【精華】學(xué)習的演講稿四篇
演講稿特別注重結構清楚，層次簡(jiǎn)明。在日常生活和工作中，演講稿對我們的作用越來(lái)越大，那要怎么寫(xiě)好演講稿呢？以下是小編精心整理的學(xué)習的演講稿4篇，希望對大家有所幫助。
學(xué)習的演講稿 篇1
同學(xué)們：
首先，請允許我代表學(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(lái)到華中科技大學(xué)，來(lái)到這所全國著(zhù)名的高等學(xué)府，即將開(kāi)始你們新的學(xué)習階段。今天，我不妨就“學(xué)習”與同學(xué)們說(shuō)幾句話(huà)。
1．為什么學(xué)習
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，這是理所當然的。
我要說(shuō)，還要為了某種未知而學(xué)習。這個(gè)宇宙和世界中，有太多的未知需要我們學(xué)習，需要我們探求。人類(lèi)的未知還太多，你們的未知就更是沒(méi)有窮盡了。對未知的渴求應該是有知識、有抱負的人的標志之一。
我想說(shuō)，還要為了某個(gè)夢(mèng)想而學(xué)習�！拔矣幸粋�(gè)夢(mèng)”，這是世界千年名言之首。人之為人，不能沒(méi)有夢(mèng)想，然而夢(mèng)想的實(shí)現一定需要學(xué)習。
我還要說(shuō)，為了生命的過(guò)程而學(xué)習。其實(shí)，學(xué)習就是成長(cháng)過(guò)程之關(guān)鍵。成長(cháng)中一定需要學(xué)習，人都要在學(xué)習中成長(cháng)。當國家和你們的家庭為你們提供如此好的學(xué)習條件的時(shí)候，你們更應該珍惜這個(gè)機會(huì )。
我還想說(shuō)，既然為了生命的過(guò)程而學(xué)習，更進(jìn)一步，就要無(wú)為而學(xué)習。著(zhù)名教育家杜威言“教育本身并無(wú)目的”，其意義恐怕也在于此。真正的無(wú)為乃是無(wú)所不為。
2．學(xué)習什么
你們已經(jīng)知道要學(xué)習馬克思主義，你們已經(jīng)知道要學(xué)習科學(xué)與人文知識，這是不言而喻的。
我要說(shuō)，你們還要學(xué)習社會(huì )。雖然你們來(lái)到大學(xué)這個(gè)知識的殿堂，可千萬(wàn)不要忘記了解和學(xué)習社會(huì )。高爾基的大學(xué)不就是社會(huì )嗎？學(xué)習社會(huì )，你會(huì )充滿(mǎn)希望和激情；學(xué)習社會(huì )，你會(huì )堅定信仰和方向；學(xué)習社會(huì )，你們可以齊家治國；學(xué)習社會(huì )，你們可以走向四海八方。
我想說(shuō)，你們還要學(xué)習情感。一個(gè)沒(méi)有健康情感的人是不健全的人。責任是一種情感，尤其是青年人，對社會(huì )、家庭、國家、民族，乃至集體，都應該有一份責任；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，現代青年更應該充滿(mǎn)同情；愛(ài)心是一種情感，社會(huì )因為充滿(mǎn)愛(ài)心而更文明，環(huán)境因為人類(lèi)的愛(ài)心而更美好，你們因為充滿(mǎn)愛(ài)心而更有魅力、更有前途。
我還要說(shuō)，你們要學(xué)習競爭。生態(tài)的繁榮需要競爭，人類(lèi)社會(huì )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，競爭需要創(chuàng )造。
我還想說(shuō)，你們要學(xué)習和諧。社會(huì )需要和諧，環(huán)境需要和諧。為了社會(huì )和環(huán)境的和諧，你們能做什么？你們還要學(xué)習如季羨林先生所言的自身和諧。沒(méi)有自身和諧，你們很難為社會(huì )和環(huán)境的和諧作出貢獻；沒(méi)有自身和諧，你們可能迷失自我，失去目標，還可能陷入茫然、苦悶、掙扎、甚至崩潰。
3．怎樣學(xué)習
你們已經(jīng)知道怎樣在課堂中、在書(shū)本里、在實(shí)驗室學(xué)習，這都是必要的。我還要告訴同學(xué)們，懂得情景學(xué)習、能動(dòng)學(xué)習、技巧學(xué)習。
學(xué)習的演講稿 篇2
各位家長(cháng)、同學(xué)們：
大家好！
我是五年級七班的學(xué)習委員齊xx。作為學(xué)生，主要任務(wù)就是學(xué)習，我很高興能與大家分享我對提高學(xué)習效率的想法。
