财富智能化的百度履历：飞桨团结智能云，让AI赋能千行万业

10月17日-19日，2019年中国计较机大会（CNCC2019）在苏州举行，本届大会以“智能+引领社会成长”为主题，1000家机构的代表、8000余人参展参会。百度首席技能官王海峰在会上颁发题为《深度进修平台支撑财富智能化》的演讲，分享了百度关于深度进修技能敦促人工智能成长及财富化应用的思索，并深度解读百度飞桨深度进修平台的上风，以及与百度智能云团结助力财富智能化的成就。

 以下为演讲实录：

     列位专家，列位宾客各人上午好！很是侥幸有机遇介入天下计较机大会，很是感激中国计较机学会及大会的约请。本日我跟各人分享的标题是《深度进修平台支撑财富智能化》。

    我们都知道，从18世纪60年月开始，人类已经经验了三次家产革命。第一次家产革命为我们带来了机器技能，第二次带来了电气技能，第三次带来了信息技能。我们回首这三次家产革命的汗青会发明，驱动每一次家产革命的焦点技能都有很是强的通用性。固然它也许是从某一个行业开始，好比机器技能最开始从纺织等行业开始，但最后城市应用于出发糊口的方方面面，有很是强的通用性。除了通用性以外，这些技能城市敦促人类进入一个新的家产大出产阶段，而支撑这个家产大出产的技能有几个特点：尺度化、自动化、模块化。而我们此刻正处于第四次家产革命的初步，人工智能则是新一轮科技革命和财富厘革的一个焦点驱动力气。人工智能会敦促我们人类社会逐渐进入智能期间。

    回首人工智能技能的成长，人工智能技能的成长阶段有许多分类维度，我领略或容许以归结为：最早期更多都是在用人工的法则，我26年提高入这一行的时辰，着实也是在用人工法则来开拓呆板翻译体系；其后逐渐开始呆板进修，尤其是统计呆板进修，在很长的一段时刻里占主流职位，也发生了很大的影响，带来了许多应用财富的代价；深度进修是呆板进修的一个子偏向，此刻，深度进修逐渐成为新一代人工智能最焦点的技能。

     举几个例子，笔墨辨认OCR技能早期是用法则+呆板进修的要领来做，当时辰，一个OCR技能体系也许会分为几部门，从地区检测、行支解、字支解、单字辨认、说话模子解码、后处理赏罚等一步步做下来。插手深度进修技能后，我们开始行使大数据举办实习，并且阶段方针也很明晰，我们找到一些深度进修的特性，这个时辰一个OCR体系就简化到只必要检测、辨认两个进程，典范的基于深度进修的OCR体系或许是这样。跟着深度进修技能进一步成长，我们开始在OCR内里举办多使命的连系实习、端到端进修、特性复用/互补，这个时辰，乃至这两个阶段也不消区分了，而是一体化地就把一个笔墨识此外使命给做了。

     我们再看呆板翻译。26年早年我进入人工智能规模就是在做呆板翻译，其时我们用数以万计的法则写出一个翻译体系，个中包罗许多说话专家的事变。20多年早年，我们做的这个体系曾获得世界角逐的第一，可是这个体系想继承成长，进入一个大局限财富化的阶段，如故面对着许多题目。好比说人工法则费时艰辛，并且跟着法则的增进，斗嘴也越来越严峻，挂一漏万，老是很难把全部的说话征象都包围到。其后，统计呆板翻译在呆板翻译规模占有最主流技能的职位，像百度翻译八年早年上线的第一个版本的体系，着实就是统计呆板翻译。统计呆板翻译的进程傍边，如故要一步一步来做，好比说先做统计的词对齐，然后做短语的提取，再做布局的对齐等等，个中也涉及到人工特性的提取、定向的优化，如故很伟大。或许四年多早年，百度上线了天下上第一个大局限的、基于神经收集的翻译产物，这时辰我们可以举办端到端的进修了。虽然了，这样一个神经收集，可能说是深度进修的体系，也有它的不敷之处，此刻真正在线上跑的、天天处事数以亿计人的翻译体系，着实是以神经收集的呆板翻译要领为主体，同时融合了一些法则、统计的技能。

    适才提及，跟着深度进修的成长，这些技能越来越尺度化、自动化。各人可以看到深度进修有一个很重要的特点，就是通用性。我们之前做呆板进修的时辰，有很是多的模子各人都耳熟能详，好比说SVM、CRF等等。深度进修呈现往后，人们发明，险些我们看到的各类题目它都能很不错的办理，乃至能获得今朝最佳的办理结果，这和早年的模子各有善于纷歧样，它具有很强的通用性。

    深度进修所处的位置，一方面它会向下对接芯片，像我们开拓的深度进修框架，也会跟各个芯片厂商连系举办优化，前天我们还跟华为芯片一路做了一个连系优化的宣布；向上它会承接各类应用，不管是各类模子，照旧真正的产物。以是我们以为深度进修框架会是智能期间的一个操纵体系。

     我们真正把深度进修大局限财富化的时辰，也谋面对一些要办理的题目，好比说，开拓这样一个深度进修的模子可能是体系，实现起来很伟大，开拓服从很低，也很不轻易；而在实习的时辰，我们在真正家产大出产顶用的这些模子，好比说百度的产物，都长短常复杂的模子，举办超大的模子实习很坚苦；到了陈设阶段，还要思量推理速率是不是够快，以及陈设本钱是不是可控公道。

    针对这几个方面，我们开拓了百度的深度进修平台“飞桨”，英文我们叫PaddlePaddle。我们以为它已经切合尺度化、自动化、模块化的家产大出产特性。

    飞桨底层的焦点框架包罗开拓、实习、猜测。开拓既可以支持动态图，也可以支持静态图；实习可以支持大局限的漫衍式实习，也可以支持这种家产级的数据处理赏罚；同时可以有差异版本陈设在处事器上、在端上，以及做很是高效的压缩、安详加密等等。焦点框架之上有许多基本模子库，好比说天然说话处理赏罚的基本模子库、计较机视觉的基本模子库等等。同时也会提供一些开拓的套件，再往上会有各类器材组件，好比说收集的自动实习、迁徙进修、强化进修、多使命进修等等。另外，为了真正支撑各行各业的应用，我们提供许多行使者不必要领略底层这些技能、可以直接挪用的处事平台。好比EasyDL，就是可以定制化实习和处事的，根基上可以不消相识深度进修背后的道理，零门槛就可以用它来开拓本身的应用；AIStudio则是一个实训平台，许多大学也在用这样的平台上课、进修；虽然，还包罗端计较模子天平生台。

    飞桨是一个很是复杂的平台，我们着重在四方面发力、且具有领先性的技能。

（编辑：河北网）

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