[核心提示] 本文重點解讀百度三層設(shè)計中(百度大腦，數(shù)據(jù)工廠，開放云)最頂層的設(shè)計，百度大腦計劃，讓我們來一次詳細(xì)的百度大腦解刨。
近日百度終于發(fā)布了讓人期待已久的百度大數(shù)據(jù)計劃，而本文重點解讀百度三層設(shè)計中(百度大腦，數(shù)據(jù)工廠，開放云)最頂層的設(shè)計，百度大腦計劃，讓我們來一次詳細(xì)的百度大腦解刨。
而該計劃究竟是什么讓我們來一次深入了解，必須從三層架構(gòu)一層層解刨。
第一層：開放云
作為一個人類嬰兒，最重中之重的事情就是記憶，而記憶也是一切的發(fā)展前提。同樣，我們將百度人腦看成人腦的話，那么第一件事情，必然是存儲。人類沒有記憶就沒有關(guān)聯(lián)，也更不用提決策與創(chuàng)造，而人類之所以能夠在靈長類動物中立足，正是有著極大的可以存儲記憶的腦容量，那么機(jī)器要模仿人腦也必然要建立在擁有龐大的存儲能力之上，百度在真正積累數(shù)據(jù)到一定程度后才開始該項目。
我們來看下百度存儲能力的發(fā)展過程：2010 年，百度的機(jī)器學(xué)習(xí)能力并不是很高，只擁有幾百臺的服務(wù)器，特征向量只有十萬。兩年后也就是 2012 年，百度的單集群規(guī)模達(dá)到了幾十萬，已經(jīng)完全能夠做到讓這些機(jī)器在同一時間做同一件事情，特征向量從十萬上升到兩百億!
而當(dāng)在百度達(dá)到兩百億后機(jī)器學(xué)習(xí)就到達(dá)了一定瓶頸，就算特征向量增加到三百億，四百億，對機(jī)器學(xué)習(xí)的幫助并不是很大，而此時擁極強(qiáng)存儲能力的百度開始了在機(jī)器學(xué)習(xí)上的“深度學(xué)習(xí)”的分支發(fā)展，進(jìn)而升級已有的人工智能大腦。
備注：
機(jī)器處理能力的評判標(biāo)準(zhǔn)有兩個：第一個是看服務(wù)器規(guī)模，第二個是看特征向量大小。
特征向量：將文本語音圖像視頻等內(nèi)容轉(zhuǎn)化為機(jī)器能夠讀懂的一連串關(guān)鍵數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)越多，機(jī)器學(xué)習(xí)的就會越好，用戶的搜索結(jié)果就會越精確，對用戶的搜索體驗效果也會隨之上升，但對服務(wù)器的壓力也會相應(yīng)加大。百度能夠僅用兩年時間從 10 萬直接飆升到 200 億，足以見得百度服務(wù)器技術(shù)實力的雄厚。
此外這一段并非只講存儲，同時也是在講百度大腦的發(fā)展，因為有了記憶就會發(fā)生關(guān)聯(lián)，進(jìn)而產(chǎn)生決策，這是一個整體前進(jìn)的過程。
第二層：數(shù)據(jù)工廠
作為一個人，要調(diào)取某部分的記憶，就會很自然的聯(lián)想到某個詞，某個畫面，某個音樂等等就能記起很多事情，比如當(dāng)你聽老歌時，看到童年的玩具時，洶涌的記憶總會被調(diào)出來。
