谷歌在2012年只有兩項(xiàng)深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目。但如今，據(jù)該公司的發(fā)言人稱，該類項(xiàng)目數(shù)量已經(jīng)超過(guò)1000個(gè)，覆蓋谷歌旗下所有的主要產(chǎn)品，其中包括搜索、Android、Gmail、翻譯、地圖、YouTube和無(wú)人駕駛汽車。IBM的沃森（Watson）系統(tǒng)2011年在智力競(jìng)賽節(jié)目"Jeopardy!"中擊敗兩位人類冠軍時(shí)使用的是AI技術(shù)，但不是深度學(xué)習(xí)。但現(xiàn)在，據(jù)沃森首席技術(shù)官羅伯·海伊（Rob
High）稱，沃森的30項(xiàng)成分服務(wù)幾乎全都因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)而得到了強(qiáng)化。
5年前還不懂深度學(xué)習(xí)為何物的風(fēng)險(xiǎn)投資者，如今會(huì)謹(jǐn)慎看待不具備該項(xiàng)技術(shù)的創(chuàng)業(yè)公司。弗蘭克·陳說(shuō)道，“我們正處在一個(gè)先進(jìn)軟件應(yīng)用必須要開發(fā)的年代。”他說(shuō)，不久后，人們會(huì)向你要求：“你的自然語(yǔ)音處理版本呢？我要怎么跟你的應(yīng)用對(duì)話呢？因?yàn)槲也幌氩僮髂切┎藛巍?rdquo;
部分公司已經(jīng)在將深度學(xué)習(xí)整合到日常的運(yùn)營(yíng)流程中。微軟研究部門聯(lián)席主管彼得·李（Peter Lee）說(shuō)，“我們的銷售團(tuán)隊(duì)正利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)建議接下來(lái)聯(lián)系哪個(gè)潛在客戶，以及建議推薦哪種產(chǎn)品。”
硬件行業(yè)正在感受到深度學(xué)習(xí)引發(fā)的震動(dòng)。讓這一切變得可行的計(jì)算性能提升，不僅僅因?yàn)槟柖?，還因?yàn)?000年代末業(yè)界認(rèn)識(shí)到英偉達(dá)打造的GPU（圖形處理器）比傳統(tǒng)用于深度學(xué)習(xí)計(jì)算的CPU（中央處理器）要高效20倍到50倍。今年8月，英偉達(dá)宣布，其數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)的季度營(yíng)收同比翻了一倍多，達(dá)到1.51億美元。它的首席財(cái)務(wù)官向投資者們表示，“到目前為止，該增長(zhǎng)大部分來(lái)自深度學(xué)習(xí)技術(shù)。”“深度學(xué)習(xí)”一詞在為時(shí)83分鐘的財(cái)報(bào)電話會(huì)議中共被提及81次。
芯片巨頭英特爾當(dāng)然也沒(méi)有固步自封。在過(guò)去的兩個(gè)月里，它先后收購(gòu)了Nervana Systems（價(jià)格超過(guò)4億美元）和Movidius（收購(gòu)價(jià)未披露），這兩家創(chuàng)業(yè)公司均致力于打造針對(duì)不同階段的深度學(xué)習(xí)計(jì)算的技術(shù)。
5月，谷歌透露，一年多來(lái)它一直在秘密利用自主研發(fā)的芯片TPU來(lái)實(shí)施經(jīng)過(guò)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的應(yīng)用程序。
又一拐點(diǎn)？
的確，企業(yè)可能已經(jīng)到了又一個(gè)拐點(diǎn)。百度研究首席科學(xué)家吳恩達(dá)（Andrew Ng）說(shuō)，“以前，很多標(biāo)普500企業(yè)CEO都后悔沒(méi)有早點(diǎn)開始思考他們的互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略。我想，5年后，將會(huì)有很多標(biāo)普500企業(yè)CEO希望自己早早就已開始思考他們的AI戰(zhàn)略。”
在吳恩達(dá)看來(lái)，該互聯(lián)網(wǎng)隱喻還不足以充分表明帶深度學(xué)習(xí)技術(shù)的AI將會(huì)意味著什么。“AI是新的電力。”他說(shuō)，“100年前，電力改變了一個(gè)又一個(gè)的行業(yè)，AI也將如此。”
深度學(xué)習(xí)是AI子集中的一個(gè)子集。“人工智能”涵蓋多種使得計(jì)算機(jī)和機(jī)器人至少看起來(lái)能夠像人類那樣思考和解決問(wèn)題的技術(shù)，比如基于邏輯和規(guī)則的傳統(tǒng)系統(tǒng)。在那一范疇內(nèi)，有一名為機(jī)器學(xué)習(xí)的分類。機(jī)器學(xué)習(xí)指代一個(gè)含有各種使得計(jì)算機(jī)能夠憑借經(jīng)驗(yàn)提升任務(wù)執(zhí)行能力的復(fù)雜數(shù)學(xué)技術(shù)的工具箱。最后，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)下的一個(gè)小分類。
吳恩達(dá)說(shuō)，可以將深度學(xué)習(xí)看作是“A到B的映射”。“你可以輸入音頻片段，然后輸出文本記錄。這就是語(yǔ)音識(shí)別。”他說(shuō)，只要你有數(shù)據(jù)去訓(xùn)練軟件，那什么都有可能實(shí)現(xiàn)。“你可以輸入電子郵件，輸出可能會(huì)是：這是不是垃圾郵件？”他稱，輸入貸款申請(qǐng)書，輸出可能會(huì)是客戶最終償還貸款的概率。輸入車隊(duì)的使用模式，輸出可能是建議接下來(lái)在哪里調(diào)派車輛。
從那一點(diǎn)來(lái)看，深度學(xué)習(xí)有可能會(huì)改變幾乎任何一個(gè)行業(yè)。谷歌大腦（Google Brain）項(xiàng)目負(fù)責(zé)人杰夫·迪恩（Jeff Dean）指出，“隨著計(jì)算機(jī)視覺變得真正可行，未來(lái)將會(huì)出現(xiàn)根本性的變革。”接著，他重新措辭說(shuō)，“是隨著計(jì)算機(jī)開眼了。”
那意味著是時(shí)候準(zhǔn)備迎接“奇點(diǎn)”時(shí)刻嗎？
還沒(méi)有。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)善于識(shí)別模式——有時(shí)甚至比人類做得還要出色。但它們并不具備推理能力。
人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)
不斷逼近的革命的苗頭從2009年開始出現(xiàn)。那一年夏天，微軟研究部門邀請(qǐng)多倫多大學(xué)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)先驅(qū)杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）造訪。他的研究給微軟留下了深刻印象，于是彼得·李領(lǐng)導(dǎo)的部門試驗(yàn)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別。“我們?yōu)樵囼?yàn)結(jié)果感到非常震驚。”彼得·李說(shuō)，“第一批的原型讓我們?cè)谡Z(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確度上取得了超過(guò)30%的提升。”