NVIDIA 连载到第五集的 Podcast，你最关心的人工智能进展都在这了

雷锋网按：人工智能正在改变着世界的格局，人类的生活方式。在这场时代浪潮下，各大科技巨头都不敢放松一秒，以免被后浪们推下舞台。前不久， NVIDIA 推出了“ AI Podcast ”连载节目，希望能够为众多 AI 爱好者及从业者，甚至是不懂专业知识的听众讲解下人工智能及深度学习的前景及应用。据了解，AI Podcast 由长期从事科技新闻工作的 Michael Copeland 主持，他曾经在著名杂志社 Wired 、Fortune 等供职。目前，NVIDIA 的 AI Podcast 一共更新了五集。雷锋网先帮大家简单地介绍下每集的大概内容，想要了解详情的读者可以前往 iTunes 或者 Google Play 下载完整节目。

AI Podcast 的第一集主要讲述了人工智能的基础概念，进展以及应用前景。第二、三集讲了深度学习的现状，应用及未来前景。4-5 集提出了自动驾驶的相关概念，以及人工智能是如何改变城市化进程的。

第一集：人工智能离我们并不遥远

在 AI Podcast 的第一集，NVIDIA 邀请了该公司在深度学习领域颇有建树的 GPU 运算专家 Will Ramey 作为嘉宾，为听众们讲解了人工智能的一些基础概念。

AI 离我们的生活并不遥远，就拿人们每天都在用的搜索引擎来说，这就是 AI 在日常生活中应用的一个典型成功案例。从拼音输入法到收发邮件，叫外卖，人工智能已经渗透到我们生活的多个方面。

此外，很多人都会把机器学习和深度学习的概念弄混，事实上，二者存在非常多且复杂的不同之处。简单来讲，机器学习是人工智能众多分支的一种，而深度学习则是最初来源于“人工神经网络”（ANN，Artificial Neural Networks）。深度学习主要依赖于两点，一是大规模的数据，二是计算能力非常强大的计算引擎，比如 GPU 。

至于人工神经网络，很多人会把这种算法和人工智能等同起来，实际上，人工神经网络仅仅是人工智能算法的一种，人工智能所包含的范围比神经网络要大得多。人工神经网络的基本组成单位是神经元，这和自然界的神经网络有些类似。在自然界中，一个个神经元联结起来，组成了有感知和思维能力的大脑。而在人工神经网络之中，是通过数学函数来模拟神经元的工作过程。就个人而言，Will Ramey 更看重深度学习的未来。深度学习能够利用海量的数据，帮助人们找出解决各种复杂问题的方案。举个例子，谷歌 DeepMind 非常出名的 AlphaGo 就是利用深度学习网络（Deep Learning Network）来战胜人类围棋大师李世石的。Will Ramey 指出，虽然目前人工智能仍然处在婴儿时期，需要用很久的时间才能达到完全的成熟，但是这项技术势必对未来智能出行，医疗领域等与人类紧密相关的领域做出巨大贡献。

第二~三集：深度学习下一步走向何处？

在 AI Podcast 的第二、三集，NVIDIA 分别邀请了曾经从 NVIDIA 出走到百度，如今回到 NVIDIA 担任深度学习（DL）研究部门副总经理的 Bryan Catanzaro，以及英伟达工程师 Bob Bond 分享他们在深度学习领域所看到的应用及进展。

未来，在强大的 GPU 帮助下，深度学习能够利用的数据量将会以指数型上升，这对于该技术的实际应用是重大利好。在深度学习的应用当中，图像识别是最成功领域之一。在该技术的帮助下，未来的照片共享服务能够进行复杂的面部识别，这种内置功能每天可供于数亿用户使用。

