咱們看這輛自行車進(jìn)入咱們會場，正從左面往右側(cè)過來。上面沒有人，它自平衡行走，看起來有點怪異。為何咱們會做這樣風(fēng)趣的自行車？它是真實的「自行車」，以前的自行車不是自個行走的。為何做這個作業(yè)？這就觸及我今日講演的論題——百度地圖標(biāo)注大腦所考慮的人機(jī)聯(lián)系。
　　感知、了解和決議計劃——人工智能的層面
　　咱們也許會獵奇，啥是人工智能？這是一個很嚴(yán)肅的學(xué)術(shù)論題，今日咱們抱著對科技的熱情，不需求那么嚴(yán)肅。咱們跟我相同是科技的粉絲看過《Wall－E》，這個小機(jī)器人具有適當(dāng)高的智能。首要這個小機(jī)器人具有感知的才能，他有雙眼，可以感知這個環(huán)境：哪個當(dāng)?shù)厥锹罚膫€當(dāng)?shù)厥欠恋K。
　　感知的基礎(chǔ)上它就會考慮和了解，了解啥？比如說這個當(dāng)?shù)厥瞧降厮梢宰撸@個當(dāng)?shù)厥窍氯サ钠拢荒茏撸@即是了解。在了解的基礎(chǔ)上，它說會去控制，去決議計劃。所以說，從感知、了解到?jīng)Q議計劃，在一個小的機(jī)器人身上表現(xiàn)得酣暢淋漓，這即是十分直觀地感受人工智能的幾個方面。
　　今日的市場上充滿著智能設(shè)備，有智能手機(jī)、智能手表、智能水杯，前一段google說做智能湯勺，咱們在做智能筷子。它們?yōu)楹谓兄悄苌唐罚渴遣皇钦娴挠兄悄埽吭蹅儼岩磺械纳唐贩旁谝贿叄瑒e的一邊是六七十年代的舊式收音機(jī)。他們有啥不同？都是在人控制的情況下去完結(jié)任務(wù)，從這個視點講他們并沒有太多的不同。
　　考慮這個疑問，實際上可以協(xié)助咱們區(qū)別如今的這些智能商品，哪些也許不是智能的。舉個比如，假如在座的跟我是同一個年歲，在小學(xué)的時分學(xué)過一篇課文，愛因斯坦做了一個小板凳，做的很粗陋，但咱們能不能說他不聰明。愛因斯坦做這個板凳之前，每一天都在做好多板凳，每一次都在提高，根據(jù)他曩昔做的經(jīng)歷和經(jīng)歷去改善他的下一次。假如動態(tài)地看，你會發(fā)現(xiàn)他是一個不斷學(xué)習(xí)生長的曲線。
　　智能的實質(zhì)在于學(xué)習(xí)
　　這兒邊智能的實質(zhì)在于啥？在于是不是跟著經(jīng)歷不斷地演化，不斷地前進(jìn)，進(jìn)化是智能的實質(zhì)。經(jīng)歷是啥？經(jīng)歷即是數(shù)據(jù)。你跟著曩昔的經(jīng)歷數(shù)據(jù)可以不斷地學(xué)習(xí)，不斷地提高，今日也許不聰明，可是明日你會變得更聰明，這是智能的實質(zhì)——學(xué)習(xí)是智能的實質(zhì)。
　　這兒邊提到一個十分重要的方面，即是經(jīng)歷。在計算機(jī)科學(xué)和人工智能范疇，咱們叫它經(jīng)歷數(shù)據(jù)。經(jīng)歷即是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)即是經(jīng)歷。這就觸及到咱們今日常常提到的所謂大數(shù)據(jù)，咱們?nèi)缃裼瓉硪粋€巨大的大數(shù)據(jù)的年代。咱們來看看，移動互聯(lián)網(wǎng)給咱們帶來如何的深入改變。
　　2005 年圣彼得教堂門口的廣場上，許多的信眾在等待教皇的推舉效果。八年今后新的一代教皇重新推舉，同樣是那批信眾，咱們看到移動互聯(lián)網(wǎng)改動國際，每個人都銜接了他的設(shè)備，這些設(shè)備無時無刻都在發(fā)作數(shù)據(jù)。今日在座的每個人跟我相同銜接平均兩到三個設(shè)備，我的口袋里邊就有兩個手機(jī)。
　　根據(jù)大數(shù)據(jù)的商業(yè)形式是有用的競賽壁壘
　　可是這個數(shù)據(jù)到 2020 年，出現(xiàn)不斷爆炸性增加的趨勢，乃至有比這個猜測愈加夸大的。前段時刻烏鎮(zhèn)大會上孫正義提到，2020 年每個人要銜接 1000 個設(shè)備。這個不必定那么夸大，每個鈕扣也許都是一個智能的銜接設(shè)備。移動互聯(lián)網(wǎng)年代萬物互聯(lián)，隨之而來的即是數(shù)據(jù)的爆增。許多的數(shù)據(jù)給咱們帶來史無前例的時機(jī)，所以說咱們從萬物互聯(lián)到大數(shù)據(jù)年代，大數(shù)據(jù)年代隨之而來的即是無處不在的智能。
