曾庆元 2022.8.25晚
深度学习是人工智能里面的一个热词。我结合百度前总裁、奇绩创坛创始人兼CEO陆奇博士和东京大学人工智能专家松尾丰副教授的观点，以及我们的实践简单的谈一谈。
在当今的人工智能世界里，从技术层面讲，大家最应当予以瞩目的是“深度学习”。它是有多层次的“神经网络”构成，而“神经网络”的原型则是人的脑神经细胞。我们会给它布置一些判断类任务，比如：画面上出现的图案是猫还是狗？是咖啡杯还是茶碗？最近几年，它的图像识别精准程度已经大大提高了。比如说，人认出某个东西是“猫”的时候，实际上是提取出了该物体的特征，在此基础上做出的判断。这对曾经的电脑来说是很难完成的任务。可有了深度学习以后，电脑就可以自动捕捉画面和影像当中的事物特征了。通过多层处理，神经网络当中的“低层”可以提取出点、线之类的简单特征，而“高层”则可以将“低层”特征组合起来，识别出圆形、四方形等形状，更高层级的神经网络则可以提取出更为复杂的特征。
2015年2月，人类曾迎来一个历史性的瞬间，在那之前，从没有研究人员预料到“电脑的图片识别率能赶得上人类”，可不知不觉间其精准程度就超过了人。通过深度学习，微软的识别错误率仅为4.9%，谷歌则达到了4.8%,而人的错误率是5.1%，被它们甩在了后面。电脑的图片识别精准程度终于超越了人类。2022年的今天，我们经过多年牧场里面的艰苦迭代、进化、检验，机器视觉对动物的识别准确率达到99%以上，2米之外机器视觉对猪的体重估测准确度在98%以上。
人工智能的核心是一种新的计算体系，它能把物理世界和数字世界融合在一起，任何行业都将被改变，这也是为什么全世界那么多国家都在拼命投入人工智能。我们今天看到的人工智能时代，它本质是从2006年Hinton（杰弗里·埃弗里斯特·辛顿）开启深度学习突破开始的。深度学习本质上是一种新的计算体系，它可以把物理界和自然界的信息眏射到一个重叠的向量空间里，通过深度学习很快地抽取它的重要特征，用这些特征解决我们想解决的问题，也就是快速表达、快速获取知识、快速解决人的需求，这是非常重要的突破。 回顾一下历史，苹果做的就是把手指交互做好。因此，可以想象，人工智能时代我们能够做的事情。 它们都可以延伸，通过商业模式，都能形成产业生态。所以在人工智能时代，未来可以产生的生态很多，并且都是很大的产业生态。
农业基本上没有被数字化，因为电脑、鼠标、键盘没有办法数字化农业，它只能把办公设备数字化。即使手机也没有办法数字化农业，农业数字化需要更多传感器埋在地里。农业很特殊，它是数字化、信息化、智能化一起做，所以农业类创业公司有创造高价值的机会。农业市场空间巨大，整个家电行业不过1.9万亿的规模，而仅仅畜牧业就有9万亿的规模，这还不包括更为广阔的种植业。但也是很难的一条路，需要一个场景一个场景的来，一个算法模型一个算法模型的建，一个智能硬件一个智能硬件的开发，一个平台一个平台的设计，然后结点连线，连线成网。在这个电脑、鼠标和键盘无法数字化的巨大世界里，未来十年到二十年，一定会诞生新的头部企业和超级独角兽。我们当奋发有为，知难而上，舍我其谁！
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