百度首席科學家吳恩達:不只「機器學習」,更要「模擬人類大腦」
百度首席科學家吳恩達:不只「機器學習」,更要「模擬人類大腦」
2014.06.30 | 技能

一個月前,Coursera的共同創辦人、史丹佛大學人工智慧實驗室的主管 吳恩達〈Andrew Ng〉宣布加入百度 位於矽谷的深度學習研究院(IDL),他說:「我決定將我接下來的這段時間投入到建造更先進的深度學習系統中去。而我認為,百度將是合適的地方。」

上週,吳恩達在加入百度後,首次發表關於深度學習和商業應用的公開演講,在 PingWest舉辦的SYNC 2014舊金山大會 上,他分享了他對下一代深度學習系統的期待,和他將在百度要做的事情。

深度學習並不只是一個學術概念,它是許多現代科技產品背後的「引擎」,作為核心技術支撐著商業上的應用,比如網絡搜尋、機器翻譯、產品推薦和醫學圖像等,帶來了相當可觀的經濟價值。

一些手機裡,也可以看到「深度學習」的基因。比如每部Android手機上的語音識別功能。上周剛剛發行的 Amazon Fire Phone ,其所配備的6個攝影鏡頭和商品推薦等功能,也是基於機器學習和深度學習來實現的。

吳恩達說:「許多你聽過的,像我這樣的傢伙分享的和深度學習有關的演講裡,有兩個概念都會被混淆在一起。今天,我要把這兩個大的概念分開來解釋清楚。」

這兩個大的概念指的是, 在已標記數據上進行的深度學習(也被稱之為在監管下進行的深度學習,supervised learning),和在未標記的數據上進行的深度學習(unsupervised learning)。

吳恩達和他的團隊在史丹佛實驗室做的實驗,可以清楚地解釋這兩者的區別:早前,他們造了一些機器人,試圖讓機器人找出一個辦公空間內的馬克杯。他們跑遍了舊金山灣區,買來所有他們可以買到的馬克杯,並從各個角度給這些杯子都拍了照片,總共獲得了5萬張馬克杯的照片,並將這些照片都展示給這個機器人訓練它。經過這個實驗後,機器人最終可以在一個辦公空間內,找到所有的馬克杯。

「之​​所以深度學習可以奏效,是因為在學習被標記的數據上,它的表現很好。」但Andrew馬上說:「我們發現,這和動物及人類學習的還是不同。我相信,即使是最最深沉地愛著自己孩子的父母,也不會跑遍舊金山灣區,找出5萬個馬克杯的照片指認給自己的孩子看,來讓他認識什麼是馬克杯的。人類和動物的學習方式是,進入環境,由我們自己去感受這個環境並學習。」

「跑遍整個舊金山灣區找出的所有馬克杯照片」就是標記數據,而「進入環境,由自己去感受環境」指的則是在未標記數據中進行的學習。

「深度學習」的研究者們又重新回頭借助神經科學審視人類大腦學習的過程。 他們發現——人類大腦在看到實物的第一個步驟,是尋找實物的邊緣。幸運的是,來自柏克萊的研究者的實驗表明,複製這個人腦處理視覺早期步驟的過程,是可以被模擬神經網絡所實現的,而且這個「神經網絡」不僅對於圖像識別奏效,對於音頻識別也可以產生相同的結果。 現在,吳恩達和他的團隊正在對這一部分的「深度學習算法」進行解析。

從非標記數據中學習——這是現在讓吳恩達感到非常興奮的點,因為這能讓深度學習普及到更多的應用領域,他解釋說:「因為對於許多應用方向而言,我們沒有那麼多標記數據。其二,這更接近人類學習的過程。」

