第二個趨勢是「萬物互聯」,第三個趨勢則是「雲端運算」出現。任何人、任何公司如果需要幾千台伺服器來處理大量的資料,可以付費從雲端取得這些運算資源。
馬維英表示,資料愈來愈多、軟體愈來愈聰明,這些趨勢形成了正向循環,促成人工智慧變革,今天大家可能知道軟體正在吃掉全世界,但是可能不知道,軟體產業本身也正在被顛覆。工程師如果只會寫程式、但不會使用深度學習、網路開源社群資源,也會失去競爭力。
(中央社記者吳家豪台北24日電)微軟亞洲研究院副院長馬維英今天在「2017天下經濟論壇」中指出,人工智慧將透過語音機器人,重新定義人機介面;人工智慧的競爭已進入思想解放期,很多嶄新的想法問世。
根據馬維英的觀察,以前傳統的人工智慧,還需要人類去檢視、調整,相當曠日費時,現在電腦可以直接從數據學習表達。當神經網路愈做愈深層,再複雜的問題都能解決,只怕沒有足夠的資料讓機器學習。
不過,馬維英也坦言,今天人工臺南市仁德區證件借款 智慧還是有很多做不到的事情,比如理解、表達、擁有知識,下一個門檻就是學會人類語言。臺中市梧棲區哪裡可以借錢
馬維英說,全世界有很多趨勢在推動人工智慧(AI)。第一個趨勢是「萬物數位化」,當世上萬事、萬物能夠轉化成數位資訊,電腦就能得到大量的數據,可以開始運算。
他發現,機器學習有一個特點,有愈多數據,它學出來的成果就更好。當聊天機器人聽過大家聊天問答、看過物聯網上的諸多圖像,它就能學會更多事情。
他認為,在人工智慧的發展歷程中,語音識別是當今主流產品。過去20年,語音識別幾乎沒什麼重要發展,被認為是高不可攀的學術領域;但加入深度學習技術後,現在語音已經平民化、大眾化,微軟的語音辨識技術貸款利率比較 2016,已做到跟真人語音相同的精度。
他以公司開會為例,大家花很多時間找秘書,能不能有一個機器人可以代勞?但其實辨別自然語意並不簡單,機器人必須辨別你說出的人名實際上是哪些人、與會者的辦公室在哪些地方,並決定出最適合的會議地點。
他進一步解釋,雲端運算的出現,導致第四個趨勢「軟體智慧化」。傳統認知上,工程師要用人腦來寫每一條程式規則,但現在則是軟體自己能夠藉由機器學習的方式驅動完成。這些深度學習、類神經網路的軟體,本身都是很大的模型,是幾千億、幾兆的參數組成,不可能用傳統人工調整。
他更想像,未來人工智慧將透過語音機器人,重新定義人機介面。人工智慧的競爭,已進入思想解彰化縣二林鎮創業貸款 放時期,很多嶄新的想法問世。1060124
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