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深度学习
在彩云的认识与实践
彩云天⽓气

2017年年11⽉月
⽬目录
• 彩云简介

• 关于⾼高阶认知

• 天⽓气⽅方向的实践

• 语⾔言⽅方向的努⼒力力

• ⾃自动编程

• 未来的展望
彩云天⽓气
• 在国内最早给公众提供精细化⽓气象服务
• 创新的算法结合深度学习和动⼒力力学
• 每天 API 调⽤用量量 3~4 亿次
彩云⼩小译
• 在国内⾸首先推出基于深度学习翻译技术的产品
• 英中翻译质量量领先
• 创新的产品形态实现同声传译
15刺刺,再次震惊世界!好俗的⼀一
⼿手,⼏几乎所有的围棋⽼老老师都会告
诉你,这步棋不不好,如果你下了了,
⾸首先你会受到⽼老老师的批评,可是
AlphaGo永远不不会在乎别⼈人的评
价。
在提⾼高围棋⽔水平的路路上,我们都
需要经历学习的过程,学习定式、
布局、棋形、⽅方向等等,当我们
掌握了了这些知识,我们还需要学
会灵活运⽤用这些知识,可是要想
达到宗师级的⽔水平,这还不不够!
因为在学习的过程中,学习到的
东⻄西也同时束缚了了我们的创造⼒力力,
所以真正的挑战是摆脱所有之前
知识的束缚,将⾃自⼰己的思想融⼊入
到棋⾥里里,摆脱所谓的 “对”与 “ 错”
的观念,从⽽而寻找围棋本质的东
⻄西,即⼦子与⼦子之间的联系与作⽤用。
或许这样才会达到我们所说的⽆无
招胜有招的境界吧。
致敬 AlphaGo
AlphaGo何以成功?
• 神经⽹网络模拟了了⼈人类的直觉
• 蒙特卡洛洛树搜索代表了了⼀一种⾼高阶认知
• 融合直觉与⾼高阶认知
+
语⾔言能⼒力力
⾼高阶认知
• 知识表征

• 问题求解

• 语⾔言能⼒力力
感知与注意⼒力力
视觉与听觉
记忆
知识表征 问题求解
天⽓气⽅方向的实践
• 融合深度学习与动⼒力力学:

• TrackNN 等模型

• 卷积⽹网络的深⼊入应⽤用

• 规则到⽹网络:雷雷达去噪
机器器学习去捕捉⾬雨的⽣生成和消散
动⼒力力学去追踪球⾯面上的⾬雨云移动
TrackNN
进⼀一步融合的尝试
• 把短临降⽔水的动⼒力力学简化为⼀一种⼆二维的唯像流动模型
⽣生消过程 当地预报 输送过程
⽤用 NN 刻画的复杂模式
⻛风场模型 ⽤用 NN 刻画的复杂模式
⽤用PDE刻画的严格关系⽤用PDE刻画的严格关系
雷雷达去噪不不简单
从规则到⽹网络
语⾔言⽅方向的努⼒力力
• 翻译⽅方向:中英、中⽇日的产品

• 对话系统

• 阅读理理解
⾃自动编程
• ⽤用深度学习去学习组合⼦子的组合编程能⼒力力
最开始是考虑提取逻辑推理理、问题解决、语⾔言能⼒力力等各种⾼高级认知能⼒力力的公
共内核,或者说传统符号 AI 能⼒力力的公共内核

后⾯面慢慢发现这个公共内核似乎就收敛到函数式编程和它的解释器器机制

然后将这个内核和 deep learning 结合起来,就是正确的进化路路径了了
回归原始问题
• 让我们回归原始的问题:智能究竟是什什么?

• 智能是在智能体和环境的交互中得到体现的

• “刺刺激-反应”模式只是智能的初级形态

• 建构能⼒力力是智能的⾼高级形态
我们的位置
通⽤用智能
医疗
语⾔言
特定问题导向
元问题导向 建构
刺刺激-反应
持续学习的应⽤用层⾯面
持续学习的元技巧
⼈人⼯工智能的应⽤用
⼈人⼯工智能的内核
天⽓气
⾦金金融
对未来的展望
• 我们的发展策略略

• 在应⽤用⽅方向上更更加深⼊入发展

• 在通⽤用智能⽅方向上持续探索

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