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創(chuang)投分享(xiang)會注(zhu)：百度深度學習今(jin)日出現(xian)了里程碑性(xing)的(de)突(tu)破，有關該項技術的(de)信(xin)息目前披露較少，創投分享會兩(liang)位作者(zhe)羅超與嗅科技提供了可(ke)供了解的(de)線索，本文對(dui)兩(liang)位作者(zhe)的(de)投稿進行了摘編整合。

去(qu)年，在(zai)離(li)蘋果總部不遠的加州庫(ku)比蒂諾，百度悄然(ran)發布(bu)了(le)專注于深度學(xue)(xue)習研(yan)究的前沿實(shi)驗(yan)室。深度學(xue)(xue)習尋求通過(guo)模擬人腦運行(xing)機制來(lai)大規(gui)模提升計算任務處理，是人工(gong)智能的一個分支(zhi)領(ling)域。從那(nei)之后的數月，深度學(xue)(xue)習通過(guo)很(hen)多方(fang)式得到(dao)廣泛拓(tuo)展。

百度首席科學家吳恩達今日（12月19日）表示，百度在深度學習領域的發展已經超過了谷歌與蘋果，如果這項技術真具有劃時代的革命意義，那么百度就此開啟并且引領了語音2.0時代，也即是人工智能時代的一個重要分支，改變搜索，更改變交互。

百度(du)大腦與數據鏈相結合

√ 首先(xian)自(zi)然(ran)是依(yi)(yi)靠百(bai)度自(zi)身的(de)搜(sou)(sou)(sou)索(suo)引擎所帶(dai)來的(de)海量數據(ju)請求。這些數據(ju)請求代表(biao)(biao)了(le)百(bai)度用戶在宏觀(guan)層面上的(de)真實(shi)信息，通過將特定(ding)信息分類并整理，百(bai)度大腦將獲(huo)得一(yi)條較(jiao)為宏觀(guan)的(de)穩(wen)定(ding)數據(ju)鏈(lian)。比如曾經在電視上出(chu)現的(de)“春運地(di)圖”就是這種數據(ju)鏈(lian)的(de)代表(biao)(biao)。當然(ran)，單純(chun)依(yi)(yi)靠互聯網搜(sou)(sou)(sou)索(suo)所帶(dai)來的(de)數據(ju)鏈(lian)是不足(zu)以支(zhi)撐(cheng)百(bai)度大腦的(de)數據(ju)需求的(de)。來自(zi)搜(sou)(sou)(sou)索(suo)的(de)數據(ju)鏈(lian)雖然(ran)內容(rong)豐富，但是精準不足(zu)。

√ 對于(yu)(yu)需要(yao)更(geng)(geng)貼近(jin)“人(ren)性”的(de)百(bai)度(du)大腦深(shen)度(du)學習(xi)計(ji)劃而言，個(ge)體的(de)數(shu)據(ju)(ju)鏈來源對于(yu)(yu)百(bai)度(du)大腦將會更(geng)(geng)有意義。因此，對于(yu)(yu)來自地圖(tu)的(de)用(yong)戶數(shu)據(ju)(ju)對于(yu)(yu)百(bai)度(du)大腦來說，也是(shi)一(yi)條相當穩(wen)定的(de)重要(yao)的(de)數(shu)據(ju)(ju)鏈。比如(ru)它可以通(tong)過對個(ge)體的(de)分析，學習(xi)到在堵車情況下，人(ren)是(shi)如(ru)何在現實中選擇路徑的(de)。

√ 第三條(tiao)數(shu)據鏈(lian)將(jiang)(jiang)會來(lai)(lai)自(zi)移(yi)動端。作為(wei)(wei)人類個體的(de)物(wu)理標記(ji)物(wu)，來(lai)(lai)自(zi)移(yi)動端的(de)數(shu)據鏈(lian)將(jiang)(jiang)會成為(wei)(wei)百度大(da)腦最好的(de)行為(wei)(wei)模式分析樣本。通(tong)過大(da)數(shu)據歸類，人們在手(shou)機(ji)上(shang)的(de)各(ge)種行為(wei)(wei)都可成為(wei)(wei)百度大(da)腦的(de)參考對象，接下來(lai)(lai)百度大(da)腦也許(xu)可以學習(xi)到，為(wei)(wei)什么(me)(me)在我電(dian)話聯系不到一個人的(de)時(shi)候(hou)(hou)，什么(me)(me)情況下我會發短信，什么(me)(me)時(shi)候(hou)(hou)我會發微信，什么(me)(me)時(shi)候(hou)(hou)我用(yong)手(shou)機(ji)QQ。這(zhe)條(tiao)來(lai)(lai)自(zi)于移(yi)動端的(de)數(shu)據鏈(lian)規模大(da)小將(jiang)(jiang)完全取決于百度在移(yi)動端的(de)影響力。