我認為學(xué)習首先要制定一個(gè)學(xué)習目標，有了目標才能主動(dòng)學(xué)習，為夢(mèng)想打拼！這樣不僅能培養孩子的積極性，還能培養孩子的耐心。
上課認真學(xué)習，積極回答問(wèn)題也是非常重要的。一節課四十分鐘，只有充分的利用起來(lái)，才能提高效率，不浪費寶貴的時(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。
假期里認真復習和預習新知也是不可缺少的。把學(xué)過(guò)去的知識復習幾遍，在腦海中的記憶也增加了不少，這樣，對以后的的學(xué)習就會(huì )有很大的幫助；積極預習新知也很重要，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(jì)在班里還不錯，與上學(xué)期相比有了很大的進(jìn)步。老師讓我把我學(xué)習上的一些體會(huì )講給大家聽(tīng)聽(tīng)，回家后我仔細地回顧了這段時(shí)間的學(xué)習心得，下面我就坦誠地向大家說(shuō)說(shuō)，希望給同學(xué)帶來(lái)幫助，同時(shí)也更希望大家對我學(xué)習上的一些不足提出意見(jiàn)和建議，使大家共同進(jìn)步。
首先，我要講講學(xué)習的態(tài)度問(wèn)題，因為“態(tài)度決定一切”。以前，我曾經(jīng)把學(xué)習當成爸爸媽媽交給我的任務(wù)，每天總要父母催著(zhù)才去完成，這時(shí)，我身心也特別的累，作業(yè)做起來(lái)沒(méi)有積極性，沒(méi)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)習自信心受到傷害，造成惡性循環(huán)。當我慢慢明白了學(xué)習是要靠自己的，未來(lái)競爭也很激烈時(shí)，我的學(xué)習態(tài)度有了很大的轉變。我們大多數同學(xué)早上6點(diǎn)起床，晚上10點(diǎn)睡覺(jué)，而在這每天3分之2的時(shí)間里，都做了些什么呢？是在認真學(xué)習，還是在做一天和尚撞一天鐘？請千萬(wàn)不要浪費這些時(shí)間，因為浪費時(shí)間就是浪費生命，生命只有一次。
其次，我要講講學(xué)習的方法。首先，請不要放棄對學(xué)習的熱情，不要因為目前自己成績(jì)不理想而喪失信心。因為其實(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)習環(huán)境，只是他用在學(xué)習上的心思和時(shí)間比你更多而已。從現在開(kāi)始，認真對待每一節課，認真記錄每一次筆記，認真完成每一次作業(yè)，對不懂的題目要積極地搞懂它，這樣，作業(yè)的正確率會(huì )慢慢地提高，自信心會(huì )增強，學(xué)習的積極性會(huì )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�！靶袆�(dòng)是成功的開(kāi)始”，著(zhù)名教育家陶行知先生說(shuō)：“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)才有結果。誰(shuí)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)習上，你一定會(huì )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，從現在開(kāi)始，端正學(xué)習態(tài)度，振奮精神，不怕困難，找準方法，在學(xué)習中找到自己的一片天地。
學(xué)習的演講稿 篇3
在學(xué)校中厭學(xué)的學(xué)生越來(lái)越多，不僅僅是學(xué)習基礎不好的學(xué)生，學(xué)習優(yōu)秀的學(xué)生也有很多厭學(xué)的，學(xué)習對他們來(lái)說(shuō)要么是一種負擔，要么是一種不得不做的作業(yè)，而很少有人覺(jué)得學(xué)習是一種快樂(lè )。為什么在物質(zhì)條件越來(lái)越好的今天厭學(xué)現象卻越來(lái)越多的產(chǎn)生？學(xué)習對人生，對于我們生命成長(cháng)的意義究竟在哪里？
我認為：學(xué)習是生存的需要。
