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摘要：就在國(guó)際六一兒童節(jié)這天，正式推出基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的文本識(shí)別人工智能搜索引擎，一款可以滿足你上述想象的智能產(chǎn)品。在筆者看來(lái)，的本質(zhì)正是人工智能時(shí)代的搜索引擎。不難發(fā)現(xiàn)，搜索引擎植入已經(jīng)成為行業(yè)的新態(tài)勢(shì)。
文本是Facebook用戶(hù)更為常見(jiàn)的交流方式，想象一下，如果有一款產(chǎn)品能夠隨時(shí)隨地理解Facebook用戶(hù)交流時(shí)的文本信息，理解用戶(hù)表面或潛在的需求，在用戶(hù)還沒(méi)展開(kāi)搜索的情況下就及時(shí)自動(dòng)提供用戶(hù)所需的興趣內(nèi)容或服務(wù)，這將大大提升Facebook用戶(hù)的體驗(yàn)。就在國(guó)際六一兒童節(jié)這天，F(xiàn)acebook正式推出基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的文本識(shí)別人工智能搜索引擎Deep Text，一款可以滿足你上述想象的智能產(chǎn)品。Deep Text源自于Facebook AI Research小組，運(yùn)用多種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，包括卷積式與回饋式類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可進(jìn)行文字與字符層級(jí)的學(xué)習(xí)，再以深度學(xué)習(xí)平臺(tái)FbLearner Flow及深度學(xué)習(xí)演算架構(gòu)Torch進(jìn)行模型訓(xùn)練。它能夠以接近人類(lèi)識(shí)別的較精確度每秒識(shí)別成千上萬(wàn)條內(nèi)容，并跨越20多種語(yǔ)言。這里會(huì)包括常見(jiàn)的英語(yǔ)、西班牙語(yǔ)等等，但到底支不支持中文，目前Facebook并未作出透露。
Deep Text本質(zhì)是一款人工智能搜索引擎
為什么強(qiáng)調(diào)Deep Text是一款人工智能搜索引擎呢?筆者認(rèn)為，搜索的高級(jí)階段是自動(dòng)管理和組織知識(shí)。全球搜索老大Google的使命便是整合全球信息，組織全人類(lèi)的知識(shí)，但過(guò)去以Google為代表的傳統(tǒng)搜索引擎僅僅是處于搜索的初級(jí)階段——只能找到而不能識(shí)別信息。不過(guò)從谷歌、百度等搜索巨頭近年來(lái)積極擁抱AI的行動(dòng)來(lái)看，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的搜索引擎正在向人工智能時(shí)代的搜索引擎過(guò)渡，正逐漸走出搜索的初級(jí)階段，向更高級(jí)的階段邁進(jìn)，這意味著以后的搜索引擎不僅能發(fā)現(xiàn)信息，還能識(shí)別信息，發(fā)掘信息背后的知識(shí)，并自動(dòng)管理和組織知識(shí)。
在筆者看來(lái)，Deep Text的本質(zhì)正是人工智能時(shí)代的搜索引擎?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代的搜索引擎是有形的，比如一個(gè)搜索框，是看得見(jiàn)的，需要用戶(hù)主動(dòng)去搜索才會(huì)發(fā)生作用;人工智能時(shí)代的搜索引擎是無(wú)形的，是隱藏在終端背后看不見(jiàn)的，能夠快速理解用戶(hù)需求并自動(dòng)搜索給出答案。
Facebook機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)的工程技術(shù)主管 Hussein MeHanna 表示：“我們希望將 Deep Text 運(yùn)用在對(duì)Facebook平臺(tái)上的海量?jī)?nèi)容進(jìn)行分類(lèi)，從而讓搜索內(nèi)容變得更加容易，同時(shí)為用戶(hù)呈現(xiàn)他們感興趣的內(nèi)容?！?/p>
Facebook表示，Deep Text 目前已經(jīng)在一些方面開(kāi)始發(fā)揮作用了。例如，F(xiàn)acebook Messenger上的一些聊天機(jī)器人現(xiàn)在已經(jīng)能夠基于用戶(hù)發(fā)的聊天內(nèi)容理解他是否需要叫taxi。如果有人在聊天里發(fā)“我需要叫輛車(chē)”給其他人，聊天機(jī)器人就會(huì)插話問(wèn)是否需要幫他叫倆?