√ 還有一條(tiao)數據(ju)鏈(lian)將(jiang)來自于百(bai)度(du)(du)(du)智(zhi)能家居(ju)。通過電(dian)視盒子，空(kong)氣盒子或是其(qi)(qi)他一些家電(dian)產品獲得的(de)(de)用戶動作數據(ju)將(jiang)會為(wei)百(bai)度(du)(du)(du)大腦(nao)提(ti)供(gong)“個人人類(lei)在小規模(mo)社(she)交(jiao)環境中的(de)(de)行為(wei)思(si)維模(mo)式(shi)”參照(zhao)(zhao)以及“小規模(mo)群(qun)體行為(wei)思(si)維模(mo)式(shi)”參照(zhao)(zhao)。借(jie)助于此學會諸如(ru)“三口之家在看電(dian)視問(wen)題上(shang)誰做主，為(wei)什么？”一類(lei)的(de)(de)高端思(si)維方式(shi)。這條(tiao)數據(ju)鏈(lian)的(de)(de)規模(mo)將(jiang)會取決(jue)于百(bai)度(du)(du)(du)在智(zhi)能家居(ju)方面的(de)(de)發展(zhan)速度(du)(du)(du)和深入能力。如(ru)果(guo)聯系到(dao)百(bai)度(du)(du)(du)不久之前(qian)(qian)所發布(bu)的(de)(de)“baidu inside”計劃，其(qi)(qi)提(ti)前(qian)(qian)為(wei)數據(ju)鏈(lian)打造渠道的(de)(de)目(mu)的(de)(de)就非常(chang)明顯(xian)了(le)。

“我(wo)們想(xiang)要(yao)(yao)的(de)(de)機器(qi)是可以利用所(suo)有數據的(de)(de)，這(zhe)就需(xu)要(yao)(yao)更(geng)好(hao)的(de)(de)無監(jian)督學(xue)習“，專注于無監(jian)督學(xue)習研(yan)究的(de)(de)蒙特利爾大學(xue)的(de)(de)Yoshua Bengio這(zhe)樣表示。世界(jie)上大多數的(de)(de)數據是無法(fa)標記(ji)的(de)(de)，而且標記(ji)他(ta)們會非常(chang)昂貴。百度(du)找到吳(wu)恩達(da)，正式要(yao)(yao)找出更(geng)好(hao)的(de)(de)方(fang)法(fa)來(lai)讓機器(qi)自己學(xue)習可以提高人工(gong)智能的(de)(de)經濟效益，并且為消(xiao)費者帶來(lai)更(geng)好(hao)的(de)(de)應用程(cheng)序。

語音識別2.0技術：大幅提升抗噪能力

Siri掀起的(de)語(yu)(yu)音(yin)(yin)交互風暴一(yi)直還在(zai)蔓延(yan)。微軟(ruan)Cortana、Google Now、百度(du)語(yu)(yu)音(yin)(yin)助手，大量的(de)獨立語(yu)(yu)音(yin)(yin)助手面世。不少智能設備包括智能手機、智能電視、智能家(jia)居、車(che)聯網，語(yu)(yu)音(yin)(yin)交互也已(yi)成(cheng)為標配。Google、微軟(ruan)、百度(du)等巨頭已(yi)經將語(yu)(yu)音(yin)(yin)識別(bie)能力(li)通過(guo)API開放出來，大家(jia)都(dou)在(zai)想辦法用語(yu)(yu)音(yin)(yin)來取(qu)代鍵鼠或(huo)者(zhe)觸(chu)摸屏這(zhe)兩種最常見的(de)交互方式，尤其是在(zai)移動、家(jia)居、汽車(che)等特(te)別(bie)場景之(zhi)下。

