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自动识别应用在互联网上崛起

2013-07-22 16:42:02 中国质量新闻网

百度公司政策研究部刘环宇

   百度公司成功应用自动识别技术和人工智能技术推出多款产品,倍受网友青睐,这些产品在互联网领域的广泛应用将会把自动识别技术推向新的发展高峰。

   自动识别技术是将信息数据自动识读、自动输入计算机的重要方法和手段,它是以计算机技术和通信技术为基础的综合性科学技术。近几十年自动识别技术在全球范围内得到了迅猛发展,目前已形成了一个包括条码、磁识别、光学字符识别、射频识别、生物识别及图像识别等集计算机、光、机电、通信技术为一体的高新技术学科。在互联网高速发展的今天,自动识别技术和互联网深度结合发展将是自动识别技术未来的发展趋势之一,在互联网领域的广泛应用将会把自动识别技术推向新的发展高峰。

    自动识别与深度学习协同发展

   传统行业自动识别的输出结果主要用来取代人工输入数据和支持人工决策。互联网领域对系统智能水平的要求越来越高,仅仅依靠自动识别技术已经不能全面地满足互联网的需要,所以自动识别技术与人工智能技术紧密结合的需求在互联网开始显现出来。目前,自动识别技术还只是初步具有处理语法信息的能力,并不能理解已识别出的信息的意义。要真正实现具有较高思维能力的需求,就必须使得自动识别技术结合人工智能技术,具备处理语义信息和理解信息的能力,这是自动识别技术在互联网蓬勃发展的一个重要方向。

    深度学习DeepLearning是人工智能领域的一个分支,是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像、声音和文本。深度学习是无监督学习的一种,许多科学家在这里看到了硅谷科技企业的未来,因此,很多顶尖的人工智能领域专家都在研究如何将深度学习应用到具体的不同领域,以使之产品化、商业化。

    深度学习将推动自动识别进一步发展

   目前在互联网领域,深度学习的主要研究集中在人脸、声音等生物识别和一些数据识别领域,这些领域的研究主要是推动传统自动识别技术从识别信息的简单层次,进化到理解信息的高级层次。去年国庆节期间,一个美国的研究团队设计出了一套自动识别软件,这套软件能够从一大堆分子中学习发现那些可能成为药物的分子。当该系统的高识别率公布时,即使很多惯于挑剔的科学家也对实验结果表示震惊。业内称这是深度学习领域的一次重大进步。同期,加拿大的一队科学家设计出来的识别软件,在一次交通标注识别挑战赛上战胜了其他专家。

   硅谷的科技企业和百度公司早几年前就开始在产品中使用人工智能技术,深度学习被应用到语音识别、计算机视觉等领域时产生了很多新成果。当深度学习的技术配合上大数据的储备,语音搜索、图像搜索等新兴技术,就不再仅仅是技术的噱头,而是将搜索用户从数亿拓展到数十亿,这也是Google、苹果和百度纷纷在语音搜索上推出新产品的原因。

   令人震惊的是,美国科学家吴恩达领导Google的专家们,用16000台电脑模拟了一个人脑神经网络,他们向这个网络展示了1000万段随机从Youtube上选取的视频,看看它能学会什么。结果在完全没有外界干涉的条件下,它自己识别出了猫脸。

    百度在深度学习和自动识别领域的发展

   百度语音助手、百度语音输入法都是声音识别领域的典型产品,百度魔图、百度寻人、百度明星脸等产品都是人脸识别的典型应用。

   百度人脸识别的目标是做互联网娱乐最好的产品,当然和以安全监控为目的的人脸识别是有区别的。互联网上的应用和监控中的技术难点不同、技术路线也不同,不是以准确率为第一衡量目标。百度2013年和中国物品编码中心合作,推出了商品条码扫描功能,在物品编码中心商品条码数据的支持下,结合百度庞大的数据支持,为用户提供良好的搜索体验。

   随着移动互联网的发展,用户使用智能设备上网的越来越多,而手机的小屏幕决定,用户不可能像在PC上一样顺畅高速输入,手机的麦克风和摄像头是比键盘普及得多的输入方式。

   2012年,百度语音和图像产品快速崛起,在语音识别准确率方面,全年的进展超过了业界过去多年进展的总和。在图像处理方面,百度仅用一个多月的时间就上线了世界首个全网人脸搜索产品,这些重大突破都得益于深度学习技术的突破与应用。今年年初,百度宣布成立百度深度学习研究院(Instituteof DeepLearning,IDL),这是百度历史上首个正式成立的前瞻性研究机构,致力于“让计算机像人脑一样智能”的科学研究。

   深度学习技术是百度深度学习研究院最重要的主攻方向。百度是业界最早把深度学习技术成功应用于语音和图像等生物识别产品的公司之一,百度语音搜索、语音输入法、语音助手、全网人脸搜索以及自然场景字符识别等越来越多的产品已经创新性应用到了深度学习技术。深度学习技术究竟有多大的威力?以语音产品为例,它能够使得语音解码速度提升,并显著降低识别错误率,更容易让普通人理解的典型例子是最近非常流行的百度魔图“PK大咖”功能,其背后的关键技术就是基于的人脸识别模型。百度魔图已连续占据苹果APPStore免费排行总榜榜首。

   不难看出,深度学习技术已经成为科技领域,工程推动科研的典型案例。除了百度,像Google、微软、IBM这样传统大公司,一方面算法模型积累深厚,另一方面拥有丰富计算集群资源,加上商业需求驱动,让深度学习技术在近两年快速地应用到商业领域。唯一不同的是,在互联网行业最尖端的领域中,出现了中国企业的身影,而且还是处于领跑状态。

   以往中国在科技领域的发展,一直处于“跟进”的状态,而在更为细分的互联网领域,在以百度为代表的高科技公司百度不仅取得了一系列的研究成果,更是已经开始规模化地应用在产品身上,成为了“中国创造”的核心力量。百度已经在学术理论、工程实现、产品应用等多方面取得了DeepLearning领域显著的进展,已经成为业界推动“大数据驱动的人工智能”的重要参与者之一。

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