taxi，系統(tǒng)可以自動(dòng)匹配出Uber、Lyft等專(zhuān)車(chē)的信息，或是給出天氣預(yù)報(bào)等內(nèi)容。如果有人發(fā)“我是坐出租車(chē)來(lái)的”，聊天機(jī)器人就知道不需要叫出租車(chē)了。這個(gè)例子可以看出，用戶(hù)如果需要打車(chē)，不用再特地主動(dòng)去搜索打車(chē)服務(wù)了，Deep Text能夠在后臺(tái)根據(jù)用戶(hù)聊天信息自動(dòng)識(shí)別并提供相應(yīng)服務(wù)。
除了識(shí)別聊天內(nèi)容，自動(dòng)搜索給出建議之外，Deep Text還會(huì)用于Facebook上的垃圾消息清理。它會(huì)去識(shí)別Facebook上發(fā)布的內(nèi)容，并且會(huì)判斷這條銷(xiāo)售是否為營(yíng)銷(xiāo)帖子、垃圾信息。如果碰上這些內(nèi)容，Deep Text將會(huì)自行刪除。這些都可以說(shuō)明Deep Text能夠自動(dòng)管理和組織信息知識(shí)，盡管它的管理和組織能力還有待提高。
未來(lái)，F(xiàn)acebook還希望Deep Text還能夠識(shí)別對(duì)話中的人物信息、地點(diǎn)信息，相關(guān)事件等，從而更好得理解用戶(hù)的興趣，給用戶(hù)做出更加個(gè)性化的推薦。同時(shí)，除了文本內(nèi)容，也要能夠識(shí)別視頻內(nèi)容。
Facebook做搜索是順理成章
事實(shí)上，F(xiàn)acebook做搜索也是順理成章。當(dāng)現(xiàn)實(shí)世界中發(fā)生了重大事件，人們往往會(huì)在Facebook上進(jìn)行搜索，看好友們對(duì)于事件的反應(yīng)。扎克伯格也曾對(duì)投資人表示，將會(huì)在搜索引擎領(lǐng)域和谷歌正面競(jìng)爭(zhēng)。畢竟，基于自身海量的用戶(hù)社交數(shù)據(jù)(月活躍用戶(hù)數(shù)量為16.5億)，F(xiàn)acebook相對(duì)于傳統(tǒng)搜索引擎更清楚每一個(gè)用戶(hù)的興趣、偏好，能夠提供更具個(gè)性化、效率更高的搜索結(jié)果。在去年10月份，它就對(duì)外發(fā)布了一個(gè)全新的搜索引擎“通用搜索”(Universal Search)，顯示出Facebook進(jìn)軍搜索領(lǐng)域的決心。
但目前Facebook服務(wù)器存儲(chǔ)的大量都是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，這意味著Facebook需要對(duì)這些數(shù)據(jù)信息進(jìn)行深度學(xué)習(xí)、解讀，做好標(biāo)簽和分類(lèi)，形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，才能轉(zhuǎn)化為可以有效利用并且可以供用戶(hù)搜索的信息，而完成這步關(guān)鍵步驟的便是Deep Text。
Deep Text是搜索引擎的一次進(jìn)化，搜索引擎植入AI已成為行業(yè)的新態(tài)勢(shì)
Deep Text是搜索引擎的一次進(jìn)化，意味著越來(lái)越多的AI植入，越來(lái)越智能，能夠快速篩除垃圾重復(fù)信息，滿足人類(lèi)亙古不變的更快捷更有效地獲取信息的剛需。不難發(fā)現(xiàn)，搜索引擎植入AI已經(jīng)成為行業(yè)的新態(tài)勢(shì)。谷歌在不久前結(jié)束的開(kāi)發(fā)大會(huì)上推出了全新的“谷歌助手”(Google Assistant)，谷歌助手能夠“隱藏”在聊天用戶(hù)的身后，自動(dòng)分析并搜索給出信息內(nèi)容。百度在2015年的百度世界大會(huì)上推出度秘(英文名：duer)，且已經(jīng)內(nèi)嵌到百度搜索引擎中供用戶(hù)正常使用多時(shí)。
