移動互聯網下一步：“深度學習”配合大數據

隨著電子商務不斷深入，百度、騰訊、阿里巴巴的移動互聯網戰略的可比性越來月低，如今百度的移動互聯網的戰略也面臨挑戰，最大的因素在于數據的來源。

對于互聯網的公司最近的動態是什么？這個不是很難的，主要看一下公司的高層決策者在干什么，就能基本上猜出八九不離十。現在的騰訊馬化騰在專注微信領域，搜狐的張朝陽在逼自己看雷人電視劇，新浪的曹國偉當然還是在發微博，阿里巴巴的馬云就退休。然而百度的李彥宏在做什么？

根據最新消息，他在年初成立深度學習研究院并且親自擔任院長。并且這份郵件在公司內部都可以看到的。

今年3月，一位在Google領導重要研究項目的人物低調來訪百度，還去清華大學講了次課。淼叔當時發了一條微博，說他會見了一堆百度的技術高管，還可能幫百度在硅谷的研究員招兵買馬。

這個人就是Andrew Ng（吳恩達），吳恩達現任斯坦福大學人工智能實驗室主任。他與大公司合作的一個項目，則代表了互聯網巨頭的下一步方向：這個項目，叫做Google Brain，它的領域，就是深度學習。

吳恩達領導Google的科學家們，用16000臺電腦模擬了一個模擬人腦神經網絡出來，并向這個網絡展示了1000萬段隨機從Youtube上選取的視頻，看看它能學會什么。結果在完全沒有外界干涉的條件下，它自己識別出了貓臉。

這種機器學習和機器識別還是有差別的，它需要人工輸入一些用于對比的數據，或者一些已經進行初步分類、打好標簽的數據，機器通過學習這些數據的共同點，得出規律，然后再去將規律應用于更大規模的數據中。

而深度學習是一種“無監督的學習”。它基于一種學術假設：即人類對外界環境的了解過程最終可以歸結為一種單一算法，而人腦的神經元可以通過這種算法，分化出識別不同物體的能力。這個識別過程甚至完全不需要外界干預。

現在我們可以看出，深度學習對百度有什么意義了。最基本的，在門檻上，這個領域不是誰都能隨便進來的，它需要有龐大的計算能力，海量的人類知識數據；更重要的，它能夠完全自主地學習并數字化這個世界——然后就可以讓人們搜索任何東西啦。