　　近來幾年，咱們在人工智能范疇常常聽到最引人矚目的范疇即是深度學(xué)習(xí)。跟大數(shù)據(jù)年代悄然地發(fā)作在一起，這兒邊有深入的年代背景。咱們看一下這個曲線，咱們的橫軸是數(shù)據(jù)規(guī)劃，傳統(tǒng)的人工智能的算法下，數(shù)據(jù)到了必定程度作用不再提高。關(guān)于深度學(xué)習(xí)，跟著數(shù)據(jù)不斷增加，作用會不斷地提高。所以說深度學(xué)習(xí)可以協(xié)助咱們?nèi)ノ諗?shù)據(jù)所帶來的盈利。從技能的視點是這樣看，假如從商業(yè)的視點來看，你會看到假如你的商業(yè)形式也是跟著數(shù)據(jù)的增加構(gòu)成這樣的曲線，我要祝賀你。你有一個十分好的競賽壁壘。
　　為何？因為搜集數(shù)據(jù)需求時刻，他人要取得同樣的才能，需求花更長的時刻。所以你永久跑在前面，查找引擎即是這樣的一個形式。根據(jù)大數(shù)據(jù)的商業(yè)形式是很好的競賽壁壘。
　　百度地圖標(biāo)注大腦——無時不刻在學(xué)習(xí)、演進(jìn)和進(jìn)化的體系
　　百度地圖標(biāo)注曩昔兩年在深度學(xué)習(xí)這個范疇可以說是做了許多作業(yè)。到今日，百度地圖標(biāo)注大腦這個項目現(xiàn)已取得了適當(dāng)大的開展。它是一個無時不刻在學(xué)習(xí)、演進(jìn)和進(jìn)化的體系。兩個月前我給咱們介紹的時分，我介紹的是百億級的參數(shù)構(gòu)建國際上最大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，今日我把百億級改成千億級，可以構(gòu)建更大規(guī)劃的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
　　詳細(xì)落地的有哪些呢？深度學(xué)習(xí)開始是受到大腦構(gòu)造的啟示。今日咱們更多是從計算和計算的視點來看待這個疑問，別的也有許多的專家從仿真大腦的生物學(xué)視點去做這方面的研討，這兩條路應(yīng)該是齊頭并進(jìn)，互通有無，互相協(xié)助的。
　　至于談到百度地圖標(biāo)注深度學(xué)習(xí)在內(nèi)部落地在啥當(dāng)?shù)兀蹅兛梢钥吹皆诓檎摇V告投進(jìn)、圖畫辨認(rèn)和語音辨認(rèn)這些范疇，都有適當(dāng)大的開展。比如說咱們看查找，沒有用到深度學(xué)習(xí)時，綠色的是咱們在查找滿意度上面領(lǐng)先競賽對手的份額，用了深度學(xué)習(xí)今后，曩昔一年咱們提高的份額是這姿態(tài)的。從別的一個視點講，它也是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)技能用在天然言語方面最成功的一個比如。
廣告投進(jìn)
當(dāng)然，在廣告投進(jìn)這個范疇，全部百度地圖標(biāo)注「鳳巢」廣告體系現(xiàn)已進(jìn)入深度學(xué)習(xí)的年代，廣告的點擊率提高十分明顯，百分比兩位數(shù)的提高對公司的營收做出巨大貢獻(xiàn)。
語音辨認(rèn)
語音方面，百度地圖標(biāo)注在曩昔兩年里邊語音辨認(rèn)率不斷提高，移動查找中文語音辨認(rèn)咱們是國際領(lǐng)先的。在圖畫這個范疇，去年咱們在物體檢查模型上單個模型是國際最佳的，google是第二。
圖畫辨認(rèn)
在曩昔幾年里，圖畫分類這個范疇的技能是量變到突變的進(jìn)程。圖畫分類 2010 年國際最佳的效果錯誤率在 30%－25% 之間，全部深度學(xué)習(xí)往前開展，每年以很快的速度向前演進(jìn)。在 2014 年年末，百度地圖標(biāo)注做到 5.9%，是國際上當(dāng)前最高的圖畫辨認(rèn)準(zhǔn)確率，它比起人類的才能是啥水平？人類的水平在差不多接近 5% 的錯誤率。
咱們方才講的圖畫和語音，反映在咱們的商品即是百度地圖標(biāo)注翻譯 APP，你可以用中文語音說，立刻主動翻譯成英文。它還可以攝影，外國人來上海，看到這樣的菜單，攝影今后圖畫就能辨認(rèn)翻譯成英文，可以了解這個菜是啥菜。