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摘要：深度學(xué)習(xí)推動(dòng)領(lǐng)域發(fā)展的新引擎圖擁有記憶能力最早是提出用來(lái)解決圖像識(shí)別的問(wèn)題的一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學(xué)習(xí)推動(dòng)領(lǐng)域發(fā)展的新引擎圖深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最近相關(guān)的改進(jìn)模型也被用于領(lǐng)域。 從2015年ACL會(huì)議的論文可以看出，目前NLP最流行的方法還是機(jī)器學(xué)習(xí)尤其是深度學(xué)習(xí)，所以本文會(huì)從深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的角度分析目前NLP研究的熱點(diǎn)和未來(lái)的發(fā)展方向。我們主要關(guān)注Word Embedding、RNN/LSTM/CN...
摘要：根據(jù)百度的說(shuō)法，這是全球首次將深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域技術(shù)應(yīng)用在客戶(hù)端，獨(dú)創(chuàng)了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)查殺技術(shù)。在過(guò)去，吳恩達(dá)說(shuō)，百度用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)幫助偵測(cè)廣告。 吳恩達(dá)拿起他的手機(jī)，打開(kāi)了臉優(yōu) app。他現(xiàn)在正位于硅谷公司的研究室。在辦公桌邊吃飯，談話內(nèi)容很自然地也涉及到人工智能。他是百度的首席科學(xué)家，同時(shí)也是斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)系的教授。在其他搜索引擎仍在發(fā)展時(shí)，他就曾幫助谷歌啟動(dòng)了腦計(jì)劃，現(xiàn)在他在百度從事相似的人工...
摘要：和的得分均未超過(guò)右遺傳算法在也表現(xiàn)得很好。深度遺傳算法成功演化了有著萬(wàn)自由參數(shù)的網(wǎng)絡(luò)，這是通過(guò)一個(gè)傳統(tǒng)的進(jìn)化算法演化的較大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 Uber 涉及領(lǐng)域廣泛，其中許多領(lǐng)域都可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)改進(jìn)其運(yùn)作。開(kāi)發(fā)包括神經(jīng)進(jìn)化在內(nèi)的各種有力的學(xué)習(xí)方法將幫助 Uber 發(fā)展更安全、更可靠的運(yùn)輸方案。遺傳算法——訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的有力競(jìng)爭(zhēng)者我們驚訝地發(fā)現(xiàn)，通過(guò)使用我們發(fā)明的一種新技術(shù)來(lái)高效演化 DNN，...
摘要：毫無(wú)疑問(wèn)，現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)是主流。所以科技巨頭們包括百度等紛紛通過(guò)收購(gòu)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的初創(chuàng)公司來(lái)招攬人才。這項(xiàng)基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)已經(jīng)開(kāi)發(fā)完成，正在測(cè)試。 在過(guò)去的三十年，深度學(xué)習(xí)運(yùn)動(dòng)一度被認(rèn)為是學(xué)術(shù)界的一個(gè)異類(lèi)，但是現(xiàn)在，?Geoff Hinton（如圖1）和他的深度學(xué)習(xí)同事，包括紐約大學(xué)Yann LeCun和蒙特利爾大學(xué)的Yoshua Bengio，在互聯(lián)網(wǎng)世界受到前所未有的關(guān)注...
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