一個(gè)偶然的機會(huì )，我在夜班的公交車(chē)上遇到兩個(gè)人。他們40多歲模樣，滿(mǎn)臉疲憊，但興致卻很高，談著(zhù)讀書(shū)啊上課啊考試啊，好像在參加什么培訓班。我好奇地問(wèn)：“你們都這么大歲數了，還要讀書(shū)嗎？”他們看著(zhù)我詫異的神情，笑了，一個(gè)說(shuō)：“你一定還在念書(shū)吧？現在社會(huì )競爭這么激烈，不學(xué)習能生存下去嗎？”——學(xué)習是為了生存！我雖然對他們的話(huà)談不上有多深的體會(huì )，但卻明顯感到了“學(xué)習”二字別樣的分量。
是的，為了生存而學(xué)習！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(qián)，然后花掉，再要，再花，很少去想錢(qián)是從什么地方來(lái)的，怎么來(lái)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(xiāo)，給他們交學(xué)費；也許等到有一天，我也被社會(huì )淘汰了，孤獨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(huì )最最渴望以書(shū)籍作船，穿越人生的溝溝坎坎。
學(xué)習是成長(cháng)的需要。
學(xué)習是提高自身素質(zhì)的需要。
學(xué)習是豐富人生的需要。
身邊的研究生們沒(méi)事的時(shí)候，便拿出隨身帶的書(shū)來(lái)翻看。我問(wèn)他：“你都研究生畢業(yè)了，還看什么書(shū)��！對你來(lái)說(shuō)，生活根本沒(méi)有什么問(wèn)題呀！”“哈——”研究生笑了，說(shuō)道：“學(xué)習不是為了別人，也不僅僅是為了錢(qián)財，學(xué)習的真正意義，是為了豐富自己，提高人生的境界�！痹瓉�(lái)學(xué)習還有如此深的意義、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(lè )呢！我明白什么叫“聽(tīng)君一席話(huà)，勝讀十年書(shū)”了。
學(xué)習的演講稿 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(huì )。今天我給帶來(lái)的演講是我的一點(diǎn)學(xué)習心得，題目叫做自學(xué)習的人工智能。首先大家都知道在60周年之際，我們首先應該記住的是這位人工智能的先驅?zhuān)瑘D靈。在他的問(wèn)題的感召下，我們就有了今天這樣的一個(gè)盛會(huì )和今天人工智能的飛速發(fā)展。他的問(wèn)題，機器可以思維嗎?可以從不同的維度來(lái)解釋?zhuān)敲词紫热祟?lèi)對人工智能的一個(gè)探索也可以圍繞對問(wèn)題不同解釋的探索。
第一個(gè)探索，應該說(shuō)是在邏輯層面的探索。60年代人工智能的這些先驅就考慮用邏輯和搜索來(lái)研究人工智能，比如下棋、推理，比如說(shuō)可以去做路徑規劃等等。那么他們有一個(gè)很強的假設，這個(gè)假設應該說(shuō)從某種程度上來(lái)說(shuō)是非常直觀(guān)的。智能包括計算機可能賦予的智能，是來(lái)自于計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(huà)，人類(lèi)是可以從一系列的零和一的組合來(lái)得到。有了一些成就之后也發(fā)現這樣的假設是有它的瓶頸的。在之后大家又有一部分人著(zhù)力于研究能夠有學(xué)習功能的人工智能，就有不同的學(xué)習算法，機器學(xué)習的計算法被研究出來(lái)。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)里程碑我們現在也很熟悉，第一個(gè)大家公認的是里程碑是深藍，這個(gè)比賽意味著(zhù)幾件事。一個(gè)是說(shuō)在大規模的搜索的狀態(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(shuō)在60年代人們的那些假設有一部分是正確的，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(zhù)的階段是，知識就是力量，這是隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)和大數據到來(lái)的一個(gè)熱潮，從網(wǎng)上，從不同的媒體我們會(huì )獲得很多數據，把這些數據經(jīng)過(guò)沉淀變成知識，我們就可以贏(yíng)得像這樣一個(gè)電視大賽中的人機對戰。
