2023年01月20日 星期五
AI发展进入“深度学习+”阶段
□ 科普时报记者 陈 杰

    “当前规模化的AI大生产已然形成,深度学习从技术、生态、产业等多个维度逐渐成熟。”1月10日,百度首席技术官王海峰在Create AI开发者大会上透露,人工智能的技术创新和产业发展已经进入“深度学习+”阶段。

    纵观人类历史前三次工业革命,其核心驱动力如机械技术、电气技术和信息技术都具有很强的通用性。进入工业大生产阶段后,这些核心技术自身的产业链逐渐成熟,成为整个经济社会的基础设施,各行业加速应用新科技,转型升级,新行业、新业态得以兴起。

    在王海峰看来,以人工智能为重要驱动力的第四次工业革命,深度学习是其关键核心技术,具有很强的通用性,呈现出标准化、自动化、模块化的工业大生产特征,推动人工智能进入工业大生产阶段。

    王海峰指出,当前人工智能的融合创新越来越丰富,在融合中趋向统一,在融合中孕育新方向和新模式。大模型进一步增强了人工智能的通用性,成为AI开发和应用的新基座。深度学习平台的标准化、自动化和模块化特征越来越显著,不断降低人工智能的应用门槛,规模化的AI大生产已然形成。

    到底该如何理解“深度学习+”呢?王海峰认为可以从技术、生态、产业三个角度来理解。

    从技术角度来看,“深度学习+知识”,是人工智能技术进一步发展的重要方向。知识增强的深度学习,让机器同时从海量数据和大规模知识中融合学习,效果更好,效率更高。

    芯片、深度学习框架、模型及应用构成了深度学习良性生态。从生态角度来看,“深度学习+上下游生态伙伴”,使得应用需求和反馈传递到深度学习技术及应用的每个环节,各环节持续迭代优化,加速AI技术创新和产业发展。此外,生态中的产学研用各方,也在携手培养人工智能人才。

    各行各业应用深度学习技术降本增效,创新产品和业务。从产业角度来看,“深度学习+千行百业”,加快产业智能化进程,努力实现高质量增长。我国的产业体系品类齐全、体量庞大,深度学习驱动的创新有丰富的应用场景,有助于形成良性循环,促进底层技术突破,加快升级现代化产业体系。

    王海峰表示,“深度学习+”驱动技术创新、产业发展,离不开深度学习产业链的完善和壮大,而深度学习框架平台和大模型贯通了从硬件适配、模型训练、推理部署,到场景应用的全产业链,为人工智能技术创新和产业增长夯实了智能化基座。

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