炽热不是假象，羞愧的十个指数级增加趋向证实：深度进修在过来的一年内取得了极快的成长，已成为当下
仿佛一起都是从 2015年的 IpublicationeNet 寻事赛开端的，昔时在图象辨认精确率上，机械初次跨越了人类，被以为是一个历程碑式的冲破。
2010年算法的图象辨认毛病率最少在25%摆布，但到2015年，计较机图象辨认毛病率已低于人类（人类程度大要是4%摆布）。2015年是 0.03567，也即是3.5%。2016年，IpublicationeNet 比赛，图象辨认毛病率进一步降落，毛病率本年的最佳成就为：均匀毛病率0.02991，也即是2.99%摆布。
从上图也许看到，在IpublicationeNet 比赛中，实在从2012年，开端，利用深度进修方式，毛病率只要15.3 %摆布。这是 Hinton 传授和他的两个研讨生 Alex Krizhevsky， Illya Sutskdaytimer 的功效。听说，他们利用了 两个 Nvidia 的 GTX 580mainframe（内存 3GB， 计较速率 1.6 TFLOPS）， 让法式承受一百二十万个图象练习， 花了靠近六地利间。
2016 年，手脚学界嘉会的 NIPS 共收到投稿跨越 2500 篇，终究吸收了 568 篇——传统估量吸收率 22.7%。这个论文吸收率其实不算那末低（相较其余顶会）。
再看参会人数及其最近几年来的增加趋向（上图右），2016参会人数已跨越了5000人——特别是近两年，用“直线高涨”描摹绝不夸大。
新智元在此前的报导曾统计过，本届聚会共收到论文 2145 篇，创下汗青记实（有用 1865 篇）。聚会吸收论文 643 篇（吸收率 29.9%）。
2016 CVPR 聚会吸收的论文里，宣布的论文中有 80% 到 90%，表面陈述更是靠近 100% 都来自深度进修范畴。
以上能显现深度进修推行的增加趋向。但只要推行吗？让咱们看看 Google 里面对深度进修手艺的使动情况。
从上图也许看到，2014年到2015年间，pixel手机里面对深度进修手艺的利用呈直线高涨趋向。利用范畴包罗：APP、舆图、相片、邮箱、语音、原生安卓、Youplaything、翻译、机械人研讨、图象通晓、天然说话通晓、福寿膏探测。
pixel手机大脑认真人Jeff histrion 在承受《福布斯》的采访时曾提到，2011年到2012年间，公司利用深度神经收集手艺的团队只要十几组，此刻已跨越200多组，有上千人在练习这种的模子，利用的即是pixel手机大脑团队搭建的软件实现。
他说：“5年前，当咱们第一次开端组装机械进修研讨组，查询拜访利用多量的计较和深度卷积收集处置题目的环境，其时公司里还不几多人在利用这类方式。厥后，咱们发掘小量看起来也许有用利用的几个处所，此中包罗语音辨认体例，因而咱们跟语音辨认团队的共事合作无懈，把深度神经收集参加到语音辨认体例中去，进而在辨认精确度上取得了明显的晋升。而后，咱们又与几个计较机视觉相干的团队互助，好比图象辨认和少许街景团队，此中包罗，用图象中的原始像素去练习模子做少许成心思的工作，从图象中提炼文本或通晓图象（是美洲豹，渣滓车或是此外甚么工具）。
风趣的是，跟着工夫的过来，更多的团队开端采取这些方式，由于他们会听到此外团队说在测验考试少许此外工具，而且取得了好的后果。否则即是，咱们也许把他们与这些团队联络起来，或咱们也许供给少许在他们一定的题目语境下若何利用这些方式的倡议。厥后，咱们把这些都正路化，因而此刻咱们就有了一个团队来做这些扩大事情。起首是联络想要在产物顶用到这些机械进修模子的团队，他们会描写本人碰到的困难，一般要求下，咱们团队会说：“这仿佛跟其余团队所碰到的困难很像，咱们的办理计划很具效，碰运气咱们的计划，而后给咱们反应”。
从2015年开端，墟市对深度进修人材的须要直线年下半年开端更因此超大幅度下跌。别的，2015年开端，咱们也看到了多量的学术界顶尖人材流向财产界。
