學(xué)習(xí)的演講稿模板匯編四篇
演講稿可以幫助發(fā)言者更好的表達(dá)。隨著社會(huì)一步步向前發(fā)展，演講稿對(duì)我們的作用越來(lái)越大，你寫(xiě)演講稿時(shí)總是沒(méi)有新意？以下是小編收集整理的學(xué)習(xí)的演講稿5篇，僅供參考，大家一起來(lái)看看吧。
學(xué)習(xí)的演講稿 篇1
1.勤奮出不了天才
聽(tīng)了這句話大家就奇怪了:不是總說(shuō)勤奮出天才嗎 連愛(ài)迪生都說(shuō)“天才是百分之九十九的汗水加百分之一的靈感.”
其實(shí)大家都被愛(ài)迪生的這“半句話”誤導(dǎo)了!這樣的結(jié)果只能是忙碌一生,而毫無(wú)意義.愛(ài)迪生的這句話后面還有,那就是:“但那百分之一的靈感比那百分之九十九的汗水更重要.”
成就天才如此,學(xué)習(xí)亦是如此.我們只有將自己的學(xué)習(xí)運(yùn)用于學(xué)習(xí)之中,才能駕駛好學(xué)習(xí)這條大船,在知識(shí)的海洋里乘風(fēng)破浪.至于學(xué)習(xí)的靈感從哪來(lái),那就得靠大家在自己的學(xué)習(xí)過(guò)程中慢慢醞釀了……
但大家要記住一點(diǎn):勤奮出不了天才,但天才必須得勤奮.
2.聰明的人懂得說(shuō);智慧的人懂得聽(tīng);高明的人懂得問(wèn). 在學(xué)習(xí)中,你的腦子里首先得進(jìn)三個(gè)字----為什么!牛頓被樹(shù)上掉下來(lái)的蘋(píng)果砸到,他問(wèn)了個(gè) “為什么”,于是他發(fā)現(xiàn)了萬(wàn)有引力;枷利略在聽(tīng)說(shuō)了鐵球落地快慢由其質(zhì)量決定后, 他問(wèn)了個(gè)“為什么”,于是他發(fā)明了“兩個(gè)鐵球同時(shí)落地”.瓦特看到開(kāi)水后,壺蓋跳了起來(lái), 他問(wèn)了個(gè)“為什么”,于是他發(fā)明了蒸汽機(jī)……聰明的人懂得說(shuō);智慧的人懂得聽(tīng);高明的人懂得問(wèn).
會(huì)問(wèn)的人,往往收獲最大.
3.你再?gòu)?qiáng)也不要和別人比,你再弱也要和自己比,你挑戰(zhàn)過(guò)了自己,把以前的自己比下去了,你就會(huì)收獲比別人強(qiáng).
“沒(méi)有比較就沒(méi)有鑒別,那是局外人的看法;我們是局內(nèi)人,聰明點(diǎn)兒,挑戰(zhàn)贏了自己,別人也不在話下.此乃“比”的哲思也.
4.將分?jǐn)?shù)排在“第一位”-----倒數(shù)第一位
許多同學(xué)都把分?jǐn)?shù)視為自己的命根,這樣做的結(jié)果往往是傷精勞神,并患上“拒考癥”,自負(fù)者向自卑前進(jìn), 自卑者更進(jìn)一步.這樣只會(huì)埋沒(méi)一批又一批的人才. 有一位德國(guó)人對(duì)我們中國(guó)人說(shuō):“你們學(xué)生的書(shū)比我們多,考試成績(jī)比我們好,但你們還是要買(mǎi)我們的技術(shù)我們的產(chǎn)品.”
如果我們學(xué)習(xí)是為了成績(jī),那學(xué)習(xí)就喪失了它的本來(lái)意義.我們學(xué)習(xí)就是在我們的成長(zhǎng)作一個(gè)鋪墊,他教我們的是學(xué)習(xí)知識(shí)的方法,讓我們掌握所學(xué)的內(nèi)容,而不是 “死讀書(shū)”,只為成績(jī)單的好看.考試只是一個(gè)過(guò)程,掌握知識(shí)的多少是我們自己的問(wèn)題,分?jǐn)?shù)并不代表一切,畢竟“人有失分,馬有失蹄.”
將分?jǐn)?shù)踩在腳下,認(rèn)真學(xué)習(xí)你所學(xué)的知識(shí).
