9月8日消息，一年一度的百度世界大会在北京举行。百度公司首席科学家吴恩达在下午的“大数据与人工智能”分论坛上表示，百度已经有很多人工智能的产品，百度的深度学习基础架构可以让人工智能越来越好，派发出更多更新产品。他表示：“我对人工智能成为人类合作伙伴的未来充满信心，我也希望与大家共同走向智能伴侣时代。”（温泉）
以下为演讲实录：
吴恩达：谢谢，大家好，人工智能已经在世界有很大的影响力，百度是引领人工智能发展的公司之一，今天我想跟大家分享一些我们正在做的先进技术，我也希望未来我们能把这些技术开放给我们的合作伙伴。
从李彦宏讲的一席话里我们看到语音识别重要性，百度和北京团队一起正在研究新一代的语音识别技术，让我为大家演示一下。这是一段用户手机的录音，请大家仔细听听，你能听出他在讲什么吗。来。现在请大家闭上眼睛再听一次他到底在讲什么。有时候由于噪音、口音等等，很难听清楚电话那边的人在说什么，我们把这段语音放给我们的语音识别系统得到这个结果，是说中国好声音几点开始，请大家再听一次。
让我们看一下第二个例子，我们听一听。再听一次。这就是语音识别的结果，大床房多少钱，再听最后一次，听到了吗？这个技术还没有上线，目前在很多情况下人的语音识别能力还是比机器识别更准确，但是我们发现如果只有一段很短的语音，尤其是在比较吵的环境下机器识别可以超过人的识别，一年前我没有想到这么快机器就可以做到这点。
我相信语音有很大的潜力改变人与设备的交互方式，现在语音识别可能已达到95%的准确度，但要看你的口音等等来定，很多人没意识到95%的准确度到99%的准确度带来的不是量变是质变，是从你偶尔使用语音变到常常使用做到更自然，做到99%准确，将彻底改变人与设备交互，这个技术的进展让我对人与设备全新交互充满信心。
在百度人工智能技术的进展主要靠深度学习，深度学习的意思是建设巨大的神经网络，语音识别也是用深度学习做的。
我们再看另外一个例子，王劲刚才讲了也是用深度学习做的，我们把图片交给神经网络他就会告诉人面前是什么。
在这一年中我们在深度学习基础架构上有很大的进步，这对人工智能的研究有很大的影响，我们的技术架构分为三个部分，第一就是用于训练的超级计算机，第二就是用于在线服务的云加速器，把训练后的加速器放到云端在线服务。第三就是手机上的深度学习引擎，让我详细解释一下这三个部分。
如今已是海量数据的时代，百度有着大量的数据可以使神经网络训练的更大效果更好。我们开发了HPC来做深度学习试验，这里百度使用很多的GPU做HPC，在使用HPC做深度学习训练上，百度处于世界领先地位。这里做HPC的一个难点是提升GPU的使用效率，2014年GPU的使用效率是20%左右，我们目前GPU使用效率可以提升到85%，让我们能够更快的训练巨大的神经网络。
使用HPC训练巨大的神经网络之后，下一步是使用它提供在线服务，例如当用户讲话时，系统会实时返回结果。普通的CPU服务器有时候很难做到运行巨大的神经网络，我很高兴像大家宣布百度已经开发了两个加速技术，第一我们开发了FPGA加速器，在很多重要的应用下他可以把速度提升五倍左右。第二我们也开发了GPU加速器，这里GPU不仅用于训练，我们也打算将其用于在线服务。百度的这种技术也是在世界上领先之一，这样做的难点是如果有十个用户在使用一个服务器，我们需要找到一个聪明的方法让一个CPU有效的为十个用户提供服务，使用这个技术，我们可以在在线服务上明显的提升神经网络规模。
对于一些应用，把数据传到云端太慢，影响用户体验，所以我们需要在手机上运行深度学习引擎。用HPC训练了巨大的神经网络后，把这个神经网络运行在这么小的手机上很难的，所以我们开发了手机深度学习引擎。