不過，語(yu)音(yin)技(ji)術(shu)包括諸(zhu)多方面(mian)，最(zui)核心的(de)(de)幾大技(ji)術(shu)就包括語(yu)音(yin)識(shi)別(bie)、語(yu)音(yin)合成和(he)語(yu)義理解(jie)。最(zui)基礎的(de)(de)自然是語(yu)音(yin)識(shi)別(bie)，要(yao)讓機器能“聽”之后它才(cai)會想、才(cai)會說(shuo)。而語(yu)音(yin)識(shi)別(bie)當前(qian)存在的(de)(de)幾大難(nan)題就包括：識(shi)別(bie)率不高(gao)、難(nan)以應對(dui)噪聲環境、無(wu)法支持遠場識(shi)別(bie)以及對(dui)方言的(de)(de)支持不夠強(qiang)大等等。尤其是抗噪能力(li)更(geng)是阻礙了語(yu)音(yin)交互在車內、移動和(he)商(shang)場等典型場景的(de)(de)普及。

百度(du)(du)(du)最新的技(ji)術(shu)(shu)(shu)稱之為深度(du)(du)(du)語(yu)(yu)(yu)音(yin)(yin)(yin)識(shi)別(bie)，是深度(du)(du)(du)學習這(zhe)(zhe)項通用基礎技(ji)術(shu)(shu)(shu)在語(yu)(yu)(yu)音(yin)(yin)(yin)上的應用。深度(du)(du)(du)語(yu)(yu)(yu)音(yin)(yin)(yin)識(shi)別(bie)技(ji)術(shu)(shu)(shu)大幅提高了(le)準確(que)率，尤其(qi)是抗噪能力(li)，百度(du)(du)(du)通過從9600人那里(li)收集了(le)將(jiang)近7000小(xiao)時的語(yu)(yu)(yu)料數(shu)(shu)據(ju)，然后(hou)在樣(yang)本(ben)中加入了(le)十(shi)五種背景(jing)噪音(yin)(yin)(yin)比如，餐廳，汽車和(he)地鐵，從而(er)將(jiang)樣(yang)本(ben)擴張到了(le)10000小(xiao)時的數(shu)(shu)據(ju)，然后(hou)百度(du)(du)(du)團隊讓(rang)系(xi)統在噪音(yin)(yin)(yin)中去(qu)識(shi)別(bie)這(zhe)(zhe)些語(yu)(yu)(yu)音(yin)(yin)(yin)信(xin)息。

與(yu)傳統(tong)(tong)語(yu)音識(shi)別使用統(tong)(tong)計(ji)概率(lv)+人工干預不(bu)同的(de)(de)是，百(bai)度深(shen)度語(yu)音識(shi)別技(ji)術采用無(wu)監(jian)督式(shi)機器(qi)自動學習，背后則是GPU深(shen)度學習基礎設(she)施在(zai)支撐，不(bu)僅更準確，識(shi)別所需(xu)的(de)(de)運算(suan)更加快速和經濟。最終在(zai)識(shi)別范圍內允(yun)許的(de)(de)單詞(ci)錯誤率(lv)提高(gao)10％，優于Google Speech API，Wit.ai, 微(wei)軟的(de)(de)Bing Speech和Apple的(de)(de)聽寫服務。

改變搜索(suo)更(geng)改變交互

移(yi)動搜索(suo)的(de)特性之(zhi)一就是(shi)無處不在的(de)多元(yuan)化的(de)輸(shu)入方式，圖像(xiang)、位置(zhi)、語(yu)(yu)音(yin)是(shi)典型(xing)的(de)新型(xing)搜索(suo)。百度深度語(yu)(yu)音(yin)識別(bie)(bie)(bie)(bie)技術被整合到百度各(ge)大產品之(zhi)中，提高語(yu)(yu)音(yin)識別(bie)(bie)(bie)(bie)率之(zhi)后(hou)，可以增強用戶使用意愿進(jin)而(er)提升用戶粘性，并且反過來貢獻語(yu)(yu)料提升語(yu)(yu)音(yin)識別(bie)(bie)(bie)(bie)能力(li)，就像(xiang)輸(shu)入法、圖像(xiang)識別(bie)(bie)(bie)(bie)等采取(qu)類似識別(bie)(bie)(bie)(bie)技術的(de)應(ying)用形(xing)成的(de)“正循環”一樣。