掌握才是王道……
學(xué)習(xí)的演講稿 篇2
有人說(shuō)：“不同的大學(xué)有著各自的輝煌。”的確，邁進(jìn)校門(mén)時(shí)我便感受到，歷史的悠久讓校園透著濃濃的書(shū)香氣，花紅草綠又為我們平添了一份溫馨。學(xué)者鴻儒往來(lái)于此，更讓學(xué)校有了一層厚重感。在次學(xué)習(xí)，我感受到了淡定，執(zhí)著。新的面孔，新的道路，一切都是陌生，陌生即未知，然而我有信心，用自己的努力，創(chuàng)造一個(gè)輝煌，打造一個(gè)奇跡。
“一沙一世界，一花一天堂，把握手心里的就是無(wú)限�！贝髮W(xué)生活是我掌心的財(cái)富，然而我也知道時(shí)間像流沙，一去不再，為了不讓大學(xué)生活淡然無(wú)色，我要用心勾勒每一筆。
可以平凡但不可以平庸，知識(shí)是心靈活躍的音符，學(xué)校為我們提供了如此好的條件，我定會(huì)潛心學(xué)習(xí)，涉獵群書(shū)，用知識(shí)豐富自己。
但我也明白，大學(xué)與過(guò)去的任一時(shí)期都不同，它并不是要求我們要一板一眼的學(xué)習(xí)，而且還要積極的參加活動(dòng)，所以我會(huì)去嘗試，挑戰(zhàn)自己的極限，挖掘自己的潛能。
大學(xué)不是終點(diǎn)，而是一個(gè)起點(diǎn)，我渴望登上更高的平臺(tái)，所以我會(huì)堅(jiān)定不移的學(xué)習(xí)。我最喜歡的一句話是“一切機(jī)會(huì)都是留給有準(zhǔn)備的人的�！蔽覀兞粝碌拿恳粋�(gè)腳印都是我們成長(zhǎng)的足跡，相信四年，我會(huì)有所改變。
親愛(ài)的同學(xué)，我們天南地北相聚于此，相信我們會(huì)結(jié)下深厚的友誼，用我們的努力為我們的學(xué)校付出。
學(xué)習(xí)的演講稿 篇3
老師們，同學(xué)們，早上好。
今天早會(huì)發(fā)言的主題是：好好學(xué)習(xí)。
努力學(xué)習(xí)是我們能夠也必須做的事情。
作為青少年，我們精力充沛但不全面。所以，我們都開(kāi)始期待自己有所作為，卻沒(méi)有什么可做的。
然后，好好學(xué)習(xí)。
大家都說(shuō)國(guó)內(nèi)學(xué)習(xí)是應(yīng)試教學(xué)，邊學(xué)邊考不開(kāi)心。死亡的知識(shí)在生活中用處不大，總有一些不愿意去讀。但我認(rèn)為，在這個(gè)過(guò)程中，我們也在獲得深入思考的能力，使我們不僅能看到事物的表面，而且能全面深入地看到事物；我們得到一種能吃苦的毅力，讓我們?cè)谝惶斓母鞣N事務(wù)上不懈怠，總是做得越來(lái)越好；我們獲得了一種心理素質(zhì)，在困難面前可以樂(lè)觀。還有就是我們的責(zé)任感，我們的判斷力等等。我們正在獲得更健全的人格和精神世界，這是我們研究了十幾年卻能受益幾十年的財(cái)富。
有大學(xué)問(wèn)題的人和沒(méi)有墨香的人眼睛不一樣。從大學(xué)問(wèn)問(wèn)題的人，眼神深邃，內(nèi)心智慧。有了這樣的眼睛，他們必須看得更遠(yuǎn)，開(kāi)拓更先進(jìn)的道路，讓他們的努力有所回應(yīng)，為我們這些16、17歲想要有所作為的人樹(shù)立路標(biāo)。
記得上學(xué)期的一個(gè)學(xué)長(zhǎng)曾經(jīng)說(shuō)過(guò)，他非常感謝在部隊(duì)養(yǎng)成了刻苦學(xué)習(xí)的習(xí)慣，這是他一生的財(cái)富。我們的前輩們不懈努力，勤奮學(xué)習(xí)，為社會(huì)做出了貢獻(xiàn)。也是我們想做的，要盡力。
我們從小就在學(xué)習(xí)。我們學(xué)會(huì)呼吸。我們學(xué)習(xí)攀登。我們學(xué)會(huì)了說(shuō)話。我們開(kāi)始學(xué)走路。一步一步來(lái)，我們堅(jiān)強(qiáng)，努力。我們已經(jīng)從一只新生的動(dòng)物變成了今天聰明又有些小才華的學(xué)生。我們努力了這么多年，不斷的學(xué)習(xí)讓自己變得更好。這些必做的事情，好好學(xué)習(xí)，只會(huì)比別人做的更好更快。是做，為什么不盡力呢？
