对人机联系的一个考虑。
咱们以为巨大的技能之所以巨大,不是让机器更巨大。它最重要的意义在于让每个普通的人更巨大,更有发明力,他的日子愈加夸姣。
最后我修改引述毛泽东同志的一句语录:「国际是咱们的,它也是机器人的。可是归根结底它是归于可以发明机器人、可以和机器人调和同处而且使用机器人为我所服务的人的。」

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