另(ling)一(yi)方(fang)面，百(bai)度(du)可(ke)以基(ji)于(yu)新的(de)語音(yin)(yin)(yin)識別(bie)技術(shu)(shu)開發更多新型應用(yong)(yong)，尤(you)其是在噪(zao)聲環(huan)境(jing)中(zhong)的(de)語音(yin)(yin)(yin)應用(yong)(yong)。比如汽車內語音(yin)(yin)(yin)因(yin)為有(you)車輪、馬(ma)達、氣流、環(huan)境(jing)音(yin)(yin)(yin)，一(yi)直是一(yi)個難(nan)點，未來(lai)百(bai)度(du)CarNet便可(ke)采(cai)取新的(de)語音(yin)(yin)(yin)技術(shu)(shu)；再(zai)比如百(bai)度(du)EYE，試圖(tu)改變商(shang)場導(dao)購方(fang)式的(de)可(ke)穿戴設備，有(you)了(le)新的(de)語音(yin)(yin)(yin)識別(bie)技術(shu)(shu)交互(hu)便可(ke)以很好地解決；還有(you)大家都(dou)在使用(yong)(yong)的(de)百(bai)度(du)地圖(tu)導(dao)航，未來(lai)很可(ke)能會完(wan)全基(ji)于(yu)語音(yin)(yin)(yin)進行(xing)，就像對真人問(wen)路一(yi)樣(yang)簡單(dan)。

除了改(gai)變百度(du)本身(shen)業(ye)務之(zhi)外，深(shen)度(du)語(yu)(yu)音(yin)(yin)(yin)識別還可(ke)以(yi)改(gai)變當前的語(yu)(yu)音(yin)(yin)(yin)交(jiao)互叫好(hao)不叫座的現狀。一個例子是語(yu)(yu)音(yin)(yin)(yin)控制智能電(dian)視(shi)，因為電(dian)視(shi)本身(shen)節(jie)目(mu)(mu)聲音(yin)(yin)(yin)這種“噪(zao)(zao)聲”人們試用語(yu)(yu)音(yin)(yin)(yin)需要(yao)先終(zhong)止正在播放的節(jie)目(mu)(mu)才可(ke)。有(you)了抗噪(zao)(zao)能力(li)之(zhi)后，就可(ke)以(yi)直接對正在播放節(jie)目(mu)(mu)的電(dian)視(shi)喊：換臺，給(gei)我播放《中國好(hao)聲音(yin)(yin)(yin)》第(di)二季第(di)一集。總而(er)言之(zhi)，未來的語(yu)(yu)音(yin)(yin)(yin)交(jiao)互有(you)更(geng)多(duo)的可(ke)能性(xing)，抗噪(zao)(zao)能力(li)的解決無異于(yu)消滅了困住語(yu)(yu)音(yin)(yin)(yin)的腳鐐。

百度(du)(du)對深(shen)度(du)(du)學習的野(ye)心

深(shen)(shen)度學習是(shi)百(bai)度2014年(nian)開始圍繞百(bai)度大腦重點投入的人(ren)工智(zhi)能(neng)技術(shu)(shu)，讓機器模擬人(ren)的大腦皮質神經元思(si)考。百(bai)度為(wei)了發(fa)展深(shen)(shen)度學習技術(shu)(shu)，不只(zhi)是(shi)成(cheng)立(li)了專門的研究機構，還大力(li)招募(mu)全球(qiu)頂尖技術(shu)(shu)人(ren)才。現(xian)在深(shen)(shen)度學習已經被應用(yong)到(dao)問答、搜(sou)索、翻譯和圖像(xiang)等諸多應用(yong)，現(xian)在終于(yu)輪到(dao)了語(yu)音。

深度(du)(du)(du)(du)(du)語(yu)音(yin)識別(bie)技(ji)(ji)術(shu)這(zhe)類里程(cheng)碑事件越(yue)來越(yue)多，表明(ming)了百(bai)度(du)(du)(du)(du)(du)的(de)(de)技(ji)(ji)術(shu)投入是非常有價(jia)值有效果(guo)的(de)(de)，這(zhe)對百(bai)度(du)(du)(du)(du)(du)的(de)(de)業務有巨(ju)大的(de)(de)促進作(zuo)用(yong)，同時也讓(rang)百(bai)度(du)(du)(du)(du)(du)在未來的(de)(de)新興技(ji)(ji)術(shu)競(jing)爭中占據一席(xi)之地(di)，不(bu)改技(ji)(ji)術(shu)驅動(dong)型(xing)公司的(de)(de)本色(se)。“百(bai)度(du)(du)(du)(du)(du)有自己的(de)(de)野心”，李彥宏在前不(bu)久百(bai)度(du)(du)(du)(du)(du)與Uber戰略合作(zuo)儀式上說過這(zhe)樣一句話，深度(du)(du)(du)(du)(du)語(yu)音(yin)識別(bie)技(ji)(ji)術(shu)超越(yue)Google等海外巨(ju)頭讓(rang)這(zhe)個野心不(bu)再(zai)只是愿景。

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