【吴恩达】Spark Summit 2016 演讲:AI 超能力

【新智元导读】上周举行的Spark Summit 2016大会,吴恩达受邀发表演讲,再谈深度学习的两大推动力——计算力和数据。他认为,数据的获取和组织将成为大公司构筑行业壁垒的一个方式,“现在发布的一些产品目标不是收入,而是数据”。最后,吴恩达说,了解AI、分布式计算和HPC这3样东西,你将拥有颠覆行业的“超能力”。

深度学习如何训练语音识别模型

吴恩达首先介绍了Spark在百度的应用。

深度学习:神经元网络对模型的训练过程。

深度学习为什么获得飞跃式发展?

吴恩达的“火箭论”:大型的神经元网络为引擎,数据为燃料。

传统的语音识别模式:

数据(音频)—语音特征—现象—语言模型—转换结果。

Deep Speech 模式:端对端的学习

用神经元训练的语音识别模式。

深度学习对语音的训练过程。

语音数据(火箭的燃料)

语音识别表现(点击图片查看大图)

15年6月2日,错误率降至7%左右

15年7月5日,错误率降至6%

99%的准确率对于行业来说是颠覆性的。

百度的语音识别

2012年错误率17%,2013年错误率13%,2014年错误率8.5%,2015年错误率5.5%,2016年错误率3.5%。

从2015年一月份到2016年第一季度,用户量增加到3倍

吴恩达经历的计算能力进化

主要趋势1:神经网络大小和数据的多少对AI发展的影响。

计算能力的提升

吴恩达的个人经历:许多年前使用CPU进行深度学习训练;2008年在斯坦福实验室开始使用GPU,当时还有很大的争议;2011年在谷歌Brain使用Google Cloud,当时与Jeff Dean合作;2015年,在百度开始使用HPC。

现在训练一个模型:

  • 每秒浮点计算百亿亿次
  • 电力成本100美元
  • 训练数据4TB

GPU数量与计算能力的关系。

传统CPU架构。

GPU的优势:批量处理。

端对端的深度学习局限:标签数据

主要趋势2:

语音片段的转换(语音识别)

图像识别

图像识别过程

主要的局限在于:需要大量的标签数据。

正如电力的发明一样,AI也会对社会产生颠覆性的影响

正如电力一样,AI也会对社会产生颠覆性的影响。

吴恩达的调查:接下来五年内,哪一个行业受到AI的影响最大?

截止6月13日下午3点,共有308人参与投票。结果显示,医疗行业得票率最高,为36%,交通和制造业紧随其后,为24%和10%。详见上图。

投票地址:http://share.snacktools.com/F9C7BBEBDC9/q715o9n1

深度学习当下的应用与未来发展趋势

Dulight 项目,帮助盲人“看”世界。

深度学习在医疗中的应用。

自动驾驶。

其他领域:网页搜索、广告、消费金融、欺诈侦查、物流优化、预测数据中心硬件的失效、恶意软件监测、身份验证等等。

使用AI来协助人,推进商业发展。

未来趋势

  • 短期:聘用 AI VP 或 首席数据官;建立中心化的AI功能,帮助公司运转;在既有业务中“激活” AI。
  • 长期:将AI深入地融合到业务中;加入AI的创新商业战略。

吴恩达说:“现在发布的一些产品目标不是收入,而是数据。”

演讲的最后,吴恩达说:“未来,AI 将会为公司、消费者以及工程师创造巨大的价值。如果你了解AI、分布式计算和HPC,你将会改变整个行业,也会让人看到这种超能力。我希望我们都能有这种超能力。我会为人类尽自己最大的努力。”

原文发布于微信公众号 - 新智元(AI_era)

原文发表时间:2016-06-13

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