吴恩达说百度的深度学习已超越苹果和谷歌那到底神在哪里？-国土报中文版

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百度首席科学家吴恩达今天(12月19日)表示，百度在深度学习方面的发展已经超过了谷歌和苹果。如果这项技术真的具有划时代的革命性意义，百度将启动并引领语音2.0时代，这是人工智能时代的一个重要分支，改变搜索和互动。

百度大脑与数据链接相结合

√首先，依赖百度自己的搜索引擎带来的海量数据请求是很自然的。这些数据请求在宏观层面上代表了百度用户的真实信息。通过对具体信息的分类和整理，百度大脑将获得一个稳定的宏观数据链接。例如，曾经出现在电视上的“春节地图”就是这种数据链接的代表。当然，单纯依靠互联网搜索带来的数据链接不足以支持百度大脑的数据需求。虽然搜索的数据链接内容丰富，但不够准确。

吴恩达说百度的深度学习已超越苹果和谷歌那到底神在哪里？

√对于百度的大脑深度学习计划，需要更接近“人性化”，个人数据链接来源对百度的大脑更有意义。因此，来自地图的用户数据对于百度大脑来说也是一个相当稳定和重要的数据链接。例如，通过分析个人，它可以了解在交通堵塞的情况下人们实际上是如何选择路线的。

√第三条数据链路将来自移动终端。作为人类的身体标志，来自移动终端的数据链接将成为百度大脑的最佳行为模式分析样本。通过大数据分类，人们在手机上的行为可以成为百度大脑的参考对象。然后百度的大脑可能会知道为什么当我不能通过电话联系到任何人的时候，我会发短信，什么时候会发微信，什么时候会在手机上使用qq。来自移动终端的数据链接的大小将完全取决于百度对移动终端的影响。

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√另一个数据链接将来自百度智能家居。通过电视盒、空煤气盒或其他一些家用电器获得的用户行为数据将为百度大脑提供“小规模社会环境下的个体人类行为思维模式”和“小规模群体行为思维模式”的参考。在这种帮助下，学习诸如“三口之家谁负责看电视，为什么？”一种高端的思维方式。这个数据链接的规模将取决于百度在智能家居领域的发展速度和深度能力。如果你联系一下百度不久前发布的百度内部程序，它提前创建数据链接渠道的目的是非常明显的。

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“我们想要的机器可以使用所有的数据，这需要更好的无监督学习，”蒙特利尔大学的yoshua bengio说，他专注于无监督学习的研究。世界上的大多数数据都不能被标记，标记它们将会非常昂贵。百度找到了吴恩达，并正式希望找到一种更好的方法让机器自己学习，这可以提高人工智能的经济效益，并为消费者带来更好的应用。

语音识别2.0技术:大大提高抗噪声能力

siri发起的语音交互风暴一直在蔓延。微软的cortana、谷歌的now、百度的语音助理，以及大量独立的语音助理都是可用的。许多智能设备包括智能手机、智能电视、智能家居和汽车网络，语音交互已经成为标准。谷歌、微软、百度和其他巨头已经通过api开放了他们的语音识别能力。每个人都在尝试用声音取代两种最常见的交互模式，鼠标和键盘或触摸屏，尤其是在移动、家庭和汽车等特殊场景中。

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然而，语音技术包括很多方面，核心技术包括语音识别、语音合成和语义理解。最基本的本质是语音识别，这样机器就可以在思考和说话之前“听”。目前，语音识别存在着识别率低、难以应对噪声环境、无法支持远场识别、对方言支持不足等主要问题。尤其是抗噪声能力阻碍了语音交互在汽车、手机和商场等典型场景中的普及。

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百度的最新技术被称为深度语音识别，它是深度学习的应用，是一种通用的基础技术，在语音。深层语音识别技术大大提高了准确率，尤其是抗噪声能力。百度从9600人收集了近7000小时的语料库数据，然后添加了15种背景噪音，如餐馆、汽车和地铁，从而将样本数据扩大到10000小时。然后百度团队要求系统识别噪音中的语音信息。

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与传统的使用统计概率+人工干预的语音识别不同，百度深度语音识别技术采用无监督的机器自动学习，由gpu深度学习基础设施支持，不仅更加准确，而且要求更快、更经济的操作。最终，识别范围内允许的单词错误率提高了10%，优于谷歌的语音api、wit.ai、微软的bing语音和苹果的听写服务。

更改搜索和更改交互

移动搜索的一个特点是无处不在和多样化的输入方法。图像、位置和声音是典型的新搜索方法。百度的深度语音识别技术已经整合到百度的主要产品中。提高语音识别率后，可以增强用户的使用意愿，进而增强用户的粘性，进而贡献语料库来提高语音识别能力，就像输入法、图像识别等类似识别技术的应用所形成的“良性循环”。

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另一方面，百度可以基于新的语音识别技术开发更多新的应用，尤其是在嘈杂的环境中。例如，汽车中的声音一直是一个难点，因为车轮、发动机、气流和环境声音。未来，百度通行证可以采用新的语音技术；另一个例子是百度之眼，一款试图改变购物中心购物指南模式的可穿戴设备。新的语音识别技术可以很好地解决这一问题；每个人都在使用的百度地图导航在未来很可能完全基于语音，就像为真人问路一样。

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除了改变百度自己的业务之外，深度语音识别还可以改变目前语音交互不流行的现状。一个例子是声控智能电视，因为电视本身的节目声音是“嘈杂的”。人们需要在尝试声音之前停止播放节目。有了抗噪音能力后，你可以直接对正在播放节目的电视喊:换个频道，给我播放《中国好声音》第二季的第一集。综上所述，未来语音交互的可能性更大，而抗噪声能力的解决就等于消除了束缚语音的枷锁。

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百度追求深度学习的雄心

深度学习是一项人工智能技术，百度在2014年开始关注百度的大脑，允许机器模拟人类大脑皮层神经元进行思考。为了发展深度学习技术，百度不仅成立了专门的研究机构，还大力招聘世界顶尖的技术人才。现在深度学习已经被应用到许多应用中，例如问答、搜索、翻译和图像，现在终于轮到发音了。

深度语音识别技术等里程碑事件越来越多，这表明百度的技术投资非常有价值和有效，这将极大地促进百度的业务，同时使百度在未来新兴技术竞争中占据一席之地，而不改变技术驱动型公司的真实本质。不久前，李彦宏在百度与优步的战略合作仪式上表示:“百度有自己的抱负。”深度语音识别技术超越了谷歌等海外巨头，使这一雄心不再只是一个愿景。

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