·微軟
2011年上半年，微軟將深度學(xué)習(xí)引入商用的語音識別產(chǎn)品，其中包括必應(yīng)語音搜索和Xbox語音指令。該公司如今將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在搜索排名、圖片搜索、翻譯系統(tǒng)等領(lǐng)域。“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影響力無處不在，難以估量。”彼得·李說。去年，微軟在一項重要的圖像識別比賽中取勝，9月它在語音的精確識別上也創(chuàng)下了記錄：錯誤率只有6.3%。
2013年12月，F(xiàn)acebook聘請法國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新者雅恩·樂昆領(lǐng)導(dǎo)它新成立的AI研究實驗室。Facebook利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來將其平臺每天產(chǎn)生的約20億條用戶帖子翻譯成超過40種語言，稱它的翻譯每天為8億用戶所見。（Facebook約一半用戶不會說英語。）Facebook還將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于照片搜索和照片整理，它正研究一項可給無標(biāo)簽照片生成語音說明的功能，供視覺障礙者使用。
·百度
2014年5月，百度招攬了原谷歌大腦項目負責(zé)人吳恩達來領(lǐng)導(dǎo)它的研究實驗室。百度將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于語音識別、翻譯、圖片搜索、無人駕駛汽車等領(lǐng)域。語音識別技術(shù)在中國頗為重要，因為普通話在手機上不易輸入。百度稱，在過去的18個月里，百度語音界面的使用量增長了兩倍。
像IBM和微軟這樣的公司也在幫助企業(yè)客戶為它們的自有業(yè)務(wù)適配深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的應(yīng)用程序，如語音識別界面和翻譯服務(wù)。像亞馬遜AWS這樣的云服務(wù)正在那些想要開發(fā)自有軟件的客戶提供GPU驅(qū)動的低價深度學(xué)習(xí)計算服務(wù)。眾多開源軟件，如Caffe、谷歌的TensorFlow和亞馬遜的DSSTNE，也促進了行業(yè)創(chuàng)新進程。與此同時，許多研究人員還沒有等候同行評審便將自己的研究成果發(fā)布到一個數(shù)據(jù)庫上。
深度學(xué)習(xí)與醫(yī)學(xué)
很多令人興奮的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用方面的新嘗試都針對醫(yī)療領(lǐng)域。領(lǐng)導(dǎo)Andreessen Horowitz生物投資部門的斯坦福教授維賈伊·潘德（Vijay Pande）指出，大家都知道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常適用于圖像識別，“醫(yī)生所做的工作很多都是圖像識別，不管是放射科、皮膚科、眼科還是很多其它的醫(yī)科。”
放射科醫(yī)師一生或許可以閱覽成千上萬張圖像，而計算機則能夠閱覽數(shù)百萬張。潘德稱，“不難想象，圖像識別問題上計算機能夠做得更好，因為比起人類它們能夠處理的數(shù)據(jù)要多得多。”
由計算機代勞的潛在好處并不僅僅包括準(zhǔn)確率和分析速度的提升，還包括服務(wù)的大眾化。隨著相關(guān)技術(shù)變得標(biāo)準(zhǔn)化，最終將會有無數(shù)病患受益。
解決現(xiàn)實問題
當(dāng)以還沒有被想到的方式整合到其它的人工智能技術(shù)組合時，深度學(xué)習(xí)或許可以發(fā)揮出最大的威力。例如，通過結(jié)合使用深度學(xué)習(xí)和一項名為強化學(xué)習(xí)的相關(guān)技術(shù)，谷歌的DeepMind已經(jīng)取得了一些令人吃驚的成就。它利用那兩項技術(shù)打造出了AlphaGo，該系統(tǒng)在今年3月?lián)魯×耸澜鐕骞谲娎钍朗?mdash;—這被廣泛認(rèn)為是具有里程碑意義的人工智能成就。不同于IBM曾在1997年打敗象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫（Garry Kasparov）的Deep Blue，AlphaGo并沒有編入決策樹，評估棋子位置的方程式，以及假定規(guī)則。DeepMind的CEO丹米斯·哈撒比斯（Demis Hassabis）表示，“AlphaGo主要通過和自己玩和觀察重大的職業(yè)比賽來學(xué)習(xí)下圍棋。”（訓(xùn)練期間，AlphaGo跟自己對戰(zhàn)了100萬盤圍棋。）
此外，哈撒比斯認(rèn)為，同樣的技術(shù)可以應(yīng)用于解決現(xiàn)實問題。事實上，谷歌曾在7月稱，通過利用類似于AlphaGo所使用技術(shù)的方法，DeepMind能夠?qū)⒐雀钄?shù)據(jù)中心的能源效率提升15%。“數(shù)據(jù)中心中可能有120個不同的變量。”哈撒比斯說道，“你可以改變風(fēng)扇，可以打開窗戶，可以調(diào)整計算機系統(tǒng)，可以改動電流。你可以從傳感器、溫度測量表等獲得數(shù)據(jù)。這就像是下圍棋。通過反復(fù)試驗，你就可以知道哪些做法是正確的。”
“因此它很不錯。”他繼續(xù)說道，“通過這樣你可以每年節(jié)省數(shù)百萬美元的能耗成本，同時也能夠造福環(huán)境。全球各地的數(shù)據(jù)中心需要耗費大量的電力。我們希望能夠更大范圍地推行該技術(shù)，甚至將其推向國家電網(wǎng)。”
聊天機器人也很不錯，它會是很酷的應(yīng)用。（皓慧）