编者按：日前，微软亚洲研究院主管研究员秦涛博士受邀作客钛媒体，分享他对深度学习挑战和解决方案的思考 ，本文为秦涛博士在此次分享的实录整理。

大家好，我是微软亚洲研究院的秦涛，今天我将分享我们组对深度学习这个领域的一些思考，以及我们最近的一些研究工作。欢迎大家一起交流讨论。

　　先介绍一下我所在的机器学习组。微软亚洲研究院机器学习组研究的重点是机器学习，包含机器学习的各个主要方向，从底层的深度学习分布式机器学习平台(AI的Infrastructure)到中层的深度学习、强化学习、符号学习算法以及再上面的机器学习理论。

　　人工智能近年的进展

从1956年达特茅斯会议上人工智能的诞生开始，到如今人工智能已经发展了61年，这期间人工智能历经风雨，经历了数次高潮也有数次低谷，每次高潮都是因为核心技术的提出引起了人们极大的兴趣，吸引了大量的资金的投入。但同时由于大家的期望值远远超过了技术所能够达到的高度，因此当人们发现巨大的资金和人才的投入不能达到预期成果的时候，人工智能的冬天也随之而来。幸运的是，现在我们正处于人工智能的第三次浪潮，并且目前看来，距离下一个冬天还是挺远的。从媒体的报道，大家可能都能了解到，人工智能在各个方向都取得了非常大的进展，不管是研究上、实践上，还是应用上。下面我们简单回顾一下人工智能近年来在各个方向取得的进展。

早在2012年，微软就在“21世纪的计算”大会上展示了一个同声传译的系统，这个系统其实相当复杂：当微软研究院创始人Rick Rashid用英文演讲的时候，这个系统首先需要将英文的语音识别成英文的文本，然后通过一个翻译系统把英文翻译成中文，然后再把中文文本合成成为中文的语音。整个复杂的过程都是通过深度学习的技术来支撑的。

在2015年底，发生了一件对计算机视觉领域而言非常重要的事情，就是微软亚洲研究院的研究员提出了一个新的基于CNN的深度模型叫做残差网络，这个残差网络深度高达152层，取得了当时图象识别比赛上面最好的成绩。到现在为止，深度残差网络在计算机视觉的研究中被广泛使用，并且被集成到微软还有其他大公司的产品中。

再到后来，2016年初，可能大家都知道，AlphaGo这个系统打败了围棋世界冠军李世石，这非常出乎人们的预料，特别是AI专家的预料，因为大家普遍认为，机器要在围棋上战胜人类可能还需要20年。在2016年下半年，微软宣布了另外一项AI上的进展，就是在日常对话的语音识别中，微软的技术已经达到了人类的水平，这也是非常了不起的，因为如果大家关注一下我们日常的讲话，就会发现，其中有很多停顿，并且带一些语气词，与朗诵或者新闻播音相差很大，这种日常对话识别要达到人类的水平是很不容易的。

从以上的简单回顾可以看出，人工智能的第三波浪潮和深度学习是分不开的。深度学习里最经典的模型是全连接的神经网络，就是每相临的两层之间节点之间是通过边全连接；再就是卷积神经网络，这个在计算机视觉里面用得非常多；再就是循环神经网络RNN，这个在对系列进行建模，例如自然语言处理或者语音信号里面用得很多，这些都是非常成功的深度神经网络的模型。还有一个非常重要的技术就是深度强化学习技术，这是深度学习和强化学习的结合，也是AlphaGo系统所采用的技术。

深度学习的成功主要归功于三大因素——大数据、大模型、大计算。现在可以利用的数据特别是人工标注的数据非常多，使得我们能够从数据中学到以前没法学习的东西。另外技术上的发展使得训练大模型成为了可能，例如上千层的深度神经网络，这个在四年以前都觉得不能想象的事情，现在都已经发展成为现实，并且在产品中都有了很广泛的使用。再就是大计算，从CPU到GPU，可获取的计算资源越来越丰富。

大数据、大模型、大计算是深度学习的三大支柱，因此这三个方向都是当前研究的热点，例如如何从更多更大的数据里面进行学习，如何训练更大更深的模型。非常深的模型，当前更成功的例子是在计算机视觉里面，但如何把这种更深的模型引入到自然语言处理里面，还需要研究，例如当前几个大公司的神经机器翻译模型，都是利用较深的RNN，但是还是远远达不到残差网络的深度。从大计算这个方面来讲，整个演变过程是从CPU到GPU到FPGA，再发展到现在有些公司定制自己专有芯片，国内的有一些创业公司，也都在做一些AI芯片，专门为AI来设计一些硬件。大计算另外一个角度就是深度学习的平台和系统，这个可以说是各大AI或者是互联网公司的着重发力的地方，例如微软的CNTK、DMTK，再比如TensorFlow、Torch，以及学术界的开源平台包括Theano、Caffe、MxNet等等。可以预计，在短期内，各大公司还会在这个领域做非常激烈的竞争，希望能够吸引第三方公司使用他们的平台和系统。