中國(guó)有火藥，西方有槍。他們努力學(xué)習(xí)，我們停滯不前，所以被羞辱，被侵犯；我們憤怒地指責(zé)別人，卻沒(méi)有追根究底。有時(shí)候，我們懶散地浪費(fèi)一天時(shí)間，導(dǎo)致我們頭腦中的一扇門(mén)關(guān)閉，而我們卻不知道。
周恩來(lái)想為國(guó)家服務(wù)，所以他努力學(xué)習(xí)并取得了一些成就。我們有很多抱負(fù)，但很少開(kāi)始利用現(xiàn)在的時(shí)間。
我們?nèi)沃僬娴娜沃氐肋h(yuǎn)。根據(jù)人們的期望或夢(mèng)想努力學(xué)習(xí)。隨之而來(lái)的不是卓越的成就，而是我們?nèi)粘３砷L(zhǎng)中扎實(shí)的新進(jìn)步。
學(xué)習(xí)的演講稿 篇4
大家好，今天非常高興、非常榮幸能參加這樣一個(gè)盛會(huì)。今天我給帶來(lái)的演講是我的一點(diǎn)學(xué)習(xí)心得，題目叫做自學(xué)習(xí)的人工智能。首先大家都知道在60周年之際，我們首先應(yīng)該記住的是這位人工智能的先驅(qū)，圖靈。在他的問(wèn)題的感召下，我們就有了今天這樣的一個(gè)盛會(huì)和今天人工智能的飛速發(fā)展。他的問(wèn)題，機(jī)器可以思維嗎?可以從不同的維度來(lái)解釋?zhuān)敲词紫热祟?lèi)對(duì)人工智能的一個(gè)探索也可以圍繞對(duì)問(wèn)題不同解釋的探索。
第一個(gè)探索，應(yīng)該說(shuō)是在邏輯層面的探索。60年代人工智能的這些先驅(qū)就考慮用邏輯和搜索來(lái)研究人工智能，比如下棋、推理，比如說(shuō)可以去做路徑規(guī)劃等等。那么他們有一個(gè)很強(qiáng)的假設(shè)，這個(gè)假設(shè)應(yīng)該說(shuō)從某種程度上來(lái)說(shuō)是非常直觀的。智能包括計(jì)算機(jī)可能賦予的智能，是來(lái)自于計(jì)算物理符號(hào)的排列組合，我們只要能很聰明的把這些物理符號(hào)排列組合的話，人類(lèi)是可以從一系列的零和一的組合來(lái)得到。有了一些成就之后也發(fā)現(xiàn)這樣的假設(shè)是有它的瓶頸的。在之后大家又有一部分人著力于研究能夠有學(xué)習(xí)功能的人工智能，就有不同的學(xué)習(xí)算法，機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算法被研究出來(lái)。其中包括大家都熟悉的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
人工智能的幾個(gè)里程碑我們現(xiàn)在也很熟悉，第一個(gè)大家公認(rèn)的是里程碑是深藍(lán)，這個(gè)比賽意味著幾件事。一個(gè)是說(shuō)在大規(guī)模的搜索的狀態(tài)下，在可能的狀態(tài)空間的搜索，實(shí)際上是一個(gè)在物理符號(hào)的空間的排列組合。也就是說(shuō)在60年代人們的那些假設(shè)有一部分是正確的，我們確實(shí)可以從這種搜索和物理符號(hào)的排列組合獲得很多的智能。
緊接著的階段是，知識(shí)就是力量，這是隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)到來(lái)的一個(gè)熱潮，從網(wǎng)上，從不同的媒體我們會(huì)獲得很多數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)沉淀變成知識(shí)，我們就可以贏得像這樣一個(gè)電視大賽中的人機(jī)對(duì)戰(zhàn)。
這個(gè)之后，剛剛芮勇博士也深入的回顧了一下最近的人工智能的'突破，就是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突破從計(jì)算上來(lái)說(shuō)有幾個(gè)好處，其中一個(gè)好處是說(shuō)它把一個(gè)全局計(jì)算的需求變成一個(gè)本地計(jì)算的需求，在做到這樣的一個(gè)同時(shí)呢，又不失掉很多的信息，這個(gè)是計(jì)算機(jī)里面無(wú)數(shù)成就的一個(gè)中心點(diǎn)。這樣的一個(gè)成功就使得我們能夠在不同的層次來(lái)觀察同一個(gè)數(shù)據(jù)，同樣就可以獲得我們所謂的大局觀。就像這個(gè)圖，我們?cè)诓煌膶哟慰梢缘玫讲煌奶卣鳌?/p>
