【精華】學(xué)習(xí)的演講稿四篇
演講稿特別注重結(jié)構(gòu)清楚，層次簡明。在日常生活和工作中，演講稿對我們的作用越來越大，那要怎么寫好演講稿呢？以下是小編精心整理的學(xué)習(xí)的演講稿4篇，希望對大家有所幫助。
學(xué)習(xí)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，你們光榮地來到華中科技大學(xué)，來到這所全國著名的高等學(xué)府，即將開始你們新的學(xué)習(xí)階段。今天，我不妨就“學(xué)習(xí)”與同學(xué)們說幾句話。
1．為什么學(xué)習(xí)
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(xí)，這是理所當(dāng)然的。
我要說，還要為了某種未知而學(xué)習(xí)。這個宇宙和世界中，有太多的未知需要我們學(xué)習(xí)，需要我們探求。人類的未知還太多，你們的未知就更是沒有窮盡了。對未知的渴求應(yīng)該是有知識、有抱負(fù)的人的標(biāo)志之一。
我想說，還要為了某個夢想而學(xué)習(xí)�！拔矣幸粋�夢”，這是世界千年名言之首。人之為人，不能沒有夢想，然而夢想的實現(xiàn)一定需要學(xué)習(xí)。
我還要說，為了生命的過程而學(xué)習(xí)。其實，學(xué)習(xí)就是成長過程之關(guān)鍵。成長中一定需要學(xué)習(xí)，人都要在學(xué)習(xí)中成長。當(dāng)國家和你們的家庭為你們提供如此好的學(xué)習(xí)條件的時候，你們更應(yīng)該珍惜這個機會。
我還想說，既然為了生命的過程而學(xué)習(xí)，更進一步，就要無為而學(xué)習(xí)。著名教育家杜威言“教育本身并無目的”，其意義恐怕也在于此。真正的無為乃是無所不為。
2．學(xué)習(xí)什么
你們已經(jīng)知道要學(xué)習(xí)馬克思主義，你們已經(jīng)知道要學(xué)習(xí)科學(xué)與人文知識，這是不言而喻的。
我要說，你們還要學(xué)習(xí)社會。雖然你們來到大學(xué)這個知識的殿堂，可千萬不要忘記了解和學(xué)習(xí)社會。高爾基的大學(xué)不就是社會嗎？學(xué)習(xí)社會，你會充滿希望和激情；學(xué)習(xí)社會，你會堅定信仰和方向；學(xué)習(xí)社會，你們可以齊家治國；學(xué)習(xí)社會，你們可以走向四海八方。
我想說，你們還要學(xué)習(xí)情感。一個沒有健康情感的人是不健全的人。責(zé)任是一種情感，尤其是青年人，對社會、家庭、國家、民族，乃至集體，都應(yīng)該有一份責(zé)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(xiàn)代青年更應(yīng)該充滿同情；愛心是一種情感，社會因為充滿愛心而更文明，環(huán)境因為人類的愛心而更美好，你們因為充滿愛心而更有魅力、更有前途。
我還要說，你們要學(xué)習(xí)競爭。生態(tài)的繁榮需要競爭，人類社會的進化需要競爭，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，你們要學(xué)習(xí)和諧。社會需要和諧，環(huán)境需要和諧。為了社會和環(huán)境的和諧，你們能做什么？你們還要學(xué)習(xí)如季羨林先生所言的自身和諧。沒有自身和諧，你們很難為社會和環(huán)境的和諧作出貢獻；沒有自身和諧，你們可能迷失自我，失去目標(biāo)，還可能陷入茫然、苦悶、掙扎、甚至崩潰。
3．怎樣學(xué)習(xí)
你們已經(jīng)知道怎樣在課堂中、在書本里、在實驗室學(xué)習(xí)，這都是必要的。我還要告訴同學(xué)們，懂得情景學(xué)習(xí)、能動學(xué)習(xí)、技巧學(xué)習(xí)。
學(xué)習(xí)的演講稿 篇2
各位家長、同學(xué)們：
大家好！
我是五年級七班的學(xué)習(xí)委員齊xx。作為學(xué)生，主要任務(wù)就是學(xué)習(xí)，我很高興能與大家分享我對提高學(xué)習(xí)效率的想法。
我認(rèn)為學(xué)習(xí)首先要制定一個學(xué)習(xí)目標(biāo)，有了目標(biāo)才能主動學(xué)習(xí)，為夢想打拼！這樣不僅能培養(yǎng)孩子的積極性，還能培養(yǎng)孩子的耐心。
上課認(rèn)真學(xué)習(xí)，積極回答問題也是非常重要的。一節(jié)課四十分鐘，只有充分的利用起來，才能提高效率，不浪費寶貴的時間。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(rèn)真復(fù)習(xí)和預(yù)習(xí)新知也是不可缺少的。把學(xué)過去的知識復(fù)習(xí)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(xí)就會有很大的幫助；積極預(yù)習(xí)新知也很重要，等到學(xué)的時候，便一點就通了。
同學(xué)們，這只是我的個人想法，為了美好的明天，加油吧！
我的成績在班里還不錯，與上學(xué)期相比有了很大的進步。老師讓我把我學(xué)習(xí)上的一些體會講給大家聽聽，回家后我仔細(xì)地回顧了這段時間的學(xué)習(xí)心得，下面我就坦誠地向大家說說，希望給同學(xué)帶來幫助，同時也更希望大家對我學(xué)習(xí)上的一些不足提出意見和建議，使大家共同進步。
