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亚博网APP手机版链接|百度林元庆:百度国家级实验室的初步计划


本文摘要:(公共编号:)3月2日,百度深度自学技术和应用于国家工程实验室月开馆,百度公司创始人李彦宏参加发表了致辞。

(公共编号:)3月2日,百度深度自学技术和应用于国家工程实验室月开馆,百度公司创始人李彦宏参加发表了致辞。在致词中,他不仅应该在这个行业成为中国的第一名,还应该被世界所吸引。外界显然,国字号深度自学实验室落地百度是李彦宏在全国政协会议上提到的中国大脑的构筑,即使官方没有使用这个词。

在开馆仪式上,该实验室负责人林元庆为出席的媒体介绍了实验室的可行性设想和计划。以下是林元庆演说内容的速记,在不改变意图的基础上进行了调整。

以下是我们深入自学实验室的下一个计划。以前,我们和资源共享公司清华、北航经过几次讨论,在此详细说明我们在这个国家工程实验室做什么,我们的可行性计划是什么。

下午,我们这几家公司不再开展下午的Workshop,将来不会讨论我们这个深度实验室的计划。人工智能现在不仅是百度的战略,也是国家的战略。人工智能在过去几年里经历了从常态到异化的过程,去年特别冷的主题是谷歌的AlphaGo战胜了棋手冠军。

2012年谷歌第一次公开自动驾驶录像时,我忘记了这个是哪一年不构筑的真的很远。但是,仅仅几年就意味着这个自动驾驶已经是很多公司的坚实目标,希望百度能够构筑3年的商业,5年的批量生产。

我们今年年初参加了最弱脑的脸部识别比赛,但人工智能技术发展到今天,显然在一些任务中已经打破了人的能力,甚至是最优秀的人的能力,这对我们后面的应用是最重要的。例如,在很多任务中,机器确实比人好。

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我想说的是,人工智能只是一个非常大的系统工程,只是需要多方面的因素。其中提到了人工智能的四个要素,可能多次听说人工智能最重要的是深度自学、大数据和大计算,但大应用也是最重要的。我想用这个幻灯片说明为什么最重要。

例如,我们有初始算法,有初始数据,可以组合初始技术。我这里发表产品和服务,有了这些产品和服务,就需要收集更多的数据。那样的话,数据和算法一起回来,需要进化更好的算法。

当然,有了更好的算法,我们就有了更好的技术,有了更好的技术,我们就有了更好的产品,不会使用更多的用户,所以这是一个循环。正因为如此,人工智能进化的轨迹与普通传统技术不同。

例如,我们平时所说的仪器机床可能是几十年来非常直线的变化。但是,人工智能并非如此。人工智能的技术,前期可能不是线性的渐进。

但是,这确实是循环发展的时候,其发展非常缓慢。因此,技术水平和应用的深度和广度都很快反映出来,这只是人工智能技术的开发最重要的。从这张图上也说明了刚才要实现人工智能技术,我们这四个主要因素必须有良好的技术。那样的话,我们必须开发确实很强的人工智能技术。

根据这样的考虑,去年计划深度自学实验室时,清华大学、北京宇宙航空大学和电子四院领先,我们也希望在这些方面同时发挥力量。在这个实验室,我们打算建立七个平台,百度参加深度自学平台,清华不参加生物特征识别平台、视觉感觉平台,北航不参加视觉感觉平台和新型嵌入式,电信研究院不参加知识产权平台和标准化平台。

标准化平台只是最重要的,我们许多人工智能技术必须成为标准,普遍应用。中间这是我们一般谈论的人工智能的基础技术,包括听、看、解读等自然语言处理。最基本的是建立我们深度自学的平台,刚才张院士说我们在这个深度自学的国家工程实验室,我们的基础是PaddlePaddle这个深度自学的平台。

但是,我们开发的是人工智能的一系列技术。我们佩服这个实验室的建设目标,接下来两到三年我们要建设的目标,要建立这七个平台,每个平台要建设的目标都在这里。深度自学平台一方面,我们必须对外开放PaddlePaddle。

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这是从去年9月开始的。我们至少要对外开放PaddlePaddle。我们必须对外开放深度自学的计算模块。

这里没有GPU和大型CPU。其中,我们期待这个竣工中国仅次于的深度自学平台。

听力平台还包括语音识别、语音合成、语义解读和后端许多资源。百度在这方面已经获得了非常粗俗的技术,我们的技术去年被选为MIT发表的十大突破技术排行榜。视觉感觉平台包括很多方面,包括我们的搜索和识别,还包括清晰的图像识别,我们也在进行医学图像分析。

例如,我们希望得到CT,分析这个患者是否有癌细胞。生物特征识别平台需要分别提出,这是最重要的方法。但是,我们必须在两周前,我们的脸部识别取得了MIT十大突破技术之一。

我们在这个工程实验室,希望生物特征的识别、脸部识别、声纹识别、虹膜识别等身份特征的识别能够制作出广泛应用的技术。新型人机交换平台中不融合计算机视觉的AR,百度最近也正式设立了事业部。

发出声音,使用自然的交互系统,最后期待这些系统一起设置,是基于AI的交互系统。包括我们近年来接触的基础,在此基础上,我们想建立的基于AI,包括语音、语义识别和理解能力,以及计算机视觉能力。刚才,我们希望我们开发的许多技术标准化。

因此,我们也不会在这个工程实验室建设标准化平台。那样的话,希望开发的技术很多,在充分成熟期的时候,需要应用于各行各业。知识产权的维护也是最重要的,我们期待成为中国乃至世界上最差的人工智能实验室,我们开发的许多技术,我们也要维护非常好的知识产权。

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其中包括知识产权的分析。例如,有必要分析人工智能方向的各个方面,明确提出我们技术的研究开发建议,哪个技术最重要,直到最后维持知识产权。我刚才提到,人工智能技术必须从四个主要因素出发。

我们在这四个主要因素中明确了如何做到这一点。在深度自学的平台上,我们要求开源PaddlePaddle,使PaddlePaddle成为非常好的开源系统。

因为计算资源,我们的PaddlePaddle不会在这个计算资源的平台上进行深度优化。这是我们必须做的最重要的事情。该计算资源和PaddlePaddle不向社会对外开放和科研机构对外开放。

他们只需要一个账户,就可以在这个平台上实现各种实验和人工智能的开发。大数据不与现在的资源共享部门定义问题,也包括我们后面更好的合作部门。定义问题的方法是通过数据或Benchmark定义人工智能rk定义人工智能人工智能方向是人工智能领域的核心,也需要技术突破。

这些方向,我们百度和合作公司不会投入相当大的力量,更多的科研公司在这个平台上一起开发。我们希望得到深度自学平台、大计算平台和大数据平台,一起开发,在一些技术上取得巨大突破。假设我们以前的研究开发获得了粗俗的技术,我们希望在百度的很多应用中迅速使用,或者我们也不会把这些应用于社会,通过百度这个平台,这些研究开发的技术需要非常普遍的应用。

那样的话,刚才我特别强调的闭环期待需要一起制作,向我们开发的技术发展。说到这里,非常感谢据了解,开幕式后,百度和其他实验室资源共享单位workshop,分别说明了彼此在人工智能领域的研究和探索,计划进一步整合和资源共享。原始文章允许禁止发布。

下一篇文章发表了注意事项。


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