當(dāng)然這是因為人類大腦的神經(jīng)連接結(jié)構(gòu)允許我們這樣去檢索，而機(jī)器是不允許的，數(shù)據(jù)存儲在硬盤上，機(jī)器想要找到某個數(shù)據(jù)，必須一個個訪問過去，機(jī)器沒有分類的概念，就像在圖書館中，機(jī)器是一個不會看分類的管理員，他要找某一本書時只能一本一本的找過去，十分笨拙。
也就是說，機(jī)器要想搜索什么內(nèi)容時，必須有人來幫助它建立起分類，但最矛盾的就是，在錯綜復(fù)雜的語言結(jié)構(gòu)中，我們很難為一個詞去下定義，比如當(dāng)你在說“蘋果”這個詞的時候，你如何告訴機(jī)器他的分類?"蘋果"究竟是一個名詞，還是一個公司?而決定一個詞的意義的則是語境，也就是機(jī)器要依靠其他詞語的出現(xiàn)來為這個詞做模糊的定義，不能完全給它下死定義而是要根據(jù)環(huán)境來下，并且它還應(yīng)當(dāng)是動態(tài)的，不斷變化的。
這種搜索技術(shù)也依然要百度的大腦配合才能達(dá)到，對每一個詞的定義應(yīng)該是一個庫，而這個庫中的每一個詞又都各自構(gòu)成庫，百度的數(shù)據(jù)工廠所創(chuàng)造的算法，就是在這么一個數(shù)據(jù)之海中去為他們建立管理，然后去索引。
數(shù)據(jù)工廠相當(dāng)于人腦中的記憶關(guān)聯(lián)過程：將某個詞同時與其他詞或是某個場景等等建立起動態(tài)關(guān)聯(lián)的過程。
第三層：百度大腦
人腦有了記憶，有了關(guān)聯(lián)之后就會進(jìn)行決策，比如小孩子碰到開水，燙到了手下次就不會碰，就是因為記憶了開水和燙手的痛苦，并將這兩個記憶關(guān)聯(lián)在了一起，才有了下次不去碰開水的決策。而百度大腦就是在模仿這些行為，做記憶關(guān)聯(lián)之后的決策、行動、創(chuàng)造。
我之前關(guān)于開放云和數(shù)據(jù)工廠的分析完全是建立在搜索引擎之上，只是站在了百度對漢語能力的理解而已，而那時百度的人工智能也確實只是剛出生的嬰兒而已，只能在 PC 端爬行，但是當(dāng)智能手機(jī)誕生，可穿戴智能設(shè)備的出現(xiàn)后，百度開始成為可以走路的嬰兒，此時百度大腦的智力已是高達(dá)兩歲的嬰兒水平。
從搜索引擎智能到硬件智能，這是一個平面到立體，二維到三維的過程。原因是以前百度搜集到的數(shù)據(jù)只能夠是 PC 端用戶的搜索行為，這之中充其量只有文字內(nèi)容罷了，百度所能夠建立的僅僅只是語言理解，對用戶的輸入文字?jǐn)?shù)據(jù)做不斷的處理與反饋，但是到了手機(jī)端，智能硬件端則完全變天，百度可以收集到的不僅僅只會是語言數(shù)據(jù)，更會收集到一整套的使用場景數(shù)據(jù)!
此時，百度從為用戶提供搜索結(jié)果的搜索引擎開始轉(zhuǎn)變?yōu)橄蛴脩籼峁┤轿唤鉀Q方案的人工智能，想象力無窮。
那么，百度大腦將會如何模仿人類的感知，再到思考，以至于最后產(chǎn)生決策、生產(chǎn)、創(chuàng)造呢?