但要完成這部分的工作,單靠學校或是研究機構很難實現,必須要藉助外部的力量,因為所有的實驗結果都指向了這樣一個趨勢: 模擬出的神經系統越大,實驗效果越好。 2010年,吳恩達加入Google,照他自己的話說,「我上下求索,到處去找誰有最多的電腦、並且還願意讓我使用的?」Google幫助吳恩達開發出了擁有十億個連接單元的「深度學習」系統,吳恩達說:「有了Google我才能造出比原先大百倍的系統。」他所帶來的研究成果也幫助Google開發出了不少商業產品。

但這些算法的應用範圍仍然十分局限,只有像Google這樣的科技巨頭,才擁有這樣的資源,進而擁有這樣的技術。創業公司或者是普通研究學者,並沒有機會在這麼大的模擬神經網絡上,去試驗自己的想法和算法。

「我們真正感興趣的是,如何讓深度學習更加的民主化?」Andrew說。對此,他和他的學生Adam Coates決定用GPU替代CPU,降低造價——GPU是Graphics Processing Unit的縮寫,是用來進行視覺圖像處理的,在每個人的電腦裡都有。

但今天的人工智慧,仍然是一個對資本要求很高的生意,而只有像Google、Baidu這樣以搜索起家的公司,才能提供盡可能多的實驗數據和計算力——這是他選擇加入百度的一個原因。

吳恩達說:「這有點悲哀。你需要大量的數據和電腦,幸運的是,百度有這些東西。其次,百度是一個敏捷的機構,能快速地調配資源去需要的地方。同時,我被我所遇到的人所折服,比如百度美國的總經理Alex Cheng,我的好朋友余凱和張潼,他們多麼的友好、聰明、努力和謙遜。他們願意讓我加入他們和他們合作,我覺得這是我的榮幸。」

加入百度後,現在吳恩達正在著手為下一代的「深度學習系統」搭建基礎設施和準備工具——這也是他讓深度學習民主化的重要一步,他要讓在該領域做研究和想要應用深度學習概念的人們,有一個可使用的系統測試自己的點子。他說:「 我知道下一代的百度深度學習系統不會來自於我個人, 我們現在在建造為下一代深度學習系統而準備的工具和基礎設施,來讓研究人員和我們合作,測試點子和進行學習。 我想做的是,建立起來基礎設施,讓別人來和我們合作,讓他們成為下一代深度學習領域內的英雄。

出自 Pingwest

關鍵字: #百度 #人工智慧
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從地下室到演唱會都不卡!台灣大哥大如何解鎖全場景、有感升級的5G體驗?
從地下室到演唱會都不卡!台灣大哥大如何解鎖全場景、有感升級的5G體驗?

5G開台邁入第五年,戰場早已從「誰有5G」轉向「誰的5G好用」。夜市、演唱會、地鐵、商圈——這些人潮洶湧、訊號最容易卡頓的地方,才是檢驗網路品質的真實考場。要打造真正有感的5G體驗,靠的不是技術名詞,關鍵在於能否把網路資源變成看得見、用得到的流暢速度。

台灣大哥大擁有最大5G黃金頻寬,以及高覆蓋率的NRCA載波聚合領先技術,為網路傳輸佈局暢行無阻的地圖,打通每一個收訊死角,再加上OpenSignal權威認證背書,不僅是技術成績站得住腳,更讓用戶日常生活使用有感提升。

全台獨家最大頻寬100MHz,讓5G跑得快又穩

要解析5G效能優劣,關鍵在於「頻寬」配置。頻寬就像道路的寬度,直接決定數據傳輸的承載容量。頻寬越寬,越能支撐大量用戶同時連線,確保下載、串流、直播等應用維持順暢體驗,避免因流量壅塞導致服務中斷。簡言之,頻寬就是撐起網路用戶體感的關鍵。

台灣大哥大目前在全球主流5G黃金頻段3.5GHz上,獨家取得全台最大100MHz頻寬資源,達到頻譜配置的頂規水準。實測結果顯示,在理想條件下,此頻寬配置可擁有高達2Gbps下載速率。