這里我們要特別強(qiáng)調(diào)的是人工智能也在另外一個(gè)方面潛移默化的默默的在耕耘，這個(gè)就叫做強(qiáng)化學(xué)習(xí)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)該說(shuō)是用來(lái)做人工智能規(guī)劃的有力工具，但不是唯一的規(guī)矩。規(guī)劃這個(gè)領(lǐng)域相對(duì)深度學(xué)習(xí)應(yīng)該說(shuō)更古老，研究的力度也很多。但在很長(zhǎng)時(shí)間一段處于靜默狀態(tài)，這個(gè)原因是因?yàn)樗谟?jì)算上有很大的瓶頸，不能有很大得數(shù)據(jù)量。一個(gè)例子就是強(qiáng)化學(xué)習(xí)在很長(zhǎng)時(shí)間以來(lái)只能解決一些玩具型的問(wèn)題，非常小的數(shù)據(jù)。但是最近的一個(gè)突破是Google的DeepMind，把深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)合在一起，這樣的一個(gè)議題使得很多強(qiáng)化學(xué)習(xí)所需要突破的瓶頸，就是狀態(tài)的個(gè)數(shù)能隱藏起來(lái)。這種隱藏就使得強(qiáng)化學(xué)習(xí)能夠大規(guī)模的應(yīng)付數(shù)據(jù)，就是說(shuō)應(yīng)付大數(shù)據(jù)。它突出的一點(diǎn)叫做端到端的學(xué)習(xí)，就是說(shuō)我們?cè)谶@里看到一個(gè)計(jì)算機(jī)的游戲，這個(gè)游戲的影像是輸入端，輸出端就是你要進(jìn)行的下一個(gè)動(dòng)作。這個(gè)動(dòng)作是正確還是不正確，到最后會(huì)獲得一個(gè)反饋，這個(gè)反饋不一定是現(xiàn)在得到，也許是后面幾步得到的。這一點(diǎn)和我們剛剛講的深度學(xué)習(xí)在圖像上面的應(yīng)用，就大不一樣。就更加復(fù)雜，更加契合人的行為，所以強(qiáng)化學(xué)習(xí)也是下一個(gè)突破。
我們看到這種端到端的深度學(xué)習(xí)，應(yīng)用在強(qiáng)化學(xué)習(xí)上，使得DeepMind到今天在很古老的單人的計(jì)算機(jī)游戲上已經(jīng)把人類(lèi)完全擊倒，它做到這樣是通過(guò)完全的自學(xué)習(xí)，自我修煉、自我改正，然后一個(gè)一個(gè)迭代。這個(gè)就是它迭代的一些結(jié)果，從左到右是一個(gè)時(shí)間軸，從下到上是它得到的效果。我們看到每一個(gè)游戲它的要求都是在不斷成長(zhǎng)的，就像我們一個(gè)學(xué)生在學(xué)習(xí)的過(guò)程當(dāng)中學(xué)到的知識(shí)越來(lái)越多，這個(gè)完全是自我實(shí)現(xiàn)，一個(gè)自學(xué)習(xí)的過(guò)程。
包括現(xiàn)在的AlphaGo也應(yīng)用了很多自學(xué)習(xí)的這種效果，使得我們現(xiàn)在終于認(rèn)清原來(lái)人工智能從60年代到20xx年的物理符號(hào)的假設(shè)，也就是說(shuō)以搜索為中心，以邏輯為中心的這種努力并沒(méi)有白費(fèi)，這種努力也是需要的。另外學(xué)習(xí)也是必不可少的，像我們熟知的深度學(xué)習(xí)。所以AlphaGo對(duì)我們的啟示，就是我們把兩者結(jié)合起來(lái)，才是一個(gè)完整的智能機(jī)器。這個(gè)我們可以叫做人工智能的通用性，也就是說(shuō)我們對(duì)于這兩個(gè)技術(shù)的某種結(jié)合，比方說(shuō)多一點(diǎn)搜索，少一點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)，或者反之我們夠可以得到用來(lái)解釋不同的人類(lèi)的智能行為。這種通用型，端到端的學(xué)習(xí)，可以用這個(gè)例子來(lái)表達(dá)。就是這個(gè)雞可以吃不同的食物，但是它下的蛋都是對(duì)人類(lèi)有用的。
