【精華】學(xué)習(xí)的演講稿四篇
演講稿特別注重結(jié)構(gòu)清楚，層次簡明。在日常生活和工作中，演講稿對我們的作用越來越大，那要怎么寫好演講稿呢？以下是小編精心整理的學(xué)習(xí)的演講稿4篇，希望對大家有所幫助。
學(xué)習(xí)的演講稿 篇1
同學(xué)們：
首先，請?jiān)试S我代表學(xué)校黨委、行政，代表全體師生員工向新同學(xué)表示最熱烈的歡迎！
同學(xué)們，你們光榮地來到華中科技大學(xué)，來到這所全國著名的高等學(xué)府，即將開始你們新的學(xué)習(xí)階段。今天，我不妨就“學(xué)習(xí)”與同學(xué)們說幾句話。
1．為什么學(xué)習(xí)
你們已經(jīng)知道為了國家、為了民族、為了家庭、也為了你們自己而學(xué)習(xí)，這是理所當(dāng)然的。
我要說，還要為了某種未知而學(xué)習(xí)。這個(gè)宇宙和世界中，有太多的未知需要我們學(xué)習(xí)，需要我們探求。人類的未知還太多，你們的未知就更是沒有窮盡了。對未知的渴求應(yīng)該是有知識、有抱負(fù)的人的標(biāo)志之一。
我想說，還要為了某個(gè)夢想而學(xué)習(xí)�！拔矣幸粋�(gè)夢”，這是世界千年名言之首。人之為人，不能沒有夢想，然而夢想的實(shí)現(xiàn)一定需要學(xué)習(xí)。
我還要說，為了生命的過程而學(xué)習(xí)。其實(shí)，學(xué)習(xí)就是成長過程之關(guān)鍵。成長中一定需要學(xué)習(xí)，人都要在學(xué)習(xí)中成長。當(dāng)國家和你們的家庭為你們提供如此好的學(xué)習(xí)條件的時(shí)候，你們更應(yīng)該珍惜這個(gè)機(jī)會。
我還想說，既然為了生命的過程而學(xué)習(xí)，更進(jìn)一步，就要無為而學(xué)習(xí)。著名教育家杜威言“教育本身并無目的”，其意義恐怕也在于此。真正的無為乃是無所不為。
2．學(xué)習(xí)什么
你們已經(jīng)知道要學(xué)習(xí)馬克思主義，你們已經(jīng)知道要學(xué)習(xí)科學(xué)與人文知識，這是不言而喻的。
我要說，你們還要學(xué)習(xí)社會。雖然你們來到大學(xué)這個(gè)知識的殿堂，可千萬不要忘記了解和學(xué)習(xí)社會。高爾基的大學(xué)不就是社會嗎？學(xué)習(xí)社會，你會充滿希望和激情；學(xué)習(xí)社會，你會堅(jiān)定信仰和方向；學(xué)習(xí)社會，你們可以齊家治國；學(xué)習(xí)社會，你們可以走向四海八方。
我想說，你們還要學(xué)習(xí)情感。一個(gè)沒有健康情感的人是不健全的人。責(zé)任是一種情感，尤其是青年人，對社會、家庭、國家、民族，乃至集體，都應(yīng)該有一份責(zé)任；同情是一種情感，惻隱之心，人皆有之。尤其對于弱勢群體或弱者，現(xiàn)代青年更應(yīng)該充滿同情；愛心是一種情感，社會因?yàn)槌錆M愛心而更文明，環(huán)境因?yàn)槿祟惖膼坌亩篮�，你們因�(yàn)槌錆M愛心而更有魅力、更有前途。
我還要說，你們要學(xué)習(xí)競爭。生態(tài)的繁榮需要競爭，人類社會的進(jìn)化需要競爭，你們的發(fā)展一樣需要競爭。競爭需要追求卓越，競爭需要?jiǎng)?chuàng)造。
我還想說，你們要學(xué)習(xí)和諧。社會需要和諧，環(huán)境需要和諧。為了社會和環(huán)境的和諧，你們能做什么？你們還要學(xué)習(xí)如季羨林先生所言的自身和諧。沒有自身和諧，你們很難為社會和環(huán)境的和諧作出貢獻(xiàn)；沒有自身和諧，你們可能迷失自我，失去目標(biāo)，還可能陷入茫然、苦悶、掙扎、甚至崩潰。
3．怎樣學(xué)習(xí)
你們已經(jīng)知道怎樣在課堂中、在書本里、在實(shí)驗(yàn)室學(xué)習(xí)，這都是必要的。我還要告訴同學(xué)們，懂得情景學(xué)習(xí)、能動(dòng)學(xué)習(xí)、技巧學(xué)習(xí)。
學(xué)習(xí)的演講稿 篇2
各位家長、同學(xué)們：
大家好！
我是五年級七班的學(xué)習(xí)委員齊xx。作為學(xué)生，主要任務(wù)就是學(xué)習(xí)，我很高興能與大家分享我對提高學(xué)習(xí)效率的想法。
我認(rèn)為學(xué)習(xí)首先要制定一個(gè)學(xué)習(xí)目標(biāo)，有了目標(biāo)才能主動(dòng)學(xué)習(xí)，為夢想打拼！這樣不僅能培養(yǎng)孩子的積極性，還能培養(yǎng)孩子的耐心。
上課認(rèn)真學(xué)習(xí)，積極回答問題也是非常重要的。一節(jié)課四十分鐘，只有充分的利用起來，才能提高效率，不浪費(fèi)寶貴的時(shí)間。把這四十分鐘牢牢的把握住，也不是件容易事，得努力才行。
假期里認(rèn)真復(fù)習(xí)和預(yù)習(xí)新知也是不可缺少的。把學(xué)過去的知識復(fù)習(xí)幾遍，在腦海中的記憶也增加了不少，這樣，對以后的的學(xué)習(xí)就會有很大的幫助；積極預(yù)習(xí)新知也很重要，等到學(xué)的時(shí)候，便一點(diǎn)就通了。
同學(xué)們，這只是我的個(gè)人想法，為了美好的明天，加油吧！