用人工智能的技能可以協(xié)助小兄弟有更高興的童年，暑假可以有更多的時刻玩。這不是直接幫你做題，它是通知你常識點在啥當(dāng)?shù)亍?br /> 人臉辨認(rèn)
在最通用的人臉辨認(rèn)的測驗上面 Facebook 宣布做到最佳的效果是 97.35%，百度地圖標(biāo)注取得了更激動人心的開展，最佳的人臉辨認(rèn)準(zhǔn)確率是 99.62%。斯坦福大學(xué)科研人員近來用人做了一個測驗，人在這個數(shù)據(jù)上面到達(dá) 99.2%。
我有必要給咱們澄清，機(jī)器的算法做到接近人的水平，其實僅僅說數(shù)據(jù)級上面做到人類的水平，全體來講，如今機(jī)器智能的水平離人還是有距離的，咱們還在盡力中。
圖畫描繪
咱們小時分有也許做過看圖說話，你看到圖畫要用天然的言語描繪這個圖畫的故事是啥。關(guān)于左面的這幅圖，假如用一個天然言語描繪說是一個黃色的公共汽車，對別的一幅圖畫咱們用天然的言語的語句「下午的陽光照進(jìn)房間」描繪這樣一個場景。這些言語實際上不是人來寫的，是機(jī)器生成的。
主動駕馭
許多人工智能的算法在不斷地堆集它的勢能，改動人們?nèi)兆拥姆椒矫婷妫热缯f機(jī)器人范疇，詳細(xì)的比如即是高度主動化的駕馭。百度地圖標(biāo)注深度學(xué)習(xí)研討院的團(tuán)隊同學(xué)們在改裝的各種車，咱們車上感知器集成了雷達(dá)、紅外、攝像頭，每一個感知器覆蓋了不同方面，有各自的優(yōu)勢和下風(fēng)。通過集成了解路途的情況，完結(jié)主動行進(jìn)。
根據(jù)傳感器對路途進(jìn)行三維了解，比人更準(zhǔn)確。今日的導(dǎo)航體系只知道你在哪條路上，不知道在哪個車道上，咱們使用更領(lǐng)先的感知體系可以使車定位在車道上，精度是 10-20 公分。咱們可以預(yù)見后邊 1-2 年時刻里邊，導(dǎo)航體系會發(fā)作天翻地覆的改變，在北京的街頭你要上立交橋的時分，有時前面有三五個分岔口，科技就會協(xié)助你做出判別。
這是咱們做的仿真體系，用深度學(xué)習(xí)開發(fā)圖畫辨認(rèn)技能以低成本的攝像頭完結(jié)任務(wù)。完全沒有人的主動駕馭不是咱們尋求的方針，它從輔佐駕馭開始，通過感知器通知司機(jī)發(fā)作了啥情況。全部體系是讓人去享用交通體系帶來的快捷和安全，但并不是取代人。咱們強(qiáng)調(diào)人車一體的駕馭，這就回到了一開始我的講演標(biāo)題——對人機(jī)聯(lián)系的考慮。
巨大的技能之所以巨大，在于讓每個普通的人更巨大
回憶人工智能的開展原點，很大意義上是因為圖靈測驗——人工智能是研制可以取代人的機(jī)器。咱們要有自個的一些考慮，在百度地圖標(biāo)注曩昔做的商品中，有兩個商品可以反思。第一個是 PK 大咖——普通人給自個照張像，找到很像的明星。用戶很期待，因為每個普通人都有做明星的愿望。別的一個商品是攝影寫詩，圖畫辨認(rèn)今后它還生成一首詩，算法愈加復(fù)雜和領(lǐng)先。但用戶對這個攝影寫詩的興趣不大，為何？因為這個商品僅僅去顯示機(jī)器有多么的巨大，而不是跟每個普通用戶有啥聯(lián)系。
咱們看別的一個比如，人工智能歷史上里程碑式的開展——IBM 的深藍(lán)，它下象棋的才能可以到達(dá)人類冠軍的水平，但后邊 IBM 啥作業(yè)也沒有發(fā)作。別的一邊也是人工智能技能，即是查找引擎。查找引擎使得在北京的小孩子同悠遠(yuǎn)山村的小孩子，只需有網(wǎng)絡(luò)獲取常識的才能是相同的。山村的小孩子也可以獲取常識，可以有愿望。這個技能實際上對社會發(fā)作了巨大影響。
咱們回到一開始開場的視頻，這個自行車可以跟著你走。你跑步的時分，衣服可以放在上面，水可以放在上面，自個能很輕松地跑。或者你在啥時分吹一個口哨，它可以跟從你跑進(jìn)房間。咱們想到啥，這是車嗎？我想你們在座的答案跟我想的是相同，它更像是一個小黑馬駒，跟你是兄弟的聯(lián)系。這是咱們對人機(jī)聯(lián)系的一個考慮。
咱們以為巨大的技能之所以巨大，不是讓機(jī)器更巨大。它最重要的意義在于讓每個普通的人更巨大，更有發(fā)明力，他的日子愈加夸姣。
最后我修改引述毛澤東同志的一句語錄：「國際是咱們的，它也是機(jī)器人的。可是歸根結(jié)底它是歸于可以發(fā)明機(jī)器人、可以和機(jī)器人調(diào)和同處而且使用機(jī)器人為我所服務(wù)的人的。」