新华网北京２月８日专电（记者周文林）“再过几年，我们将不再需要电视遥控器，而是可以直接用语音对电视下指令。这一切都得益于计算机视觉识别及语音识别技术的应用，其背后是以深度学习为代表的新一代人工智能技术的巨大贡献。”百度首席科学家吴恩达近日在最新一期ＢＩＧ　ＴＡＬＫ论坛上说。

　　对于普通公众而言，人工智能似乎是一个较为遥远的概念，远不及那些生活中普遍接触的应用或产品更加熟悉。不过在最近几年里，深度学习技术在人工智能领域掀起了一场革命。它通过强大的模式识别形式，结束了人工智能长达十年未能有突破性进展的局面，正开始深入地改变人们的生活。正因如此，展示深度学习最新成果，成为本次ＢＩＧ　ＴＡＬＫ大会的核心话题之一。

ＢＩＧ　ＴＡＬＫ是国内知名的科技论坛，它致力于连接前沿科技和商业价值，解读未来趋势。本此大会吸引了百度首席科学家吴恩达、康奈尔大学创意机器实验室主任霍德·利普森及苹果公司联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克等众多国际知名专家。

作为全球深度学习领域的权威科学家，吴恩达表示，传统网络中的沟通大都是通过文字进行，但如今，沟通已越来越多地变成了图像和语音，特别是在移动互联网领域。“在过去几年中，我们认识到神经网络技术能帮助电脑识别和发送图像，神经网络模拟人脑，深度学习就是一种神经网络技术。”他表示，深度学习的快速发展使计算机视觉有了极大应用，电脑将可以像人类一样深度识别和理解复杂图像。“我们正在开发一个系统，输入图像后可以自动提供图解。百度是第一家使用现有的神经网络发明这项技术的公司，这种计算机视觉技术未来可以广泛应用于医学影像、图像搜寻等众多领域。”

在过去几年中，深度学习技术开始飞速发展，并在冲击和改变着医疗保险、教育及其他领域。“深度学习提速的根本原因在于我们建立了有效的深度学习算法。”吴恩达表示，在２０１０年，最大的神经网络有１０００万个连接点，即模拟神经元和模拟线路连接。“几年前我开始了一个云项目，用１０００台电脑建立十亿个连接点的神经元网络，但后来我意识到这是一项非常昂贵的技术，所以希望能用其他技术来代替这么多台电脑。”最终，吴恩达团队借助ＧＰＵ技术，只用了三台电脑就建立了十倍于过去的庞大神经网络。资料显示，用ＧＰＵ作为基础技术，百度目前已在硅谷及中国建立了越来越大的神经网络。“从百度的角度来说，我们是第一个将ＧＰＵ技术应用到深度学习的公司，这就像是一个火箭引擎，能支撑我们完成很多深度学习的工作，很多公司正在追随我们的脚步。”

深度学习的另一重要进步体现在语音识别上。“在中国有很多年幼、年长的用户无法使用拼音打字搜索，所以语音是目前唯一可以让我们知道他们需求的搜索方式。”吴恩达表示，语音是互联网改革的一个重要因素，全世界都在改进移动互联网，在这个方面，中国领先于美国和其他国家很多。语音识别会对互联网带来更加个性的影响，包括汽车显示界面和家用电器等。同时，语音识别能力的提升，将推动整个产业界围绕语音界面来设计和创新产品。（完）