這里我要特別提到一點(diǎn)，我們并不是找到了最后的目標(biāo)，這也是在不同的人工智能、強(qiáng)化學(xué)習(xí)，等等之類(lèi)的實(shí)驗(yàn)當(dāng)中我們發(fā)現(xiàn)一個(gè)特點(diǎn)。就是我們不能完全的依靠機(jī)器去全部自動(dòng)化的自我學(xué)習(xí)，至少到現(xiàn)在我們還沒(méi)有摸索出這樣一個(gè)路徑。這里是大學(xué)的例子，中文是永動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)，就是說(shuō)這個(gè)機(jī)器不斷的在網(wǎng)上爬一些網(wǎng)頁(yè)，在每個(gè)網(wǎng)頁(yè)里面都學(xué)到一些知識(shí)，把這些知識(shí)綜合起來(lái)，變成幾千萬(wàn)條知識(shí)，這些知識(shí)又會(huì)衍生新的知識(shí)。那么我們看到從下到上是隨著時(shí)間，知識(shí)量的增長(zhǎng)。那么它到了某一個(gè)程度實(shí)際上是不能再往上走了，因?yàn)橹R(shí)會(huì)自我矛盾。這個(gè)時(shí)候就需要人進(jìn)來(lái)進(jìn)行一部分的調(diào)節(jié)，把一部分不正確的知識(shí)去掉，讓它繼續(xù)能成長(zhǎng)。這個(gè)過(guò)程為什么會(huì)發(fā)生呢?是因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)一個(gè)很?chē)?yán)重的現(xiàn)象，就是自我偏差，這種偏差就可以體現(xiàn)在這種統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)重要的概念，就是我們獲得的數(shù)據(jù)也許是一個(gè)有偏數(shù)據(jù)，我們可能建了一個(gè)模型，對(duì)大部分的數(shù)據(jù)都有用，但其中有一些特例。我們?nèi)绾蝸?lái)處理這些特例，如何來(lái)處理我們訓(xùn)練數(shù)據(jù)和應(yīng)用數(shù)據(jù)之間的偏差，這個(gè)是我們下一步要研究的內(nèi)容。
一個(gè)非常有希望的技術(shù)叫做遷移學(xué)習(xí)，比方說(shuō)這個(gè)是在深度學(xué)習(xí)的模型上，在上面這一部分是一個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)訓(xùn)練好的模型。那么在一個(gè)新的領(lǐng)域，如果這兩個(gè)領(lǐng)域之間有某種聯(lián)系、某種相似性的話，我們就不一定在新的領(lǐng)域需要那么多的數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)，你只需要一小部分。我們之所以能做到這一點(diǎn)是我們可以把大部分的模型給遷移過(guò)來(lái)，我們?nèi)擞羞@種能力，但是我們?cè)谧鲞@種數(shù)據(jù)遷移的過(guò)程中，我們一定要牢記把這種有偏的數(shù)據(jù)偏差給消除掉。如果能做到這點(diǎn)我們就能做到不同形式的數(shù)據(jù)之間的知識(shí)遷移，比方說(shuō)我們可以讓一個(gè)計(jì)算機(jī)來(lái)讀很多文字，這樣的一個(gè)計(jì)算機(jī)去識(shí)別圖像，應(yīng)該比沒(méi)有讀這些文字，直接去學(xué)習(xí)圖像來(lái)的要容易。這個(gè)就更像我們?nèi)祟?lèi)的學(xué)習(xí)。這種學(xué)習(xí)也離不開(kāi)從下到上，從粗到細(xì)這樣的一種特征的選擇。
所以我們又得到另外一個(gè)概念，就是特征工程。深度學(xué)習(xí)給我們的一個(gè)有力的工具是能夠自動(dòng)的進(jìn)行不同層次，進(jìn)行大規(guī)模的新特征的抽取和特征的制造。那么這種特征在搜索引擎、廣告系統(tǒng)上面，可以達(dá)到萬(wàn)億級(jí)，也就是說(shuō)這個(gè)已經(jīng)完全不是人類(lèi)所可以控制的級(jí)別了。那么智能在這樣的級(jí)別上才可以產(chǎn)生。