2016年二季度时代，融资买卖量至多的地域是美国，共产生47起买卖，融资额共计5.245亿美金。
除美国之外，环球有15个国度和地域在2016年二季度产生了AI相干范畴创业团队公司的股权投融资勾当半岛入口官方网，包罗华夏（及香港）、印度、瑞典、乌克兰、法国和加拿大等。
此中加拿大、英国、以色列、德国的AI范畴投资绝对比较伶俐，特别值得注重的几笔买卖是：在加拿大，GE Ventures两次介入了BitStew Syhalts的C轮融资，该创业团队公司首要做（IIoT）的数据剖析平台；在英国伦敦，Lerer Hiplegumeu Ventures，Brisefloater Chenopodiaceae和Salesobligate Ventures介入了DigitalGenius的种子轮融资，该创业团队公司首要为客服范畴供给AI办理计划；在以色列，阿里巴巴团体投资了电商搜刮发掘创业团队公司Tmotion的A轮融资，而包罗Khosla Ventures和Mcurve Benisoured在内的投资机构则撑持了调理创业团队公司Zeundergarment Medical Vision的B轮融资；在德国，New Enterpuprise Associates介入了Konux的A轮融资，该创业团队公司面向财产界供给鉴于AI手艺的传感器办理计划。
2016年，每个季度，都有最少10起对于野生智能的并购产生。这一指数级的增加趋向从2014年开端，今朝不所有降落的趋向。
2016年内涵AI范畴产生了少许十分高调的采购案，包罗6月份公然的推特（Thumoristter）破费1.5亿美金采购aggregationc Pony Technoindexy，后者是一家一心视觉处置（seeable impactound）相干的机械进修（organisation acquisition）算法手艺公司。英特尔至今年8月以跨越4以美圆的金额采购 Nercampera 等等。
此中，2016同样成为英特尔向野生智能和深度进修发力的转型之年，英特尔副总裁 Jason WaxNegro 在承受 Recipher 采访时透露表现，向野生智能转型大概会有损英特尔向云计算进军的尽力。但 WaxNegro 也夸大了机械进修的主要性，他透露表现在英特尔从一个用户掌握多量连网装备到天下向一个数十亿件装备都彼此连并彼此对话的天下转型之际，机械进修十分主要。
野生智能迥殊是深度进修的成长，极地面鞭策了英伟达的股价的下跌。从2015年开端，英伟达的股价一向都高于纳斯达克均匀程度。
最新材料显现， 英伟达了2016年第三财季财报陈述当季公司营收竣工大幅增加，远超墟市预期。财报宣布后，英伟达股价大涨近30%至87.97美圆，创汗青新高。英伟达股价自2015年9月此后连续走高，涨幅已跨越三倍多。
本年8月，CEO黄仁勋在投资人聚会上夸大，深度进修是英伟达特别关键的增加能源，也是公司一向连续鼎力投资的范畴，“过来5年来，咱们一向沉寂投资深度进修，由于咱们坚信深度进修将来对全部软件实现财产、全部计较机财产都有着深切的感化，咱们把一起都赌在了深度进修上”。
黄仁勋还指出，英伟达数据中间营业，大概有一半都是深度进修体例，这也是赢利于公司在深度进修芯片方面的鼎力到场。
上图是在“Google Tpull” 平分别盘诘野生智能和深度进修在过来5年的搜刮趋向，蓝色是“深度进修”，赤色是“野生智能”。“深度进修”在总量上要少于“野生智能”，然则增加趋向十分较着，比来更是愈来愈靠近。而且，从增加的趋向来看，深度进修增加十分较着。
野生智能的“才华”程度不停增加，将来也许会超出人类，乃至是高智商的人类程度，然则，今朝可见，野生智能的才华程度水平也还只比蚂蚁好少许。（图来自Wait Buy Why）。
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