百度打造人工智能正循环：使用者越多 机器越聪

对于众多人来说，百度的人工智能技术非常吸引人，今天大会百度也推出了人工度秘。百度深度学习实验室杰出科学家徐伟介绍了百度视觉、语言以及人工智能的最新进展以及展望。

徐伟认为，之所以人工智能最近非常火，在于、图像识别技术应用于人工智能都取得了快速进步。一是因为的发展，能够处理庞大的计算；二是深度学习的发展，它能够从中深度挖掘有价值信息，这两点是人工智能取得飞速发展的巨大推动力。

具体到百度，百度投入巨大资源用于百度大脑的PADDLE深度学习平台的开发，而PADDLE也不负重望，可以灵活配置深度学习结构。

记者从他演讲PPT中发现，目前深度学习能力在百度各个产品中都有所呈现，比如网页搜索、广告排序、数据中心管理、百度杀毒等等。

徐伟的一张PPT也非常有意思，在百度看来，机器的感知能力正在超越人类水平，在上，人的错误率是8%，而百度能够做到让机器错误率控制在6%；在上，人的错误率也高于机器，百度错误率只有0.23%。

无论是还是图像文字识别技术，百度都通过APIStore开放了出来。OCR甚至可以识别弯曲文字、模糊文字、中英文、公式；百度的端到端机器翻译能力使得百度对机器翻译有巨大提升，百度翻译已经有了巨大变化；而百度的统一视觉和语言深度学习模型已经可以做到让机器像小孩子学习一样非常自然，比如机器可以进行看图说话、看图问答、理解动态视频。

百度深度学习实验室在今天推出的一个成果就是小明了，这是一个帮助盲人更好学习和生活的产品让小明带你看世界，让生活更加美好。依托百度大脑，小明可以通过摄像头捕捉图像、声音，帮助盲人解决生活问题，比如过马路、认钞票、识别熟人…

在徐伟看来，人工智能是一个正循环，把更多的数据、更好的产品、更强的智能形成一个闭环，伴随人工智能使用者的增多，机器会变得越来越聪明。

现在的人工智能还不是什么都能做，人工智能缺少什么呢？徐伟认为缺少三点缺少小数据的学习能力深度学习需要成千上万的图像才能认识一个物体，而小孩子可能只需要大人教一次就能学会，如何通过少量关键数据来实现深度学习？目前还无法让机器通过自主探索环境来学习，机器也缺少通过与人的交流来学习的能力。