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 )的突破從計算上來(lái)說(shuō)有幾個(gè)好處，其中一個(gè)好處是說(shuō)它把一個(gè)全局計算的需求變成一個(gè)本地計算的需求，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)是計算機里面無(wú)數成就的一個(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(lái)觀(guān)察同一個(gè)數據，同樣就可以獲得我們所謂的大局觀(guān)。就像這個(gè)圖，我們在不同的.層次可以得到不同的特征。
這里我們要特別強調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)就叫做強化學(xué)習。強化學(xué)習應該說(shuō)是用來(lái)做人工智能規劃的有力工具，但不是唯一的規矩。規劃這個(gè)領(lǐng)域相對深度學(xué)習應該說(shuō)更古老，研究的力度也很多。但在很長(cháng)時(shí)間一段處于靜默狀態(tài)，這個(gè)原因是因為它在計算上有很大的瓶頸，不能有很大得數據量。一個(gè)例子就是強化學(xué)習在很長(cháng)時(shí)間以來(lái)只能解決一些玩具型的問(wèn)題，非常小的數據。但是最近的一個(gè)突破是Google的DeepMind，把深度學(xué)習和強化學(xué)習合在一起，這樣的一個(gè)議題使得很多強化學(xué)習所需要突破的瓶頸，就是狀態(tài)的個(gè)數能隱藏起來(lái)。這種隱藏就使得強化學(xué)習能夠大規模的應付數據，就是說(shuō)應付大數據。它突出的一點(diǎn)叫做端到端的學(xué)習，就是說(shuō)我們在這里看到一個(gè)計算機的游戲，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(huì )獲得一個(gè)反饋，這個(gè)反饋不一定是現在得到，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)習在圖像上面的應用，就大不一樣。就更加復雜，更加契合人的行為，所以強化學(xué)習也是下一個(gè)突破。
我們看到這種端到端的深度學(xué)習，應用在強化學(xué)習上，使得DeepMind到今天在很古老的單人的計算機游戲上已經(jīng)把人類(lèi)完全擊倒，它做到這樣是通過(guò)完全的自學(xué)習，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(cháng)的，就像我們一個(gè)學(xué)生在學(xué)習的過(guò)程當中學(xué)到的知識越來(lái)越多，這個(gè)完全是自我實(shí)現，一個(gè)自學(xué)習的過(guò)程。
包括現在的AlphaGo也應用了很多自學(xué)習的這種效果，使得我們現在終于認清原來(lái)人工智能從60年代到20xx年的物理符號的假設，也就是說(shuō)以搜索為中心，以邏輯為中心的這種努力并沒(méi)有白費，這種努力也是需要的。另外學(xué)習也是必不可少的，像我們熟知的深度學(xué)習。所以AlphaGo對我們的啟示，就是我們把兩者結合起來(lái)，才是一個(gè)完整的智能機器。這個(gè)我們可以叫做人工智能的通用性，也就是說(shuō)我們對于這兩個(gè)技術(shù)的某種結合，比方說(shuō)多一點(diǎn)搜索，少一點(diǎn)機器學(xué)習，或者反之我們夠可以得到用來(lái)解釋不同的人類(lèi)的智能行為。這種通用型，端到端的學(xué)習，可以用這個(gè)例子來(lái)表達。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(lèi)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，這也是在不同的人工智能、強化學(xué)習，等等之類(lèi)的實(shí)驗當中我們發(fā)現一個(gè)特點(diǎn)。就是我們不能完全的依靠機器去全部自動(dòng)化的自我學(xué)習，至少到現在我們還沒(méi)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)機器學(xué)習，就是說(shuō)這個(gè)機器不斷的在網(wǎng)上爬一些網(wǎng)頁(yè)，在每個(gè)網(wǎng)頁(yè)里面都學(xué)到一些知識，把這些知識綜合起來(lái)，變成幾千萬(wàn)條知識，這些知識又會(huì )衍生新的知識。