人工智能技术帮助人类替代那些繁杂的劳动

未来论坛创办大会在北京顺利举办。百度首席科学家吴恩达在论坛上公开发表了为题人工智能与深度自学的主题演说，并在会后拒绝接受了记者的专访。　　吴恩达提及，我们最近要求想到，以神经网络代替传统语音辨识软件。

世界南北移动设备，想象一下我们环绕语音界面新的设计移动产品语音将不会推展手机的革命。我想新的设计大家的手机，这也将转变很多家用电器、可穿着设备等等，这些设备有过于多界面了，如果用语音辨识和设备展开交流，不会更为便利。　　技术发展带给深度发展新的机会　　吴恩达以修建火箭为事例，阐释了深度自学更加疯狂的原因。

火箭有两个部分，第一部分是火箭发射机，是相当大的发动机。第二个是燃料，如果发动机小，燃料很多是不有可能的，如果发动机较小，燃料很少也敢，燃料烧着烧着就就让，所以火箭必需要有一个大发动机和很多的燃料。深度自学和这个差不多，我们现在神经网络就是我们发动机，它推展着AI的发展，燃料就是我们所用的数据，我们现在有这么多的数据，社会数据简化给我们获取了大量的数据，这样输出到我们发动机中给我们作为燃料。　　如今，随着移动互联网的蓬勃发展，大家的交流方式慢慢地从文本改向图像和视频，基于此，更加多的人开始搜寻图像和语言，而通过深度自学，可以协助人们更佳地理解文本和图像、语音之间的互动关系。

　　在吴恩达显然，随着软件和技术的发展，带给了新的机会，使得软件可以通过深度自学来分析数据，从而使得我们享有更好的数据，使得计算机视觉可以做之前所无法做的事情。　　目前百度基于深度自学技术的产品有数很多，深度自学技术协助我们更佳地解读语言、图片和语音，使计算机更佳地解读我们的交流。

并期望能通过各种方式去更佳地利用这一技术。　　其中一个最主要的例子是对对象的辨识。你可以让计算机去看一张图片，并借此辨识出有对象。

在许多著名的评分中，百度取得了最差的成绩。此前一些别的团队取得了最好成绩，而我们在此基础上之后改良。这是通过深度自学技术来构建的。

这必须通过建设可观的神经网络，输出大量数据，而百度的GPU技术使其沦为了有可能。　　机器人会掌控世界　　AI较慢的发展促使了一些抹黑，大家不禁不会想要，未来的某一天，计算机也许不会沦为机器人，掌控整个世界？。

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