“我们现在要做到的是，让计算机能够更好地识别出图像上的对象。这个‘对象’不仅仅指代的是‘人’。”Bryan 介绍道。举个例子，计算机还要学会如何去识别出一只猫，一只狗等等。这些都需要搭载更强大的 GPU 才能够完成。“通过这种方式的框架，人们可以解决图像识别的很多问题。但是首先你需要有大量的标签示例，你必须先有一个已经输入了大量数据的系统。”Bryan 解释道。

目前，深度学习已经在图像识别，语音识别，智能搜索，自然语言处理，各项检测（比如航空，汽车，甚至是安全）等领域取得了突破性的进展，这对学术界和工业界都产生了不可忽视的影响。就拿最近大火的面部识别来讲，谷歌和 Facebook 就正在用深度学习技术来开发相关的程序，并且已经取得了一些成果。

将来，深度学习会在多个设备上彰显优势。语音识别将会变得越来越方便。当你说出一句话，马上就会有接近百分之百精准的文本进行匹配，人们可能不再需要打字就能完成一些书面工作。当然，这需要长时间对机器的反复实验和训练，对于现在的深度学习来说，这还是一件有些困难的任务。比如你让它去识别出由莎士比亚的诗句制成的歌曲，或者是比较复杂难懂的中文，这还是很困难的。（雷锋网注：中华文化博大精深呐~）

第四~五集：自动驾驶是重塑城市建设的关键，但 AI 能做的更多

在 AI Podcast 的第四、五集，NVIDIA 分别邀请到了 英伟达的 Danny Shapiro 以及 New Urbanism 的主席兼创始人 Lynn Richards ， Strong Towns 的联合发起人 Charles Marohn 为听众讲述了人工智能将如何重塑城市建设，以及对自动驾驶汽车的相关讨论。

人工智能技术将能够重塑人类的城市化进程，这要归功于自动驾驶汽车。AI 时代下，人们的驾驶方式发生了巨大的改变。不管你是否会拥有一辆自动驾驶汽车，或者你只是作为乘客坐在一辆自动驾驶车上，你都无法否认在未来的十几二十年内，自动驾驶汽车将占领道路。未来，汽车将会变得越来越智能和体贴，只要我们知道自己想去哪儿，它就能将我们带到哪儿（雷锋网注：月球也可以咩？）。也许大家不会忘记，英伟达已经发布了新一代自动驾驶计算机 Xavier。这种计算机具有机器学习功能和自动巡航功能（包括在高速公路上自动驾驶和提供高清制图）。人工智能正在帮助驾驶员快速准确地对周边驾驶环境进行掌控，并且你还可以在高精度地图上进行精确定位，规划安全行车路线。除了 Xavier ，NVIDIA 的人工智能协同驾驶系统 AI Co-Pilot 还具备人脸识别、头部追踪、视线追踪、读唇等功能，它能在行车中辅助驾驶者，提高驾驶安全性与便利性。

当然，在实现自动驾驶被公众广为接受之前，各方还需要多多努力。交通环境的复杂及多变性要求各自动驾驶开发商们收集大量的信息和数据来训练机器，并且还要提升系统的应变能力。这都是在未来需要一步步解决的问题。

此外，人工智能可以做到的事情不只是自动驾驶。深度学习等技术对于重塑城市建设必不可少。其中最关键的就是对基础设施的改良。人工智能可以帮助人类建立起越来越多的宜居城市，在技术的帮助下，以往昂贵的基础设施建设的门槛将会大大降低，人们的生活品质将会上升。举个例子，AI 会使得目前糟糕的城市道路环境得到改良。自动驾驶汽车普及的初期会增加汽车行驶的里程，延长通勤距离。这也就是说，城市的郊区化进程将会加快。因为长途驾驶变得越来越容易，所以人们就不必要总是住在市中心了。当然，在这个阶段，最需要的就是制度的支持。因此政府必须要制定出更多法律法规来保护 AI ，监管 AI 。只有这样，人工智能才能为人类建造出一个更加宜居的城市。

为大家奉上这五集的链接合集 soundcloud ，需要科学上网你懂的。

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