那么我們看到從下到上是隨著(zhù)時(shí)間，知識量的增長(cháng)。那么它到了某一個(gè)程度實(shí)際上是不能再往上走了，因為知識會(huì )自我矛盾。這個(gè)時(shí)候就需要人進(jìn)來(lái)進(jìn)行一部分的調節，把一部分不正確的知識去掉，讓它繼續能成長(cháng)。這個(gè)過(guò)程為什么會(huì )發(fā)生呢?是因為機器學(xué)習一個(gè)很?chē)乐氐默F象，就是自我偏差，這種偏差就可以體現在這種統計學(xué)的一個(gè)重要的概念，就是我們獲得的數據也許是一個(gè)有偏數據，我們可能建了一個(gè)模型，對大部分的數據都有用，但其中有一些特例。我們如何來(lái)處理這些特例，如何來(lái)處理我們訓練數據和應用數據之間的偏差，這個(gè)是我們下一步要研究的內容。
一個(gè)非常有希望的技術(shù)叫做遷移學(xué)習，比方說(shuō)這個(gè)是在深度學(xué)習的模型上，在上面這一部分是一個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)訓練好的模型。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(huà)，我們就不一定在新的領(lǐng)域需要那么多的數據來(lái)學(xué)習，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(guò)來(lái)，我們人有這種能力，但是我們在做這種數據遷移的過(guò)程中，我們一定要牢記把這種有偏的數據偏差給消除掉。如果能做到這點(diǎn)我們就能做到不同形式的數據之間的知識遷移，比方說(shuō)我們可以讓一個(gè)計算機來(lái)讀很多文字，這樣的一個(gè)計算機去識別圖像，應該比沒(méi)有讀這些文字，直接去學(xué)習圖像來(lái)的要容易。這個(gè)就更像我們人類(lèi)的學(xué)習。這種學(xué)習也離不開(kāi)從下到上，從粗到細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、廣告系統上面，可以達到萬(wàn)億級，也就是說(shuō)這個(gè)已經(jīng)完全不是人類(lèi)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。
但是現在人工智能仍然有一些困境，比方說(shuō)如何能夠讓人工智能來(lái)深層的理解文字，有一個(gè)著(zhù)名的類(lèi)似于圖靈測試的比賽，深層次理解文字，這個(gè)是在自然語(yǔ)言上問(wèn)一些有歧異的問(wèn)題，計算機如果要能正確的回答這個(gè)問(wèn)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，成為一種生成膜型。它不僅可以去對數據做一個(gè)決策，它還可以自己產(chǎn)生數據，可以產(chǎn)生新的數據。比方說(shuō)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(lái)，結果是這樣的，就非常有趣的生成膜型。
剛剛講的不同數字格式之間，文字和圖像之間，如果在深層實(shí)際上它們的區別已經(jīng)消失了。那這樣我們就可以對圖像去問(wèn)文字的問(wèn)題，甚至對文字去問(wèn)圖像的問(wèn)題。這樣數據的形式也就不重要了。
如果我們達到了遷移學(xué)習的要點(diǎn)，我們想問(wèn)下一步是不是可以把所有人類(lèi)經(jīng)歷過(guò)的這些學(xué)習的任務(wù)給沿著(zhù)時(shí)間軸串起來(lái)，能夠讓機器向人一樣的，它的學(xué)習能力，它的智能在不斷的增長(cháng)，隨著(zhù)時(shí)間。那么它所需要學(xué)習的努力程度，樣本數也是逐漸減少的。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(shuō)明了遷移學(xué)習的重要性。這個(gè)文章叫做bayesianprogram learning，這是從一個(gè)例子就能學(xué)會(huì )，我們知道深度學(xué)習是千萬(wàn)個(gè)例子的。實(shí)際上它用了我們過(guò)去沒(méi)有涉及到的概念，就叫做結構，如果我們了解了一個(gè)問(wèn)題的結構，那么這個(gè)結構的一個(gè)具體的形式只用一個(gè)例子就可以學(xué)會(huì )了。其他的部分，需要很多例子的那一部分可能是參數、統計，這一部分我們實(shí)際上可以通過(guò)遷移學(xué)習來(lái)學(xué)習。也就是說(shuō)整個(gè)這個(gè)圓就圓滿(mǎn)了，就是一個(gè)閉環(huán)了。