我的成績在班里還不錯(cuò)，與上學(xué)期相比有了很大的進(jìn)步。老師讓我把我學(xué)習(xí)上的一些體會講給大家聽聽，回家后我仔細(xì)地回顧了這段時(shí)間的學(xué)習(xí)心得，下面我就坦誠地向大家說說，希望給同學(xué)帶來幫助，同時(shí)也更希望大家對我學(xué)習(xí)上的一些不足提出意見和建議，使大家共同進(jìn)步。
首先，我要講講學(xué)習(xí)的態(tài)度問題，因?yàn)椤皯B(tài)度決定一切”。以前，我曾經(jīng)把學(xué)習(xí)當(dāng)成爸爸媽媽交給我的任務(wù)，每天總要父母催著才去完成，這時(shí)，我身心也特別的累，作業(yè)做起來沒有積極性，沒到晚上8—9點(diǎn)鐘就打哈欠，腦子里一片糊涂，功課自然做得較差。這樣的狀況又使自己的學(xué)習(xí)自信心受到傷害，造成惡性循環(huán)。當(dāng)我慢慢明白了學(xué)習(xí)是要靠自己的，未來競爭也很激烈時(shí)，我的學(xué)習(xí)態(tài)度有了很大的轉(zhuǎn)變。我們大多數(shù)同學(xué)早上6點(diǎn)起床，晚上10點(diǎn)睡覺，而在這每天3分之2的時(shí)間里，都做了些什么呢？是在認(rèn)真學(xué)習(xí)，還是在做一天和尚撞一天鐘？請千萬不要浪費(fèi)這些時(shí)間，因?yàn)槔速M(fèi)時(shí)間就是浪費(fèi)生命，生命只有一次。
其次，我要講講學(xué)習(xí)的方法。首先，請不要放棄對學(xué)習(xí)的熱情，不要因?yàn)槟壳白约撼煽儾焕硐攵鴨适判�。因�(yàn)槠鋵?shí)你和其他同學(xué)一樣有同樣的智商、同樣的時(shí)間、同樣的學(xué)習(xí)環(huán)境，只是他用在學(xué)習(xí)上的心思和時(shí)間比你更多而已。從現(xiàn)在開始，認(rèn)真對待每一節(jié)課，認(rèn)真記錄每一次筆記，認(rèn)真完成每一次作業(yè)，對不懂的題目要積極地搞懂它，這樣，作業(yè)的正確率會慢慢地提高，自信心會增強(qiáng)，學(xué)習(xí)的積極性會提高。
還有一點(diǎn)就是行動(dòng)和勤奮。要去做一件事情決不能紙上談兵，一定要付諸實(shí)施。“行動(dòng)是成功的開始”，著名教育家陶行知先生說：“行動(dòng)是老子，知識是兒子，創(chuàng)造是孫子”。一切事情有行動(dòng)才有結(jié)果。誰都知道“天才是百分之一的靈感和百分之九十九的汗水”。學(xué)習(xí)是有些苦，但不要怕苦，一分耕耘一分收獲，如果你愿意把你玩的時(shí)間和腦子用在學(xué)習(xí)上，你一定會有收獲的，一點(diǎn)一滴匯成知識的海洋，希望你早日在知識的海洋里翱翔，豐收知識的果實(shí)。
先苦后甜欣慰的，先甜后苦是可憐的。希望大家共同努力，從現(xiàn)在開始，端正學(xué)習(xí)態(tài)度，振奮精神，不怕困難，找準(zhǔn)方法，在學(xué)習(xí)中找到自己的一片天地。
學(xué)習(xí)的演講稿 篇3
在學(xué)校中厭學(xué)的學(xué)生越來越多，不僅僅是學(xué)習(xí)基礎(chǔ)不好的學(xué)生，學(xué)習(xí)優(yōu)秀的學(xué)生也有很多厭學(xué)的，學(xué)習(xí)對他們來說要么是一種負(fù)擔(dān)，要么是一種不得不做的作業(yè)，而很少有人覺得學(xué)習(xí)是一種快樂。為什么在物質(zhì)條件越來越好的今天厭學(xué)現(xiàn)象卻越來越多的產(chǎn)生？學(xué)習(xí)對人生，對于我們生命成長的意義究竟在哪里？
我認(rèn)為：學(xué)習(xí)是生存的需要。
一個(gè)偶然的機(jī)會，我在夜班的公交車上遇到兩個(gè)人。他們40多歲模樣，滿臉疲憊，但興致卻很高，談著讀書啊上課啊考試啊，好像在參加什么培訓(xùn)班。我好奇地問：“你們都這么大歲數(shù)了，還要讀書嗎？”他們看著我詫異的神情，笑了，一個(gè)說：“你一定還在念書吧？現(xiàn)在社會競爭這么激烈，不學(xué)習(xí)能生存下去嗎？”——學(xué)習(xí)是為了生存！我雖然對他們的話談不上有多深的體會，但卻明顯感到了“學(xué)習(xí)”二字別樣的分量。
是的，為了生存而學(xué)習(xí)！也許我還太年輕、太幼稚，不懂得什么叫生活，什么叫生存壓力；我只知道向父母要錢，然后花掉，再要，再花，很少去想錢是從什么地方來的，怎么來的。也許等到有一天，我也有了孩子，我也要供他們吃飯，供他們花銷，給他們交學(xué)費(fèi)；也許等到有一天，我也被社會淘汰了，孤獨(dú)地在茫茫人海中彷徨，看不到人生的希望……也許只有到那時(shí)，我才會最最渴望以書籍作船，穿越人生的溝溝坎坎。
學(xué)習(xí)是成長的需要。
學(xué)習(xí)是提高自身素質(zhì)的需要。
學(xué)習(xí)是豐富人生的需要。
身邊的研究生們沒事的時(shí)候，便拿出隨身帶的書來翻看。我問他：“你都研究生畢業(yè)了，還看什么書��！對你來說，生活根本沒有什么問題呀！”“哈——”研究生笑了，說道：“學(xué)習(xí)不是為了別人，也不僅僅是為了錢財(cái)，學(xué)習(xí)的真正意義，是為了豐富自己，提高人生的境界�！痹瓉韺W(xué)習(xí)還有如此深的意義、如此高的境界��！難怪有人學(xué)得痛苦不堪，有人卻學(xué)得輕松快樂呢！我明白什么叫“聽君一席話，勝讀十年書”了。