感知部分：
這里，我們還是先回看百度在 PC 時代的處理方式，百度通過海量的用戶輸入的相同信息，以及他們對網(wǎng)頁的排序進(jìn)行的點擊，加上自身算法的種種規(guī)則，進(jìn)而對搜索結(jié)果進(jìn)行排序，將最優(yōu)的結(jié)果前置于用戶面前。那么以此類推在移動時代，百度能做的則是，通過海量的用戶的發(fā)起行為，然后根據(jù)他們最后的選擇行為，再根據(jù)用戶的周邊環(huán)境場景，建立起強(qiáng)大的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，進(jìn)而再為其決策。
而這里的感知則與 PC 時代完全不同，PC 時代感知的只是某個詞匯數(shù)據(jù)，但是這里感知的有兩者：第一是用戶的交互數(shù)據(jù)，用戶對機(jī)器做了什么，說了什么，輸入了什么圖片，人工智能會將這些行為轉(zhuǎn)化為機(jī)器能夠理解的特征向量等數(shù)據(jù)輸入進(jìn)機(jī)器。第二是物的數(shù)據(jù)，場景數(shù)據(jù)，比如用戶拍照中的場景，百度可以對其進(jìn)行智能識別，判斷其在哪里，是在餐館還是在旅游途中等等，并也將這些場景轉(zhuǎn)化為機(jī)器能夠讀懂的特征向量等數(shù)據(jù)，讓二者進(jìn)行一些必要的關(guān)聯(lián)。
當(dāng)然這些收集行為和 PC 時代一樣都是匿名的，百度根本不在乎任何一個單用戶的信息，百度在乎的是群體的決策信息，并利用這些信息進(jìn)行判斷后再為個體用戶作決策推薦。
思考部分：
同樣是類比于百度在 PC 時代的思考方式，百度拿到用戶搜索的數(shù)據(jù)，再拿到網(wǎng)站的數(shù)據(jù)后為語詞進(jìn)行了相關(guān)性關(guān)聯(lián)，為其進(jìn)行了群體模糊解釋，那么毫無疑問，百度會為其感知到的信息再次進(jìn)行模糊解釋，將感知到的信息進(jìn)行與其他感知的關(guān)聯(lián)處理，并且還會將之前已經(jīng)在搜索引擎上積累的信息融合進(jìn)來，進(jìn)而為人類整體行為做出解釋，并為個人想要選擇做某些事情的時候提供最優(yōu)方案。
就像嬰兒牙牙學(xué)語一樣，開始觀察周圍大人的說話與表情，并在自己的大腦中建立這一切的關(guān)聯(lián)性，開始嘗試學(xué)習(xí)大人說話的內(nèi)容，并說出來。
決策、生產(chǎn)、創(chuàng)造部分：
同樣是類比于百度在 PC 時代的思考方式，百度所做的決策就是幫用戶提供最優(yōu)的搜索結(jié)果，然后前置。那么也很好理解百度大腦在移動設(shè)備時代會如何幫助用戶決策，百度會根據(jù)各個已經(jīng)在數(shù)據(jù)庫中已有的常規(guī)用戶行為場景，再為某個用戶提供具體的方案。
當(dāng)百度大腦的思考過程執(zhí)行完畢后，就完成了對某件事的動態(tài)理解，而理解完后就要去為用戶產(chǎn)生最優(yōu)質(zhì)的結(jié)果，并再根據(jù)用戶的反饋進(jìn)行不斷調(diào)整。
就像嬰兒一樣，雖然還在牙牙學(xué)習(xí)，但是已經(jīng)開始在用積木搭建自己的城堡了。
案例：
百度大腦最大價值在于幫助用戶利用大數(shù)據(jù)做好預(yù)測工作，例如用百度大腦來預(yù)測城市熱度，目前百度根據(jù)海量的用戶行為(感知)已經(jīng)可以預(yù)測出某個城市兩周后的旅游熱度(思考與創(chuàng)造)，如果是景點的話可以預(yù)測兩天后的熱度。而這些預(yù)測也為用戶出行旅游提供了極大的參考價值。
結(jié)語：
百度在 PC 時代有過很多成就，但在移動智能設(shè)備上再次迎來全新的挑戰(zhàn)，在 PC 時代百度只需要解讀語言就夠了，但是在移動時代需要解讀的東西會更多，圖像識別，人臉識別，語音識別等等都是移動時代需要重新再深耕的新技術(shù)，并且用戶使用場景的復(fù)雜性要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于 PC 時代。但挑戰(zhàn)的同時也更藏著極大的機(jī)遇，這是一個從 PC 跨越到移動時代的人工智能大機(jī)遇，物聯(lián)網(wǎng)的日趨成熟必將導(dǎo)致人工智能真正的實用時代的來臨，這也是百度終于可以從二維上升到三維的機(jī)會，再加上百度已經(jīng)在 PC 時代的人工智能的成熟的積累，繼續(xù)進(jìn)化更像是理所當(dāng)然的事情。
*另外再說個題外話，這是不是意味著母體已經(jīng)開始降臨了?*
