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百度談自動識別應用在互聯網上的崛起

百度談自動識別應用在互聯網上的崛起

摘要:自動識別技術是將信息數據自動識讀、自動輸入計算機的重要方法和手段,它是以計算機技術和通信技術為基礎的綜合性科學技術。近幾十年自動識別技術在全球范圍內得到了迅猛發展,目前已形成了一個包括條碼、磁識別、光學字符識別、射頻識別、生物識別及圖像識別等集計算機、光、機電、通信技術為一體的高新技術學科

自動識別技術是將信息數據自動識讀、自動輸入計算機的重要方法和手段,它是以計算機技術和通信技術為基礎的綜合性科學技術。近幾十年自動識別技術在全球范圍內得到了迅猛發展,目前已形成了一個包括條碼、磁識別、光學字符識別、射頻識別、生物識別及圖像識別等集計算機、光、機電、通信技術為一體的高新技術學科。在互聯網高速發展的今天,自動識別技術和互聯網深度結合發展將是自動識別技術未來的發展趨勢之一,在互聯網領域的廣泛應用將會把自動識別技術推向新的發展高峰。

自動識別與深度學習協同發展傳統行業自動識別的輸出結果主要用來取代人工輸入數據和支持人工決策。互聯網領域對系統智能水平的要求越來越高,僅僅依靠自動識別技術已經不能全面地滿足互聯網的需要,所以自動識別技術與人工智能技術緊密結合的需求在互聯網開始顯現出來。目前,自動識別技術還只是初步具有處理語法信息的能力,并不能理解已識別出的信息的意義。要真正實現具有較高思維能力的需求,就必須使得自動識別技術結合人工智能技術,具備處理語義信息和理解信息的能力,這是自動識別技術在互聯網蓬勃發展的一個重要方向。

深度學習DeepLearning是人工智能領域的一個分支,是機器學習研究中的一個新的領域,其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡,它模仿人腦的機制來解釋數據,例如圖像、聲音和文本。深度學習是無監督學習的一種,許多科學家在這里看到了硅谷科技企業的未來,因此,很多頂尖的人工智能領域專家都在研究如何將深度學習應用到具體的不同領域,以使之產品化、商業化。

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百度聯合物品編碼中心推出的商品條碼掃描功能

深度學習將推動自動識別進一步發展目前在互聯網領域,深度學習的主要研究集中在人臉、聲音等生物識別和一些數據識別領域,這些領域的研究主要是推動傳統自動識別技術從識別信息的簡單層次,進化到理解信息的高級層次。去年國慶節期間,一個美國的研究團隊設計出了一套自動識別軟件,這套軟件能夠從一大堆分子中學習發現那些可能成為藥物的分子。當該系統的高識別率公布時,即使很多慣于挑剔的科學家也對實驗結果表示震驚。業內稱這是深度學習領域的一次重大進步。同期,加拿大的一隊科學家設計出來的識別軟件,在一次交通標注識別挑戰賽上戰勝了其他專家。

硅谷的科技企業和百度公司早幾年前就開始在產品中使用人工智能技術,深度學習被應用到語音識別、計算機視覺等領域時產生了很多新成果。當深度學習的技術配合上大數據的儲備,語音搜索、圖像搜索等新興技術,就不再僅僅是技術的噱頭,而是將搜索用戶從數億拓展到數十億,這也是Google、蘋果和百度紛紛在語音搜索上推出新產品的原因。

令人震驚的是,美國科學家吳恩達領導Google的專家們,用16000臺電腦模擬了一個人腦神經網絡,他們向這個網絡展示了1000萬段隨機從Youtube上選取的視頻,看看它能學會什么。結果在完全沒有外界干涉的條件下,它自己識別出了貓臉。百度在深度學習和自動識別領域的發展百度語音助手、百度語音輸入法都是聲音識別領域的典型產品,百度魔圖、百度尋人、百度明星臉等產品都是人臉識別的典型應用。

百度人臉識別的目標是做互聯網娛樂最好的產品,當然和以安全監控為目的的人臉識別是有區別的。互聯網上的應用和監控中的技術難點不同、技術路線也不同,不是以準確率為第一衡量目標。百度2013年和中國物品編碼中心合作,推出了商品條碼掃描功能,在物品編碼中心商品條碼數據的支持下,結合百度龐大的數據支持,為用戶提供良好的搜索體驗。

 

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