但是現(xiàn)在人工智能仍然有一些困境，比方說(shuō)如何能夠讓人工智能來(lái)深層的理解文字，有一個(gè)著名的類(lèi)似于圖靈測(cè)試的比賽，深層次理解文字，這個(gè)是在自然語(yǔ)言上問(wèn)一些有歧異的問(wèn)題，計(jì)算機(jī)如果要能正確的回答這個(gè)問(wèn)題，那個(gè)模型不僅僅理解這些文字，而且要理解深層的背景文字，要理解周邊的文字，有很多文化在里面，如何能達(dá)到這一點(diǎn)?也是我們需要解決的。
同時(shí)深度模型還可以把它反轉(zhuǎn)，成為一種生成膜型。它不僅可以去對(duì)數(shù)據(jù)做一個(gè)決策，它還可以自己產(chǎn)生數(shù)據(jù)，可以產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)。比方說(shuō)這個(gè)是Google的一些研究員把一個(gè)深層模型里面的感知最深刻的那些圖像給描述出來(lái)，結(jié)果是這樣的，就非常有趣的生成膜型。
剛剛講的不同數(shù)字格式之間，文字和圖像之間，如果在深層實(shí)際上它們的區(qū)別已經(jīng)消失了。那這樣我們就可以對(duì)圖像去問(wèn)文字的問(wèn)題，甚至對(duì)文字去問(wèn)圖像的問(wèn)題。這樣數(shù)據(jù)的形式也就不重要了。
如果我們達(dá)到了遷移學(xué)習(xí)的要點(diǎn)，我們想問(wèn)下一步是不是可以把所有人類(lèi)經(jīng)歷過(guò)的這些學(xué)習(xí)的任務(wù)給沿著時(shí)間軸串起來(lái)，能夠讓機(jī)器向人一樣的，它的學(xué)習(xí)能力，它的智能在不斷的增長(zhǎng)，隨著時(shí)間。那么它所需要學(xué)習(xí)的努力程度，樣本數(shù)也是逐漸減少的。這個(gè)也是我們?cè)谂Φ囊粋�(gè)方向。
另外最近發(fā)表了一篇文章也說(shuō)明了遷移學(xué)習(xí)的重要性。這個(gè)文章叫做bayesianprogram learning，這是從一個(gè)例子就能學(xué)會(huì)，我們知道深度學(xué)習(xí)是千萬(wàn)個(gè)例子的。實(shí)際上它用了我們過(guò)去沒(méi)有涉及到的概念，就叫做結(jié)構(gòu)，如果我們了解了一個(gè)問(wèn)題的結(jié)構(gòu)，那么這個(gè)結(jié)構(gòu)的一個(gè)具體的形式只用一個(gè)例子就可以學(xué)會(huì)了。其他的部分，需要很多例子的那一部分可能是參數(shù)、統(tǒng)計(jì)，這一部分我們實(shí)際上可以通過(guò)遷移學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)習(xí)。也就是說(shuō)整個(gè)這個(gè)圓就圓滿了，就是一個(gè)閉環(huán)了。
同時(shí)人工智能的應(yīng)用也不僅僅是在圖像方面，這里的一個(gè)例子是亞馬遜的倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人。亞馬遜的倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人是在一個(gè)很大的空間，這些機(jī)器人會(huì)把這些貨架，每個(gè)貨架上面都有不同的貨品，把這些貨架偷到工人的面前，讓工人從貨架上面拿所需的貨品到箱子里面，然后快遞給客戶。為什么是這樣呢?因?yàn)楝F(xiàn)在的機(jī)器人技術(shù)在選擇，從貨架上選擇物體還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如人的熟練程度，但是它在路徑規(guī)劃，在機(jī)械的啟動(dòng)、抬起、放下已經(jīng)超過(guò)人了。所以亞馬遜的就很聰明的把機(jī)器的優(yōu)點(diǎn)和人的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合在一起，變成一個(gè)新的商業(yè)模式。如果過(guò)去建一個(gè)倉(cāng)儲(chǔ)在支持這個(gè)城市亞馬遜所有的物流的話，需要三個(gè)月時(shí)間，他用了這個(gè)把所有的傳送帶拆掉，變成機(jī)器人以后只用三天時(shí)間，這個(gè)收益是非常巨大的，也就是我們可以借鑒，可以拓展的一個(gè)經(jīng)驗(yàn)。
