在微軟小冰與微信之間剪不斷理還亂的“各說(shuō)各話(huà)”之后，人工智能這個(gè)詞匯瞬間風(fēng)起云涌：Google的佩奇、百度的李彥宏等大佬在公開(kāi)場(chǎng)合大談人工智能，暗中則在加快無(wú)人駕駛汽車(chē)和百度大腦的研究進(jìn)程；微軟在用“Adam計(jì)劃”繼續(xù)強(qiáng)化自家產(chǎn)品的智能水平；與此同時(shí)，國(guó)內(nèi)人工智能技術(shù)領(lǐng)軍企業(yè)捷通華聲在為同時(shí)提升人機(jī)交互能力與計(jì)算機(jī)的思維能力上跨步前行，不斷推動(dòng)人工智能技術(shù)在中國(guó)產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用與普及。
深度學(xué)習(xí)：人工智能的分水嶺
人工智能是一個(gè)由淺入深的智能化模型、機(jī)制和過(guò)程，在較淺層次上，人工智能意味著智能化的人機(jī)交互方式，如智能語(yǔ)音交互，讓計(jì)算機(jī)“能說(shuō)會(huì)聽(tīng)”；智能圖像識(shí)別，讓計(jì)算機(jī)“能寫(xiě)會(huì)看”；在深層次上，人工智能意味著基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的知識(shí)表達(dá)、歸納、推理等智能計(jì)算過(guò)程，如語(yǔ)義理解，讓計(jì)算機(jī)明白交流的內(nèi)容。如果說(shuō)智能人機(jī)交互是人工智能的觸角，智能計(jì)算則是人工智能的核心，二者缺一不可，共同組成一個(gè)智能網(wǎng)絡(luò)。而深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破，則進(jìn)一步完善了對(duì)人工智能的完整定義。
在學(xué)術(shù)界，深度學(xué)習(xí)是脫胎于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Network，簡(jiǎn)稱(chēng)DNN）的一個(gè)抽象概念，這種算法可以使計(jì)算機(jī)的認(rèn)知過(guò)程逐層進(jìn)行、逐步抽象，被稱(chēng)為是“最接近人腦”的復(fù)雜模型。吳恩達(dá)教授在谷歌大腦項(xiàng)目中的開(kāi)發(fā)使深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)度提高了十倍，并顯著提高了語(yǔ)音識(shí)別和計(jì)算機(jī)圖形識(shí)別的準(zhǔn)確率。“人工智能已經(jīng)失敗了無(wú)數(shù)次，如今它實(shí)現(xiàn)了一次超越。” 深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域先驅(qū)揚(yáng)·樂(lè)康（Yann LeCun）如此評(píng)價(jià)。
如今深度學(xué)習(xí)在人機(jī)交互領(lǐng)域取得更加明顯的效果，其巨大的影響更多集中在語(yǔ)音識(shí)別上：當(dāng)谷歌在安卓手機(jī)上采用基于DNN的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)時(shí)，它的識(shí)別錯(cuò)誤率下降了25%；當(dāng)捷通華聲將DNN用來(lái)提高“靈云人工智能技術(shù)平臺(tái)”的中文識(shí)別水平時(shí)，結(jié)果是大幅提高了人聲和電話(huà)通道錄音雙方面的識(shí)別率。DNN對(duì)于語(yǔ)音識(shí)別的影響可見(jiàn)一斑，立竿見(jiàn)影的增益效果使脫離了Nuance技術(shù)支持的蘋(píng)果也為之心動(dòng)。
然而，能從DNN中獲得巨大收益的可不止是語(yǔ)音識(shí)別。
Google、百度已經(jīng)把DNN用于街景地圖中的光學(xué)字符識(shí)別（OCR）以便于識(shí)別店鋪名稱(chēng)等信息--這對(duì)能提供地圖搜索服務(wù)的企業(yè)來(lái)說(shuō)是顯而易見(jiàn)的行為。幾乎與此同時(shí)，鉆研OCR多年的捷通華聲也在嘗試將DNN融入靈云的各項(xiàng)服務(wù)，使得文檔、票據(jù)、證照、名片中的文字信息能在不需要人工校正的情況下準(zhǔn)確地“躍然紙上”，在銀行、海關(guān)、公安、稅務(wù)等領(lǐng)域得到廣泛實(shí)際應(yīng)用。
“深度學(xué)習(xí)將全面占領(lǐng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域，并將對(duì)機(jī)器翻譯、網(wǎng)頁(yè)搜索和對(duì)話(huà)系統(tǒng)等性能提升有所幫助。”吳恩達(dá)教授在做客中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所時(shí)如是說(shuō)。
清華大學(xué)：靈云力量的源泉
2006年，加拿大多倫多大學(xué)教授、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的泰斗杰夫·辛頓（Geoff Hinton）和學(xué)生在頂尖學(xué)術(shù)刊物《科學(xué)》上發(fā)表了一篇文章，引發(fā)了深度學(xué)習(xí)在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的浪潮。2013年，Google收購(gòu)了辛頓的研究小組，一下使產(chǎn)業(yè)界的目光集中到學(xué)術(shù)上來(lái)?？萍脊厩逍训匾庾R(shí)到，單靠自身實(shí)力是不足以在人工智能領(lǐng)域有所建樹(shù)的，必須依靠學(xué)界的研究力量才能打開(kāi)更廣闊的天地。于是，科技公司不但在人工智能上爭(zhēng)相投入資源，也開(kāi)始在學(xué)術(shù)界招攬輔佐之士。同年晚些時(shí)候，F(xiàn)acebook宣布聘請(qǐng)前文提到的揚(yáng)·樂(lè)康掌管人工智能實(shí)驗(yàn)室。而后，吳恩達(dá)教授也被攬入百度麾下。