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圖/ shutterstock

同時,台灣大哥大也已在全台超過2,000處熱點完成5G黃金頻段基地台升級。因此即使遇到夜市商圈、大型演唱會、跨年活動等高密度人流聚集場景,當用戶數量暴增、頻寬需求激增時,完整的基礎建設布局仍能確保訊號不中斷、網速不卡頓。

打通收訊死角,體驗有感不只是口號

除了速度與流量,5G還有一項棘手難題——涵蓋死角與訊號穿透力。特別是在室內深處、地下室等場域,即使該處已有5G涵蓋,實際使用仍有可能無法完全避免的卡頓或不穩狀況。

原因在於5G高頻段雖速度快,但穿透力弱,容易因手機功率有限而發生不穩定的情況。對此,台灣大哥大結合700MHz低頻段的穩定性優勢,以互補式的高低頻協作架構,強化訊號深度與廣度。換言之,在戶外大場景跑得快,在室內密閉空間也能收得到。

NRCA自動切換最佳頻段,上網不怕訊號塞車

台灣大哥大的核心技術優勢,還有NRCA(New Radio Carrier Aggregation)載波聚合技術;NRCA讓行動裝置能同時使用多個頻段上網,如同多車道高速公路,讓資料流在不同頻段間靈活切換,兼顧高速率與深度覆蓋率。當某一頻段出現壅塞,系統能自動將資料流量轉至其他頻段傳輸,以提升整體承載效率與傳輸穩定性。

自2021年率先佈建高低頻NRCA,目前已有超過六成基地台支援這項技術,有效壓縮延遲、提升連線穩定度、強化訊號覆蓋與穿透。此外,合併台灣之星後,台灣大哥大更將全球主流5G黃金頻段3.5GHz的60MHz與40MHz頻寬合併,打造業界最大100MHz,為全台唯一同時整合5G高高頻與高低頻NRCA的電信業者,在5G網路體驗與穩定度領先同業,達到頻譜配置的頂規水準。

隨著短影音、直播、雲端工作等即時傳輸需求爆炸成長,用戶對「穩定滑順」的網路依賴不斷提高。台灣大哥大領先的NRCA載波聚合技術,正好回應用戶需求,無論是在捷運上滑臉書,還是在人聲鼎沸的夜市直播吃美食,都能享受多場景流暢切換的優質5G體驗。

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圖/ shutterstock

優質有感體驗,經國際權威OpenSignal認證

根據國際第三方認證機構OpenSignal於2025年6月公布的行動網路體驗報告,台灣大哥大在「可用率」、「5G影音體驗」與「整體影音體驗」三項用戶有感的指標上獲得第一名。所謂可用率,意指用戶隨時隨地都能連上網路,關鍵時刻訊號不缺席,不論身處室內或移動場景,都能穩定連線不中斷;同時,良好的影音體驗指標,則代表用戶在觀看影片、雲端會議或滑短影音時,能享有畫質流暢、連線穩定、不易中斷的完整體驗。OpenSignal向來以實測數據為依據,其認證結果可視為對 5G 體驗品質的權威背書。

今年第一季,OpenSignal也針對合併電信後的網路表現進行評比。自2023年底台灣大哥大與台灣之星完成合併後,其在涵蓋體驗的評分顯著提升,並在品質一致性指標上維持82~84%的穩定水準。相較其他合併案例,台灣大哥大是體驗提升幅度最大、整體穩定性維持最佳的合併業者,顯見其網路品質、營運韌性與整合效率。

5G技術是否能成為使用者真正信賴的基礎,關鍵在於能否在生活場景中「被感受到」。台灣大哥大以完整的頻寬資源、彈性技術架構與佈建策略,從速度到穩定、從戶外到室內,打造順暢5G體驗,可期待在這場長期5G競賽中,成為用戶最仰賴的行動網路選擇。

有關更多相關資訊,請查詢網站:https://www.taiwanmobile.com/content/event/nrca/index.html

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