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【深度】李彦宏的百度未来布局:用强人工智能打破一切边界

2016-07-25 14:24
吃瓜天狼
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  在语音识别方面,Google实际上是在2011年就测试推出语音识别服务的,但直到苹果在2012年发布Siri后,才加快了扩张的步伐。尽管如此,Google语音引擎API直到2016年才对外开放,通过CloudSpeechAPI提供给第三方,并且声明初期免费,未来可能收费,而且还需要单独审核。但在这几年中,我们可以明显感觉,Google因为中国市场的政策问题摇摆不定,而错失了很多良机。

  作为中国最大的搜索引擎,百度累积了最大规模的的中文语音数据,然后将这些数据注入其最新的语音识别引擎DeepSpeech2。这款识别引擎通过自主的深度学习算法,能独立的学习怎样将中文普通话合乎逻辑的翻译成英文。当DeepSpeech2在2015年第一次面世时,百度首席科学家AndrewNg表示DeepSpeech2在试运行中以10%文字错误率的优异表现超过了Google的语音识别API。而在今年2月,DeepSpeech2最近公开的短语类语音错误率在3.7%左右,而Google在约一年前公开的数据中显示其语音引擎错误率为8%,一年前为15%左右。这意味着,百度DeepSpeech2在语音识别能力上不但领先于Google,而且超过正常人听力水平。

  而更令人吃惊的是,DeepSpeech2实际上最初并不是为了理解中文而被设计出来的。百度美国的人工智能实验室主管Dr.AdamCoates解释到:“我们用英语开发出这套系统,但由于它完全是自主深度学习机制,它只需要海量的数据,所以我们只需把数据替换成中文,然后它就慢慢被训练成一个强大的中文语音引擎。”百度DeepSpeech2甚至还接受“混合语音”,即中英混杂。这也意味着,只要有足够多的语料库,百度DeepSpeech2极有可能在英语国度一鸣惊人。当然,从李彦宏的动作来看,百度还是在深耕中国市场——从百度在中国承诺语音基础服务永久免费那一刻开始,高技术+低成本双擎驱动,已经确保百度这家巨头在中国市场的优势地位十拿九稳

  在用户画像技术上,相比Google而言,百度的用户画像技术更为深入。不仅以服务流、信息流直接对接用户需求,更通过大数据,能够直接为符合条件、但又被金融机构看不上的教育用户提供小微贷款秒批服务。与其他教育贷款平台相比,百度拥有海量用户数据,可形成用户画像,进而为征信提供参考,同时,百度拥有深度学习等核心技术,与风控模型结合,形成智能风控体系。这是百度教育贷款能实现“秒批”的原因所在。可以说,正是百度更加注重实用性,也使得人工智能能够惠及更多行业。

  在无人车领域,尽管已经探索很多年,但Google依然没有将之产品化的时间表,更别说商品化了。2015年12月,百度的无人驾驶车在国内首次实现城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶。2015年,百度提出无人车三年商用,五年量产的计划。如果成功,将在应用速度上超越Google。

  与Google相比,百度更加注重强人工智能的研发和应用。或许,在普世性上,百度的选择更加具有深远影响。因为强人工智能的自适应性非常强,一旦研发成功,将不是线性的增长,而是指数级的爆发。随着百度大脑等项目的不断升级开源,它影响的可能并非一两个行业,而是整体。

  几千年前,中国老祖宗在《黄帝内经》灵枢·本神中说了一段高深莫测的话,“所以任物者谓之心;心有所忆谓之意;意之所存谓之志;因志而存变谓之思;因思而远慕谓之虑;因虑而处物谓之智。”这段话实际上就揭示了人工智能的本质所在。心就是计算力,意就是记忆,就是片段,志就是大数据,而同一个片段的不同可能的连接,就是思。对不同可能的场景进行计算,得到最优的路径就是虑,根据不同的路径解决不同的实际问题,才是真正的智慧。

  或许,技术的发展,在初期可能是逻辑上的建模与哲学思辨,但在后期,它一定需要通过事实的检验才会大放光芒。在中国这个网民最多、移动互联网应用最为发达、语言也最为复杂(请想象一下够意思、意思意思、没意思这样的近似描述)的国度,已经迎来了独立发展的最佳时机。中国的人工智能,或将在应用中不断演进,引领世界的未来。
 

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