本文主要是介绍对话人工智能专家-吴恩达等人 重要总结，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
问题一 现在深度学习如此火热，深度学习的技术现状，未来发展是否会成为通用技术基础？
徐伟:深度学习会是人工智能的一个重要部分，而且被广泛使用。
吴恩达:我相信深度学习在未来几年会创造更大的价值，而且这方面很缺人才。目前的人工智能仍然距离 人的智能 很远，而且还不清楚如何达到人的水平。我认为 我们要清楚 需要 用深度学习 做什么，什么不应该做，这是很重要的。
问题二 在比较充分的数据和运算能力下，深度学习是否可以超越所有经典的数据挖掘算法？
徐:对于大多数监督学习问题，是可以的这么说。对于一些非监督学习问题，似乎还不能确定。
吴:我同意徐的说法,在大量标记数据下(mapping A-B)，而且有足够的神经网络，那么 可以证明深度学习算法对于目标识别问题是可以达到很高的识别率。
问题三 那对于半监督问题呢？
徐:目前为止一个比较成功的非监督例子是 Word Embedding.虽然很多人并不认为word Embedding是深度学习问题.它和传统的的非监督学习也不完全一样，实际上运用了上下文作文监督.
我认为非监督学习要取得成功，实际上更会趋向于这样的弱监督学习。吴: Embedding在数学上表示一个maping, f: X -> Y， 也就是一个function,其中该函数是injective（就是我们所说的单射函数，每个Y只有唯一的X对应，反之亦然).对于A--B mapping 其中的B可以不是 0/1 ,也可以不是一个整形，完全可以是一个句子。这是深度学习算法的一个突破。对于监督学习，深度学习在翻译和语音识别上已经很成功了。其中一个案例就是百度的语音识别。神经网络学习 一个 A-B mapping（A是 Audio clip;B是text transcript）.我相信这个是世界上最好的普通话语音识别系统。
问题四 前段时间去百度的美国研究院，即时在非常大的噪音下，人基本上听不清里面的人在说什么，不过语音识别却识别正确了。Andrew，介绍下全球在语音识别方面的最新进展。
徐:目前的语音识别系统还没有像人那样能够很好的利用上下文信息。吴:我认为语音识别朝着end-to-end learning(端对端意味着不训练单个的小任务，直接在原始数据上进行学习特征)发展。数据集越大，效果越好，而且有些模型效果更好。我们的工作受 CTC 的Alex Grave的工作影响很大。现在面临的两个挑战是:第一个，对于长的语句，包括很多上下文的，识别率仍然低于人的水平.
第二个挑战则是理解文字中语境，而不是直接的翻译它。
问题五 图片识别，视频内容识别这方面，全球的进展如何？微软最近的一个图像识别的进展，用了100层的深度神经网络，得到了一个不错的效果，是否超神的神经网络，也是一个发展方向？
徐伟:对于ImageNet这样的问题上，目前的 deep residue net 的结果已经很好了，目前，我们也看到很深的模型NLP也有很深的效果。对于视频，运算能力仍然是一个大的瓶颈。对于ImageNet只有百万级的数据，训练就要数天。
那在自然语言对话领域呢？徐伟:深度学习还不能很好的利用已有的知识库，推理是一个难点。
问题六 聊下实用的领域，比如现在百度大力发展的无人驾驶，这块的挑战和机遇是什么，对于无人驾驶，在5年内，我们能够在大街上乘坐商用的无人驾驶汽车吗？
吴:自己很有幸帮助百度让这个想法在不久的未来成为现实。每年在中国，一天有500个人死于车祸，如果无人驾驶成为现实，那么他们都会免于灾难，这将是AI的一个伟大的应用。首先，深度学习算法这个项目已经运用的很好了，而且百度也引进了大量的人才，相信不久这个梦就会成为现实。另外，我们也在 发展不同于 普通 道路的 专门 轨道，又名为:铁轨战略。我们计划早2018年实现商用的自动驾驶服务，在2020年广泛推广和覆盖。铁轨战略:
1.在小地方先试点，然后推广。
2.自主驾驶汽车不能做的，要给与人权利进行完成，例如理解交通警察的手势。
3.自主驾驶汽车要能容易辨别。
4.保证自主驾驶汽车的行为准确率。
5.自主驾驶汽车要理解自己应该做些什么。
问题七 机器人真的离我们还非常遥远吗？能否在近5年内有巨大的商业机会？
徐:专用功能的机器人应该会得到很快的发展，但像人那样的机器人，应该还很遥远。
吴:机器人在一些垂直细分的领域有很多令人振奋的应用.
