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机器人的深度学习算法
- “机器学习里面最重要的一个突破，就是深度学习。”李开复在公开演讲中表示，“深度学习，简单的理解，就是给非常非常大的神经元，用特别大量的数据充进去训练。它就可以在某个领域，在识别方面、分类方面，或者预测方面，远远超过任何过去的算法。”
所谓深度学习算法，就是机器人模仿人脑构建神经网络，并通过信息收集、建立模型的方式来解释数据，以达到机器学习的功能。机器人通过解析、学习数据，更易理解人类的语言、行动，并做出更精准的回应。谷歌的阿尔法狗在“出道前”就是不断地和自己下棋，研习棋谱，让系统进行自我博弈，并迅速完成自我进化。
传统机器人无法理解语意、环境，而深度学习算法的出现则改变了这种现状。获取的复杂数据模型越多，机器人就越“聪明”，它不再是机械性地完成任务，而是有“思考”、有“判断”地模仿人类做出相应的举动。不过，受技术水平、大数据获取难题以及云运算效率等因素限制，目前深度学习算法还存在一定的瓶颈，想要广泛应用于服务机器人中，恐怕还需要一段时间。
智能语音、通信技术和后台管理技术等都将是企业能否抢占市场份额的关键技术。
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