隨著人工智能的發(fā)展，大家對機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)這些詞匯都不陌生，但是要說出個所以然來想必是很困難的。深度學(xué)習(xí)是目前最熱門的機器學(xué)習(xí)方法，其可以神奇地實現(xiàn)了各種任務(wù)，讓所有的機器輔助功能都變?yōu)榭赡堋iri、小愛同學(xué)這些都是我們接觸的最淺顯的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，其在更多應(yīng)用上有著決定性的作用。

百度的飛漿深度學(xué)習(xí)就是一個生動的例子。2013年百度飛漿開始研發(fā)，到了2016年正式開源，其成為了我國第一個也是唯一一個開源開放、功能完備的深度學(xué)習(xí)框架。這不僅為國內(nèi)開發(fā)者們提供了一種新的選擇，也使得百度自身在人工智能方面掌握了自主權(quán)。

完整的核心框架

在開發(fā)、訓(xùn)練和預(yù)測百度飛漿進行全面的覆蓋，模型庫也覆蓋了AI的所有方面。同時，飛漿提供了包括遷移學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、自動化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等在內(nèi)的工具組件。這些完備的框架和工具可以幫助開發(fā)者和企業(yè)利用工具化、平臺化的方式進一步降低深度學(xué)習(xí)應(yīng)用門檻。

先進的技術(shù)

今年 7 月，百度正式發(fā)布了持續(xù)學(xué)習(xí)語義理解框架 ERNIE 2.0，該模型在共計 16 個中英文任務(wù)上超越了 BERT 和 XLNet，取得了業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的水平。在 ERNIE 2.0 的訓(xùn)練中，其核心特征可持續(xù)學(xué)習(xí)需要基于超大規(guī)模語料、GPU 集群持續(xù)進行多種任務(wù)下的預(yù)訓(xùn)練。百度表示，通過飛槳多機分布式訓(xùn)練優(yōu)勢。目前 ERNIE 已累計學(xué)習(xí)了超過 13 億條知識，并全面刷新了中文 NLP 任務(wù)的最優(yōu)結(jié)果。

應(yīng)用不斷擴張

在百度地圖上，飛漿的應(yīng)用提升了ETA開發(fā)和調(diào)試的效率，提高了AI模型的訓(xùn)練效率，幫助開發(fā)者們完成天級別的百億級數(shù)據(jù)訓(xùn)練。在農(nóng)業(yè)方面，百度飛漿提供框架，與北京林業(yè)大學(xué)共同研發(fā)出利用搭載AI芯片的攝像頭組模的智能害蟲檢測系統(tǒng)，解決了長期被害蟲侵害的中國植被森林區(qū)。除此之外，飛漿還在智慧城市、智能零售等方面進行應(yīng)用。

有機構(gòu)預(yù)測，明年我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)到1500億元，并在此后十年將保持持續(xù)發(fā)展。目前，我國這一數(shù)值已破千億人民幣，正在稱成為重要的新經(jīng)濟增長點。

飛漿快速發(fā)展的背后是百度對AI底層技術(shù)平臺的重視，而作為本次深度學(xué)習(xí)平臺論壇唯一主辦方的百度，早已是國內(nèi)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的核心玩家，而深度學(xué)習(xí)平臺飛漿作為AI底層技術(shù)的支撐，或許可以成為百度突出重圍的一張王牌。