Yann LeCun 是 Facebook 人工智能研究的負責(zé)人，也是紐約大學(xué)計算機科學(xué)系的教授，雷鋒網(wǎng)對這位大師有過多次介紹。他創(chuàng)建的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”可以用來識別照片并對人類日常的語言作出反應(yīng)。而類似的技術(shù)也正在推動著Google Android手機的語音識別、微軟Skype服務(wù)的即時語言翻譯和許多其他能夠隨著時間推移而“學(xué)習(xí)”的在線工具。

利用計算機處理器所構(gòu)成的龐大網(wǎng)絡(luò)，這些由人類所創(chuàng)造的近似于人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，在某些方面反而可以超越人類本身。

本周在《自然》科學(xué)期刊上，LeCun聯(lián)合另外兩名學(xué)者在論文中詳細介紹了“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)的現(xiàn)狀：其中一位是現(xiàn)任于Google的多倫多大學(xué)教授Geoff Hinton (根據(jù)雷鋒網(wǎng)的消息，他已被Google挖走)，另一位是蒙特利爾大學(xué)的Yoshua Bengio。這篇論文詳細介紹了深度學(xué)習(xí)在近年來普遍的一個進展，呈現(xiàn)出科學(xué)界如何將這項技術(shù)用于重塑我們的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。

Yann LeCun

LeCun還表示，深度學(xué)習(xí)的運用不僅僅局限于互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，還可以延伸至現(xiàn)實世界中能夠操作的設(shè)備上，例如機器人和自動駕駛汽車。就在上周，加州大學(xué)伯克利分校的研究人員透露，使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的機器人系統(tǒng)能夠自己學(xué)會如何擰開瓶蓋。今年年初，大牌芯片制造商Nvidia和以色列一家名為Mobileye的公司透露，他們也正在開發(fā)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，可以用來驅(qū)動自動駕駛汽車。

LeCun在過去的十年時間也一直在探索類似的“機器人感知”，他在2003年發(fā)表了他的第一篇論文，當時的想法是利用深度學(xué)習(xí)算法作為機器人識別和避開障礙物的方式，而這些技術(shù)和自動駕駛汽車所需要的技術(shù)沒什么不同。

雷鋒網(wǎng)報道過，Google、梅賽德斯和奧迪等企業(yè)已經(jīng)向人們展示了自動駕駛汽車。但根據(jù)研究人員以及LeCun表述，深度學(xué)習(xí)可以進一步提高自動駕駛技術(shù)，如圖像識別和語音識別。深度學(xué)習(xí)算法可以追溯到上世紀80年代，但現(xiàn)在公司和研究人員可以利用更加強大的機器網(wǎng)絡(luò)，并讓系統(tǒng)通過分析大量的數(shù)據(jù)來自學(xué)。

Google 已經(jīng)在其自動駕駛汽車上使用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)，據(jù) Google 研究員 Jeff Dean 表示，除了自動駕駛汽車以外，Google公司目前在數(shù)十個服務(wù)上都使用了這項技術(shù)。Trevor Darrell 是伯克利深度學(xué)習(xí)機器人的研究人員之一，他表示他的團隊也在探索在自動駕駛汽車中使用該技術(shù)。

深度學(xué)習(xí)有意思的地方在于，它可以改變很多不同領(lǐng)域的研究。在過去，研究人員需要使用不同的技術(shù)用于語音識別、圖像識別、翻譯和機器人。但現(xiàn)在使用這一項技術(shù)，就能用于所有這些研究領(lǐng)域。這項技術(shù)的加入導(dǎo)致的結(jié)果就是：所有這些領(lǐng)域都演變速度都會變得更快。

via wired

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