打造大數據與人工智能正循環

我們在經歷一場人工智能變革

“人工智能在當下十分火熱，語音識別、人臉識別等能力取得了長足的發展的和進步?！卑俣?a href='/map/shenduxuexi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>深度學習實驗室杰出科學家徐偉表示。

如今，大數據的發展和處理大數據能力的提升，以及深度學習的發展，都對人工智能發展起到很重要的推動作用?！?a href='/map/shenduxuexi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>深度學習和大數據的結合成為人工智能這個浪潮的巨大推動力?！毙靷ソ榻B，數據內部復雜的結構關系和屬性，是要通過大量的數據才能夠呈現出來的，因此光有大數據是不夠的，還需要非常強有力的學習方法——深度學習。所謂的深度學習，就是對大數據進行深層次的挖掘、分析。

據悉，百度耗費巨大資源打造了百度大腦的PADDLE深度學習平臺。該平臺支持多樣數據類型，可以靈活配置深度學習結構，是一個通用、靈活、強大的深度學習平臺。

目前，百度已將深度學習運用到了各個領域，包括數據中心管理、檢測，同時在百度搜索、百度推廣、百度圖片、百度貼吧、百度地圖等產品上都有應用。

機器的感知能力正在超越人類

“隨著大數據、深度學習的發展，機器在某些方面的感知能力已經接近甚至超過人類的水平?！毙靷ソ榻B，對于搜索這樣的短文本（中文）語音輸入，人類的單字錯誤率為8%，機器為6%；對于人們十分自信的人臉識別同樣如此：在世界最權威的人臉識別評測（LFW）中，人類的錯誤率為0.8%，百度人臉識別的錯誤率為0.23%，這是目前世界上最好的結果。

目前，百度已經通過apistore.baidu.com向用戶開放了人臉識別和圖像文字識別服務。用戶可以通過這些技術進行人臉注冊、認證。人臉認證不僅可以靜態認證，也可以動態認證，通過觀察眨眼、搖頭這些動作，保證只有活體才能通過認證。文字識別技術的應用范圍和準確度都有很大提高，可以檢測任意方向文字、識別中英文、識別公式。

百度運用深度學習在感知方面取得了非常大的進步。人與動物最大的區別在于語言理解能力。百度的統一視覺和語言深度學習模型已經能像小孩學習一樣自然，能夠進行簡單的看圖說話、問答，理解動態視頻。

百度打造的明星產品

“百度花費巨資開發人工智能，最終目的就是想要使人們的生活變得更美好?！毙靷フf。

小明（DuLight）是百度幫助盲人打造的“生活助理”，依托百度大腦，可以幫助盲人描述周圍環境、識別人民幣，對攝像頭看到的人臉進行識別，幫助盲人更好地融入社會和理解真實世界。

臉優，一款可以隨意變臉的應用。以人臉檢測、跟蹤、關鍵點定位為基礎，配合圖像處理算法實現了換臉、貼臉的功能?？梢宰詣訖z測出人臉的位置，同時預測出原始臉和目標臉中對應的人臉關鍵點坐標，把兩個不同臉的各個部位對齊。同時，人臉跟蹤技術可以實時跟蹤臉部的運動和關鍵點的位置變化，使得貼上去的臉也可以跟著作出相應的變化。這樣用戶不僅可以變成明星臉，也可以變成動漫人物的臉。

小度機器人，像真人一樣面對面和用戶對話。利用人臉檢測和跟蹤技術，根據用戶的位置移動而轉動視線。不僅如此，小度機器人還具備了認識用戶的能力，可以判斷出面前用戶的身份是注冊用戶中的哪一個人，根據用戶的不同年齡、身份、性別作出個性化的回答和服務。

數據與人工智能相輔相成

人工智能運用到生活的方方面面，帶來巨大的數據量，而更多的數據帶來更強的智能，隨即產生更好的產品，這就是百度打造的人工智能正循環。通過長此以往的正循環，百度大腦越來越強，機器人會越變越聰明。

“人工智能于1955年提出。一晃半個世紀過去了，我們對人工智能的研究還只停留在開始階段……”徐偉感嘆人工智能的發展道路并不平坦。

徐偉介紹，人工智能還缺少小數據的學習能力、自主地探索環境、通過和人的交流學習的能力。小孩能夠主動對周圍的事物產生好奇，并且能感知周圍的事物，小孩子可能只需要大人教一次就能學會，但是機器卻需要成千上萬的圖像訓練才能認識一個新的物體。

“人工智能還有很長一段路要走。雖然很有難度，但是通過大家共同的努力，我看到了人工智能的希望，我們已經在經歷一場人工智能的變革?！?