最近，獵豹CEO傅盛在一次關(guān)于大數(shù)據(jù)的公開(kāi)演講中表示，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)本質(zhì)的核心競(jìng)爭(zhēng)很可能已經(jīng)結(jié)束了。在這個(gè)前提下，人工智能領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)給我們帶來(lái)了三個(gè)機(jī)會(huì)。

　　第一點(diǎn)，深度學(xué)習(xí)是算法革命，把以前很多分散在各個(gè)領(lǐng)域的算法集中起來(lái)。傅盛說(shuō)，自己過(guò)去在不斷面試人、看公司的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)了一個(gè)問(wèn)題，那就是像語(yǔ)音、圖像、無(wú)人駕駛這些不同的專業(yè)之間，算法差距非常大。但深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)之后，既能解決語(yǔ)音問(wèn)題，又能解決圖像問(wèn)題，還能解決無(wú)人駕駛問(wèn)題。所以一旦出現(xiàn)這樣一個(gè)歸一式的算法，人類(lèi)最聰明的腦力就都集中到這里來(lái)了。

　　傅盛認(rèn)為，有了深度學(xué)習(xí)這個(gè)技術(shù)之后，最恐慌的應(yīng)該是大公司，因?yàn)樗麄兎e累了很多的技術(shù)，但這些技術(shù)積累，在深度學(xué)習(xí)的沖擊下都被顛覆掉了。比如，傅盛前不久見(jiàn)了一位國(guó)內(nèi)某知名大公司實(shí)驗(yàn)室的負(fù)責(zé)人，他對(duì)傅盛說(shuō)，自己在翻譯這個(gè)領(lǐng)域做了7年，后來(lái)看到谷歌的一篇論文，突然發(fā)現(xiàn)他原來(lái)的技術(shù)都白積累了。所以傅盛認(rèn)為深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上在降低技術(shù)壁壘，越是大公司想做的，其實(shí)越是他們恐慌的。

　　第二點(diǎn)是算法驅(qū)動(dòng)變成了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。傅盛說(shuō)，雖然每一篇論文對(duì)整個(gè)行業(yè)還是有推進(jìn)作用的，但由于基本算法模型的固定化，算法的驅(qū)動(dòng)力已經(jīng)大大降低了。從今天的動(dòng)向來(lái)看，是以工業(yè)化和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為主的。數(shù)據(jù)量大了之后產(chǎn)生的巨大推進(jìn)量，可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝于一篇論文。而大量的數(shù)據(jù)同時(shí)也需要進(jìn)行標(biāo)注。所以大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)變成了核心競(jìng)爭(zhēng)力。什么意思呢？舉個(gè)例子，人們說(shuō)話的聲音被傳到網(wǎng)上，它并不是人工智能可用的數(shù)據(jù)。你必須找人把聲音數(shù)據(jù)里面的關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)注出來(lái)，這才是人工智能可用的有效數(shù)據(jù)。

　　數(shù)據(jù)的標(biāo)注才剛剛開(kāi)始，有些公司看起來(lái)很大，可是他們的標(biāo)注數(shù)據(jù)量非常少，今天有大量的數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)上，供人自由地使用。這里的關(guān)鍵路徑是要想出一些辦法，怎么去標(biāo)注這些數(shù)據(jù)，怎么才能快速生成自己的數(shù)據(jù)集。比如對(duì)AlphaGo來(lái)說(shuō)，人類(lèi)歷史上的棋譜是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠它學(xué)習(xí)的，最新的AlphaGo已經(jīng)要去掉人類(lèi)的棋譜了，因?yàn)樗X(jué)得人類(lèi)下得不好。谷歌做翻譯的產(chǎn)品經(jīng)理說(shuō)，最新版的谷歌翻譯之所以有了大幅度的提升，就是因?yàn)閺木W(wǎng)上抓取了大量的數(shù)據(jù)，進(jìn)行了二次標(biāo)注，但網(wǎng)上很多的數(shù)據(jù)是以前的谷歌翻譯出來(lái)的，他們得慢慢地把差的數(shù)據(jù)剔除出來(lái)。

　　第三點(diǎn)，傅盛說(shuō)深度學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)在于與應(yīng)用的結(jié)合，而不是技術(shù)輸出。因?yàn)槲磥?lái)深度學(xué)習(xí)會(huì)變成基礎(chǔ)的技術(shù)運(yùn)用，很多公司都會(huì)具備深度學(xué)習(xí)的研發(fā)能力，所以目前很難想象一家公司僅通過(guò)提供技術(shù)輸出就能成功。

　　作為下一個(gè)準(zhǔn)風(fēng)口，很多企業(yè)已開(kāi)始進(jìn)軍人工智能領(lǐng)域，但作為基礎(chǔ)建設(shè)的深度學(xué)習(xí)卻仍有很長(zhǎng)的路要走。大數(shù)據(jù)處理信息服務(wù)商金盛網(wǎng)聚WJFabric認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)關(guān)鍵在于對(duì)大數(shù)據(jù)的處理。以AlphaGo為例，最初接觸圍棋當(dāng)然是以人類(lèi)棋譜為基礎(chǔ)，正是由于研究過(guò)大量人類(lèi)棋譜之后才有戰(zhàn)勝人類(lèi)的可能，因此人工智能企業(yè)與大數(shù)據(jù)企業(yè)的合作勢(shì)在必行。一方面著力于數(shù)據(jù)的收集；另一方面研發(fā)算法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理進(jìn)而實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)。對(duì)于大數(shù)據(jù)企業(yè)而言，通過(guò)合作分享數(shù)據(jù)研究成果，逐步將自己定位為社會(huì)進(jìn)步的推動(dòng)力量，實(shí)現(xiàn)從IT向DT的轉(zhuǎn)型。

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