下面要講的，不僅在機(jī)器人，在圖像識(shí)別，實(shí)際上在我們的生活當(dāng)中，人工智能已經(jīng)深入了。這里舉的一個(gè)例子是我和我的一個(gè)學(xué)生戴文淵，建的一個(gè)公司，第四范式，這個(gè)公司可以讓過(guò)去在金融領(lǐng)域只能由人來(lái)服務(wù)重要的客戶，由人工智能來(lái)把這個(gè)能力拓展到幾千萬(wàn)人，讓每個(gè)人都享受到優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù)。這是一個(gè)非常大的工程。它背后的技術(shù)就是機(jī)器學(xué)習(xí)，我們所熟知的深度學(xué)習(xí)、知識(shí)學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。
最后我要說(shuō)幾點(diǎn)，我們看到這么多人工智能的努力，人工智能的有失敗的時(shí)候，有成功的時(shí)候，我們到現(xiàn)在能總結(jié)出什么經(jīng)驗(yàn)?zāi)?我覺(jué)得現(xiàn)在的人工智能的成功離不開(kāi)高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)，但是并不是未來(lái)的人工智能的成功一定需要大數(shù)據(jù)。那么我們下面要問(wèn)是不是在未來(lái)有小數(shù)據(jù)也可以讓人工智能成功，這就是今天我覺(jué)得在大學(xué)里面應(yīng)該做的一個(gè)研究，在工業(yè)上大家還在開(kāi)疆拓土，利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)在發(fā)現(xiàn)新的應(yīng)用利于。
第二個(gè)，就是要培養(yǎng)出更多的人工智能的人才。這些人才才可以來(lái)設(shè)計(jì)算法，這個(gè)也是我們今天在大學(xué)里面需要努力的一個(gè)方向。當(dāng)然這些都離不開(kāi)計(jì)算能力。
所以從這幾點(diǎn)上來(lái)看人工智能的努力也不是像有些人說(shuō)的，今天的人工智能的發(fā)展完全在工業(yè)，人工智能的發(fā)展也應(yīng)該一部分依靠大學(xué)，一部分依靠工業(yè)。就像我們所說(shuō)的大數(shù)據(jù)和人才的培養(yǎng)，小數(shù)據(jù)的研究。那么大數(shù)據(jù)的開(kāi)疆拓土更多的應(yīng)用，和更多的計(jì)算能力，確實(shí)來(lái)自于工業(yè)。所以這兩種結(jié)合我覺(jué)得是我們今后發(fā)展的一個(gè)方向。
最后我要說(shuō)一點(diǎn)，就是說(shuō)我們應(yīng)該說(shuō)已經(jīng)了解很多深度學(xué)習(xí)了，這個(gè)可以作為我們昨天的一個(gè)成就。那么今天我們?cè)趧倓傞_(kāi)始去獲得強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一個(gè)紅利，那么這個(gè)可能還不是在很多的領(lǐng)域得到應(yīng)用的，但是我要告訴大家的是，強(qiáng)化學(xué)習(xí)比大家想象的要更有用，比方說(shuō)它不僅僅是在圍棋或者是在計(jì)算機(jī)游戲上。在金融，在我們?nèi)粘Ｉ町?dāng)中，甚至在教育上，機(jī)器人的規(guī)劃都離不開(kāi)強(qiáng)化學(xué)習(xí)。那么這些應(yīng)該說(shuō)都是富人的游戲，也就是說(shuō)只有富人才能有這么多的大數(shù)據(jù)，有這么多的計(jì)算量去支持深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)這樣的實(shí)際應(yīng)用。那么我們明天要看到的應(yīng)該是遷移學(xué)習(xí)，因?yàn)檫w移學(xué)習(xí)能夠讓我們把大數(shù)據(jù)得到的模型遷移到小數(shù)據(jù)上面，使得千千萬(wàn)萬(wàn)的人都能夠受益，也就是說(shuō)人人都能享受人工智能帶來(lái)的紅利。我今天講到這兒，謝謝大家。
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