除了无人驾驶，还有精准农业，电站自动检查，电子商务自动取件
安全机器人等等。真正的通用机器人离我们仍然有很长的距离。
问题八 你怎么看待Amazon Echo,它在美国非常流行。
吴:我认为这是一个基于语音的家庭自动化很好的开始，但这一新的产业现在仍然处于最早期。
我认为现在讨论这个设计仍然为时尚早。
不过，在将来，我们可以在家里面和所有的设备对话，
让他们理解我们并回应我们。
问题九 对于AI从业的人士，Andrew有什么职业发展建议？
吴:人工智能发展得如此迅猛，从事这一行业的我们应该不断的的学习.
我们需要做到只有持之以恒。学习是一件几乎没有短期回报，
但是长期回报巨大的事情。
Other
1.End to End的方法，对数据的依赖有多高？机器学习如何提高对数据的学习和处理能力，而不是所有的而数据必须人工标签后才能使用，如果不能解决这个问题，AI如何真正的进化？
徐:所以需要Agent在环境中能主动获取数据，像人那样。
2.深度学习应用在自然语言处理还不是很理想？比如，将深度学习应用到贴吧的帖子或者电商网站上的评论数据，效果不如人为的规则+传统的模型上，你们怎么看。
徐:人类对话还设计了大量的知识的运用，目前深度学习还缺乏这一点在较少依赖语言的一些NLP问题上，比如机器翻译我们的实验显示深度学习目前已经可以超越传统模型了。
3.在传统的机器学习任务上，模型选择一直是个问题。现在深度学习给人的感觉是要比传统的svm,决策树，boosting等都要好，但是实际应用中真的是这样吗？像搜索排序，推荐等问题业界已经成熟运用深度学习了吗？
吴:深度学习是业界在很多重要的任务上都是效果最好的算法
包括检索、推荐。一般是这样的，如果你的训练集很小
那么最终的性能更多取决于你的设计特征的能力
深度学习同svm,boosting,决策树等传统的方法没有大的优势
但是在大数据领域，也就是你可以获得庞大的带标记的训练集
那么有监督的深度学习往往更合适。
4.请问两位老师:第一个问题，怎么用深度学习来做点击率预测CTR？其中一个难点在于输入特征维度高而且sparse，深度学习针对这类问题怎么解决？
徐:其实这是深度学习的一个优势，把高位稀疏直接作为输入
他学习到的类似Embedding一样的东西
所以，我的问题是能否将一些NLP上的方法应用到生物学问题上
在NLP中应用最广的的模型就是递归模型
他已经在解决生物学问题上有所应用了。
5.您知道有什么方面AI实际上能帮助拓展或者训练人类的智能吗？例如google的AlhpaGo，专业的棋手可以通过学习他的推理能力来自我提升。
吴:我认为在线教育是一个很好的开始，例如网易公开课
我希望随着时间的推移，在线教育将来更加灵活，更能适应需求
可能成为大家的私人导师。
6.对于医学影像处理，收集大量规模、准确的带标记的数据是非常困难的，请问我们如何提高性能？
吴:如果你并没有大的训练数据，那么短期来看
当然，迁移学习，半监督学习以及无监督学习--以及其他一些我们现在无法想象的方法
能帮助我们在小训练集上取得很好的性能。
徐:人类拥有小规模样本的学习的能力
一部分依赖于人类的建模能力，一部分依赖于人类像其他人学习
深度学习目前还缺少这些能力。
7.深度学习能进化到能够进行逻辑思考吗？或是说逻辑思考于深度学习方法在本质上是否相差甚远，所以我们需要其他的方法弥补深度学习？
徐:能否让深度学习网络具有逻辑思辨能力取决于设计者的新的模型
目前还没有好的方法去进化一个大型的深度学习模型，但在小规模的进化上有些研究。
但是我认为深度学习很有可能实现这一点。
转自机器学习研究会。
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