百度王海峰:深度學習框架是智慧時代的作業系統
“深度學習正在推動人工智慧進入工業大生產階段。深度學習框架是智慧時代的作業系統。”4月23日,百度高階副總裁、深度學習技術及應用國家工程實驗室主任王海峰在首屆WAVE SUMMIT 2019深度學習開發者峰會上表示。在這場匯聚了人工智慧專家、深度學習開發者的盛會上,王海峰發表主旨演講,結合對工業革命和人工智慧發展的思考,指出深度學習的通用性特點,以及深度學習框架及平臺的發展,正在推動人工智慧標準化、自動化和模組化,進入工業大生產階段。
驅動工業革命的核心技術,表現出很強的通用性特點:標準化、自動化、模組化
自18世紀60年代起,人類經歷的三次工業革命,分別以機械技術、電氣技術和資訊科技為核心驅動力。王海峰認為,驅動工業革命的核心技術都表現出很強的通用性,而每一次工業革命到達高潮時,驅動它的核心技術就進入工業大生產階段,呈現出標準化、自動化、模組化的特點。當今,我們正身處人工智慧為核心驅動力量的第四次工業革命浪潮之中,人工智慧正將人類社會帶入智慧時代。
人工智慧發展代表性的三個階段:人工規則、機器學習、深度學習
人工智慧至今已經經歷了60多年的發展,人工規則、機器學習和深度學習是具有代表性的三個階段。王海峰分別以語音、視覺、自然語言處理等人工智慧核心技術為例,闡述了這三個階段不同的特點。
人工規則階段,規則系統主要依賴專家知識,需要很多專家人工編寫規則,耗時耗力,而且領域遷移性很差;機器學習階段,可以從資料裡自動學習、訓練模型,自動在預測或解碼階段找到所需的答案,但也存在模型多、單個模型效果無法遷移到其它任務或場景的問題。近幾年,深度學習的出現帶來了很多深刻的變化,尤其是它的通用性優勢,讓人工智慧可以在各行各業中應用,解決各種各樣的問題,並已取得了很好的效果。
深度學習框架是智慧時代的作業系統
王海峰對深度學習框架的重要價值進行了詳細闡釋。他認為,在智慧時代,深度學習框架起到了承上啟下的作用,下接晶片、大型計算機系統,上承各種業務模型、行業應用。因此,它是“智慧時代的作業系統”。
以百度PaddlePaddle為例,作為國內完整、全套的深度學習平臺,PaddlePaddle包括核心框架、工具元件和服務平臺三大部分。在核心框架層面,它可以提供開發、訓練和預測一整套的技術能力;在此之上,又提供了包括視覺、自然語言等在內的豐富模型,形成完整的模型庫,透過模組化的方式提供給使用者。除此以外,適應工業大生產階段的“標準化、自動化和模組化”,PaddlePaddle還提供了包括遷移學習、強化學習、自動化網路結構設計、訓練視覺化工具、彈性深度學習計算等在內的工具元件。而在服務平臺層面,PaddlePaddle則提供了零基礎定製化訓練和服務平臺EasyDL和一站式開發平臺AIStudio。這一整套的框架和服務,可以幫助廣大開發者和企業利用工具化、平臺化的方式,進一步降低深度學習應用門檻,加速推動產業智慧化變革。
現場,王海峰以百度地圖時間預估和國家重大工程用地的變化情況檢測為例,介紹了深度學習如何在不同場景中應用,解決實際問題。在百度地圖中採用基於深度學習技術進行時間預估,可準確預測從出發地到目的地真正需要花費的路線和時間,每天為使用者提供約5億次時間預估服務。百度PaddlePaddle基於遙感影像資料,研究高精度、高自動化的目標地物檢測、土地覆蓋和土地利用分類方法,輔助國家進行重大工程用地擴張與變化情況的監測工作,並對土地資源的利用進行有效管理與控制,是真正地用AI技術利國利民。
無論從歷次工業革命的變遷,還是從人工智慧的發展,以及深度學習在近些年的發展突破、加速與產業融合的態勢,深度學習已經具備了很強的通用性,推動智慧時代的核心技術標準化、自動化、模組化,持續提升各行各業的商業增值潛力,加速產業智慧化。王海峰表示,“深度學習推動人工智慧進入工業大生產階段。深度學習框架是智慧時代的作業系統”。
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