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。今天我給帶來的演講是我的一點(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。在他的問題的感召下，我們就有了今天這樣的一個(gè)盛會和今天人工智能的飛速發(fā)展。他的問題，機(jī)器可以思維嗎?可以從不同的維度來解釋，那么首先人類對人工智能的一個(gè)探索也可以圍繞對問題不同解釋的探索。
第一個(gè)探索，應(yīng)該說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研究人工智能，比如下棋、推理，比如說可以去做路徑規(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)該說從某種程度上來說是非常直觀的。智能包括計(jì)算機(jī)可能賦予的智能，是來自于計(jì)算物理符號的排列組合，我們只要能很聰明的把這些物理符號排列組合的話，人類是可以從一系列的零和一的組合來得到。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。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)在物理符號的空間的排列組合。也就是說在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的排列組合獲得很多的智能。
緊接著的階段是，知識就是力量，這是隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)到來的一個(gè)熱潮，從網(wǎng)上，從不同的媒體我們會獲得很多數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)經(jīng)過沉淀變成知識，我們就可以贏得像這樣一個(gè)電視大賽中的人機(jī)對戰(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)算上來說有幾個(gè)好處，其中一個(gè)好處是說它把一個(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，我們在不同的.層次可以得到不同的特征。
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)該說是用來做人工智能規(guī)劃的有力工具，但不是唯一的規(guī)矩。規(guī)劃這個(gè)領(lǐng)域相對深度學(xué)習(xí)應(yīng)該說更古老，研究的力度也很多。但在很長時(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)在很長時(shí)間以來只能解決一些玩具型的問題，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。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)，就是說我們在這里看到一個(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)把人類完全擊倒，它做到這樣是通過完全的自學(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的，就像我們一個(gè)學(xué)生在學(xué)習(xí)的過程當(dāng)中學(xué)到的知識越來越多，這個(gè)完全是自我實(shí)現(xiàn)，一個(gè)自學(xué)習(xí)的過程。
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)清原來人工智能從60年代到20xx年的物理符號的假設(shè)，也就是說以搜索為中心，以邏輯為中心的這種努力并沒有白費(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對我們的啟示，就是我們把兩者結(jié)合起來，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，也就是說我們對于這兩個(gè)技術(shù)的某種結(jié)合，比方說多一點(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解釋不同的人類的智能行為。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人類有用的。
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)，就是說這個(gè)機(jī)器不斷的在網(wǎng)上爬一些網(wǎng)頁，在每個(gè)網(wǎng)頁里面都學(xué)到一些知識，把這些知識綜合起來，變成幾千萬條知識，這些知識又會衍生新的知識。那么我們看到從下到上是隨著時(shí)間，知識量的增長。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會自我矛盾。這個(gè)時(shí)候就需要人進(jìn)來進(jìn)行一部分的調(diào)節(jié)，把一部分不正確的知識去掉，讓它繼續(xù)能成長。這個(gè)過程為什么會發(fā)生呢?是因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)一個(gè)很嚴(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，對大部分的數(shù)據(jù)都有用，但其中有一些特例。