近年来,随着ai技术的普及和应用,深度学习在语音识别、图像识别等诸多领域已经取得了巨大成功。一些业界人士认为,目前基于深度学习的人工智能在技术上已经触及天花板。主要原因在于,深度学习的进步取决于算力的提高,这导致成本攀升,且光靠数据无法达到真正的智能。然而也有大批深度学习的忠实拥护者认为,深度学习助力产业智能化升级的技术红利才刚刚开始。

如今,ai产业化时代已经到来,深度学习技术开始从实验室走向“田间地头”,落地工厂、城市等各个场景,加速产业智能化进程的同时,给各产业带来了巨大的增值空间和机遇。从这个角度来讲,深度学习仍大有可为。不久前发布的ark 2021年度投资报告中称,深度学习将在未来15-20年内,为全球股票的市值增加30万亿美元,可能是我们这个时代最重要的软件突破。

而深度学习技术的广泛应用,得益于深度学习框架,百度飞桨可谓是国产深度学习框架的领军者。作为国内首个自主可控、开源开放、功能完备的产业级深度学习平台,飞桨于2016年正式开源,如今已凝聚超265万开发者,服务10万家企业,基于飞桨平台创建了超过34万个模型,在城市、工业、电力、通信等很多领域都有飞桨在发挥作用。

例如,飞桨携手国家电网和山东信通打造了电网智能巡检方案,其中分析准确率达到90%,报警响应速度更是从小时级提升为秒级;疫情期间,飞桨和开发者一起战斗,推出了口罩检测和人脸识别、社区疫情防控系统、疫情问答机器人、基于ct影像的肺炎筛查等等一系列产品和服务。在产业智能化浪潮兴起、人工智能基础设施建设快速推进之际,飞桨秉承开源开放理念,坚持技术创新,持续赋能各行各业,是我国产业智能化的基础底座。

另一方面,深度学习除了在语音识别、图像识别等感知智能领域取得了显著的成果,它的出现和发展也使认知层的自然语言处理技术取得了重大的突破,目前已被应用于自然语言处理中几乎所有的任务,如词性标注、语法分析、情感分析、信息检索、自动问答、机器翻译和关系分类等。

当下,人工智能技术的发展正在由感知层向认知层延伸,下一步,人工智能的核心任务就是自然语言处理。而百度自诞生之日起,nlp技术就在其中起到了至关重要的作用,当前,百度在自然语言处理领域已经居于国内第一、世界领先的领军者地位。百度自研的语义理解框架文心(ernie)屡次登陆国际权威榜单glue榜首,超越谷歌、微软以及阿里、华为。2020年7月9日,百度文心(ernie)摘得了2020世界人工智能大会最高奖项sail奖。

在2020年的百度世界大会上,百度大脑6.0发布,核心技术已经具备“知识增强的跨模态深度语义理解”能力,基于掌握的5500亿海量知识,百度大脑综合语音、语言、视觉等不同信息,实现跨模态语义理解,获得对世界的统一认知。有了这一能力,机器就能听懂语音,看懂图像视频,理解语言,进而理解真实世界。

而在应用层面,百度的自然语言处理能力已经在百度搜索、小度音箱、信息流推荐等一系列产品应用中发挥重要作用,对外输送到金融、通信、教育、互联网等行业,助力各行各业产业智能化升级。

除此之外,百度还在量子计算、生命科学等前沿技术领域积极布局,探索人工智能技术的持续突破。2018年百度就成立了量子计算研究所,2020年9月,百度发布国内首个云原生量子计算平台——量易伏,量易伏实现了量子计算和云计算的深度融合,可以实现对量子硬件的操控。2020年12月20日,百度发布了基于飞桨的生物计算平台-螺旋桨paddlehelix,可以重点满足生物医药、疫苗设计和精准医疗方面的ai需求。

作为中国ai的“头雁”,百度始终都在基于自身优势,在ai核心技术积累、前沿技术探索方面持续深耕。同时通过开源开放,将ai能力输出给千行万业的开发者和企业,推动人工智能技术进步和应用落地,加速我国产业智能化升级。

以上是网络信息转载，信息真实性自行斟酌。