現實應用一觸即發
- 發佈時間：2016-03-14 00:26:13 來源：中國證券報 責任編輯：羅伯特
AlphaGo在短短幾個月實現性能的大幅提升，用五個月走完了IBM“深藍”4年的路，體現了當前人工智慧系統學習速度之快。但谷歌並不打算製造出一個圍棋高手，AlphaGo開發者哈薩比斯表示，選擇圍棋只是其人工智慧水準的測試，最終還是為了獲得在現實領域的應用。
近年來，深度學習已經在圖像識別、語音識別等領域獲得了一些應用。目前深度學習技術應用最多的還是視覺領域，即對圖像和視頻的分析。在圖像分析方面，比如人們熟悉的人臉識別、文字識別和大規模圖像分類等，深度學習大幅提升了複雜任務分類的準確率，使得圖像識別、語音識別以及語義理解準確率大幅提升。谷歌在深度學習領域已經一馬當先，公司在多次公開場合討論過深度學習技術，比如深度學習是如何幫助Android手機提高語音識別準確率。
從産業鏈調研的情況來看，服務機器人、車載與電視助手、智慧客服以及圖像處理等應用已經開始快速滲透，在語音識別等領域獲得了一些應用，比如iPhone的語音助理Siri、百度的度秘、科大訊飛的“靈犀”、微軟的小冰等。
“目前深度學習更適合於圖像。”百度深度研究院的專家指出，人臉一比一進行比對，機器很容易實現，但是要在千萬人臉中快速尋找出所拍攝的人臉圖像，並要快速了解拍攝對象的個人資訊資料，則需要深度學習。
事實上，深度學習可以應用於任何需要理解複雜模式、進行長期計劃並制定決策的領域。谷歌大腦團隊負責人傑夫-迪恩表示，谷歌機器智慧已經帶來了巨大的變化和越來越多的機遇，未來人工智慧將為更高層次的雲計算服務。
興業證券分析師也指出，未來在個人應用領域可能帶來更好的語音識別作業系統、翻譯機、自動駕駛、機器人、社交網路興趣推薦等。在行業應用方面，深度學習更廣闊的應用空間包括大數據分析、特徵提取、預測預警、規劃、研發設計等。
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