我們?nèi)绾蝸硖幚磉@些特例，如何來處理我們訓(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來，我們?nèi)擞羞@種能力，但是我們在做這種數(shù)據(jù)遷移的過程中，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)之間的知識遷移，比方說我們可以讓一個(gè)計(jì)算機(jī)來讀很多文字，這樣的一個(gè)計(jì)算機(jī)去識別圖像，應(yīng)該比沒有讀這些文字，直接去學(xué)習(xí)圖像來的要容易。這個(gè)就更像我們?nèi)祟惖膶W(xué)習(xí)。這種學(xué)習(xí)也離不開從下到上，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)到萬億級，也就是說這個(gè)已經(jīng)完全不是人類所可以控制的級別了。那么智能在這樣的級別上才可以產(chǎn)生。
但是現(xiàn)在人工智能仍然有一些困境，比方說如何能夠讓人工智能來深層的理解文字，有一個(gè)著名的類似于圖靈測試的比賽，深層次理解文字，這個(gè)是在自然語言上問一些有歧異的問題，計(jì)算機(jī)如果要能正確的回答這個(gè)問題，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，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圖像去問文字的問題，甚至對文字去問圖像的問題。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)，我們想問下一步是不是可以把所有人類經(jīng)歷過的這些學(xué)習(xí)的任務(wù)給沿著時(shí)間軸串起來，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，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)也是我們在努力的一個(gè)方向。
另外最近發(fā)表了一篇文章也說明了遷移學(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，我們知道深度學(xué)習(xí)是千萬個(gè)例子的。實(shí)際上它用了我們過去沒有涉及到的概念，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)際上可以通過遷移學(xué)習(xí)來學(xué)習(xí)。也就是說整個(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)例子是亞馬遜的倉儲機(jī)器人。亞馬遜的倉儲機(jī)器人是在一個(gè)很大的空間，這些機(jī)器人會把這些貨架，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。如果過去建一個(gè)倉儲在支持這個(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)公司可以讓過去在金融領(lǐng)域只能由人來服務(wù)重要的客戶，由人工智能來把這個(gè)能力拓展到幾千萬人，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)、知識學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。
最后我要說幾點(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)?我覺得現(xiàn)在的人工智能的成功離不開高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)，但是并不是未來的人工智能的成功一定需要大數(shù)據(jù)。那么我們下面要問是不是在未來有小數(shù)據(jù)也可以讓人工智能成功，這就是今天我覺得在大學(xué)里面應(yīng)該做的一個(gè)研究，在工業(yè)上大家還在開疆拓土，利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢在發(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)然這些都離不開計(jì)算能力。
所以從這幾點(diǎn)上來看人工智能的努力也不是像有些人說的，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)的開疆拓土更多的應(yīng)用，和更多的計(jì)算能力，確實(shí)來自于工業(yè)。所以這兩種結(jié)合我覺得是我們今后發(fā)展的一個(gè)方向。
最后我要說一點(diǎn)，就是說我們應(yīng)該說已經(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。那么今天我們在剛剛開始去獲得強(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)劃都離不開強(qiáng)化學(xué)習(xí)。那么這些應(yīng)該說都是富人的游戲，也就是說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，使得千千萬萬的人都能夠受益，也就是說人人都能享受人工智能帶來的紅利。我今天講到這兒，謝謝大家。
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