同時(shí)人工智能的應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器人。亞馬遜的倉儲機器人是在一個(gè)很大的空間，這些機器人會(huì )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(hù)。為什么是這樣呢?因為現在的機器人技術(shù)在選擇，從貨架上選擇物體還遠遠不如人的熟練程度，但是它在路徑規劃，在機械的啟動(dòng)、抬起、放下已經(jīng)超過(guò)人了。所以亞馬遜的就很聰明的把機器的優(yōu)點(diǎn)和人的優(yōu)點(diǎn)結合在一起，變成一個(gè)新的商業(yè)模式。如果過(guò)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(huà)，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。
下面要講的，不僅在機器人，在圖像識別，實(shí)際上在我們的生活當中，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(guò)去在金融領(lǐng)域只能由人來(lái)服務(wù)重要的客戶(hù)，由人工智能來(lái)把這個(gè)能力拓展到幾千萬(wàn)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)就是機器學(xué)習，我們所熟知的深度學(xué)習、知識學(xué)習、強化學(xué)習。
最后我要說(shuō)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，我們到現在能總結出什么經(jīng)驗呢?我覺(jué)得現在的人工智能的成功離不開(kāi)高質(zhì)量的大數據，但是并不是未來(lái)的人工智能的成功一定需要大數據。那么我們下面要問(wèn)是不是在未來(lái)有小數據也可以讓人工智能成功，這就是今天我覺(jué)得在大學(xué)里面應該做的一個(gè)研究，在工業(yè)上大家還在開(kāi)疆拓土，利用大數據的優(yōu)勢在發(fā)現新的應用利于。
第二個(gè)，就是要培養出更多的人工智能的人才。這些人才才可以來(lái)設計算法，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。當然這些都離不開(kāi)計算能力。
所以從這幾點(diǎn)上來(lái)看人工智能的努力也不是像有些人說(shuō)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)展也應該一部分依靠大學(xué)，一部分依靠工業(yè)。就像我們所說(shuō)的大數據和人才的培養，小數據的研究。那么大數據的開(kāi)疆拓土更多的應用，和更多的計算能力，確實(shí)來(lái)自于工業(yè)。所以這兩種結合我覺(jué)得是我們今后發(fā)展的一個(gè)方向。
最后我要說(shuō)一點(diǎn)，就是說(shuō)我們應該說(shuō)已經(jīng)了解很多深度學(xué)習了，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(kāi)始去獲得強化學(xué)習的一個(gè)紅利，那么這個(gè)可能還不是在很多的領(lǐng)域得到應用的，但是我要告訴大家的是，強化學(xué)習比大家想象的要更有用，比方說(shuō)它不僅僅是在圍棋或者是在計算機游戲上。在金融，在我們日常生活當中，甚至在教育上，機器人的規劃都離不開(kāi)強化學(xué)習。那么這些應該說(shuō)都是富人的游戲，也就是說(shuō)只有富人才能有這么多的大數據，有這么多的計算量去支持深度學(xué)習和強化學(xué)習這樣的實(shí)際應用。那么我們明天要看到的應該是遷移學(xué)習，因為遷移學(xué)習能夠讓我們把大數據得到的模型遷移到小數據上面，使得千千萬(wàn)萬(wàn)的人都能夠受益，也就是說(shuō)人人都能享受人工智能帶來(lái)的紅利。我今天講到這兒，謝謝大家。
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