首先，我要講講學(xué)習(xí)的態(tài)度問題，因為“態(tài)度決定一切”。以前，我曾經(jīng)把學(xué)習(xí)當(dāng)成爸爸媽媽交給我的任務(wù)，每天總要父母催著才去完成，這時，我身心也特別的累，作業(yè)做起來沒有積極性，沒到晚上8—9點鐘就打哈欠，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(xí)自信心受到傷害，造成惡性循環(huán)。當(dāng)我慢慢明白了學(xué)習(xí)是要靠自己的，未來競爭也很激烈時，我的學(xué)習(xí)態(tài)度有了很大的轉(zhuǎn)變。我們大多數(shù)同學(xué)早上6點起床，晚上10點睡覺，而在這每天3分之2的時間里，都做了些什么呢？是在認(rèn)真學(xué)習(xí)，還是在做一天和尚撞一天鐘？請千萬不要浪費這些時間，因為浪費時間就是浪費生命，生命只有一次。
其次，我要講講學(xué)習(xí)的方法。首先，請不要放棄對學(xué)習(xí)的熱情，不要因為目前自己成績不理想而喪失信心。因為其實你和其他同學(xué)一樣有同樣的智商、同樣的時間、同樣的學(xué)習(xí)環(huán)境，只是他用在學(xué)習(xí)上的心思和時間比你更多而已。從現(xiàn)在開始，認(rèn)真對待每一節(jié)課，認(rèn)真記錄每一次筆記，認(rèn)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)的正確率會慢慢地提高，自信心會增強，學(xué)習(xí)的積極性會提高。
還有一點就是行動和勤奮。要去做一件事情決不能紙上談兵，一定要付諸實施。“行動是成功的開始”，著名教育家陶行知先生說：“行動是老子，知識是兒子，創(chuàng)造是孫子”。一切事情有行動才有結(jié)果。誰都知道“天才是百分之一的靈感和百分之九十九的汗水”。學(xué)習(xí)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間和腦子用在學(xué)習(xí)上，你一定會有收獲的，一點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。
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(xiàn)在開始，端正學(xué)習(xí)態(tài)度，振奮精神，不怕困難，找準(zhǔn)方法，在學(xué)習(xí)中找到自己的一片天地。
學(xué)習(xí)的演講稿 篇3
在學(xué)校中厭學(xué)的學(xué)生越來越多，不僅僅是學(xué)習(xí)基礎(chǔ)不好的學(xué)生，學(xué)習(xí)優(yōu)秀的學(xué)生也有很多厭學(xué)的，學(xué)習(xí)對他們來說要么是一種負(fù)擔(dān)，要么是一種不得不做的作業(yè)，而很少有人覺得學(xué)習(xí)是一種快樂。為什么在物質(zhì)條件越來越好的今天厭學(xué)現(xiàn)象卻越來越多的產(chǎn)生？學(xué)習(xí)對人生，對于我們生命成長的意義究竟在哪里？
我認(rèn)為：學(xué)習(xí)是生存的需要。
一個偶然的機會，我在夜班的公交車上遇到兩個人。他們40多歲模樣，滿臉疲憊，但興致卻很高，談著讀書啊上課啊考試啊，好像在參加什么培訓(xùn)班。我好奇地問：“你們都這么大歲數(shù)了，還要讀書嗎？”他們看著我詫異的神情，笑了，一個說：“你一定還在念書吧？現(xiàn)在社會競爭這么激烈，不學(xué)習(xí)能生存下去嗎？”——學(xué)習(xí)是為了生存！我雖然對他們的話談不上有多深的體會，但卻明顯感到了“學(xué)習(xí)”二字別樣的分量。
是的，為了生存而學(xué)習(xí)！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，然后花掉，再要，再花，很少去想錢是從什么地方來的，怎么來的。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，給他們交學(xué)費；也許等到有一天，我也被社會淘汰了，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，我才會最最渴望以書籍作船，穿越人生的溝溝坎坎。
學(xué)習(xí)是成長的需要。
學(xué)習(xí)是提高自身素質(zhì)的需要。
學(xué)習(xí)是豐富人生的需要。
身邊的研究生們沒事的時候，便拿出隨身帶的書來翻看。我問他：“你都研究生畢業(yè)了，還看什么書��！對你來說，生活根本沒有什么問題呀！”“哈——”研究生笑了，說道：“學(xué)習(xí)不是為了別人，也不僅僅是為了錢財，學(xué)習(xí)的真正意義，是為了豐富自己，提高人生的境界�！痹瓉韺W(xué)習(xí)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)得輕松快樂呢！我明白什么叫“聽君一席話，勝讀十年書”了。
學(xué)習(xí)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盛會。今天我給帶來的演講是我的一點學(xué)習(xí)心得，題目叫做自學(xué)習(xí)的人工智能。首先大家都知道在60周年之際，我們首先應(yīng)該記住的是這位人工智能的先驅(qū)，圖靈。在他的問題的感召下，我們就有了今天這樣的一個盛會和今天人工智能的飛速發(fā)展。他的問題，機器可以思維嗎?可以從不同的維度來解釋，那么首先人類對人工智能的一個探索也可以圍繞對問題不同解釋的探索。
第一個探索，應(yīng)該說是在邏輯層面的探索。60年代人工智能的這些先驅(qū)就考慮用邏輯和搜索來研究人工智能，比如下棋、推理，比如說可以去做路徑規(guī)劃等等。那么他們有一個很強的假設(shè)，這個假設(shè)應(yīng)該說從某種程度上來說是非常直觀的。智能包括計算機可能賦予的智能，是來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，人類是可以從一系列的零和一的組合來得到。有了一些成就之后也發(fā)現(xiàn)這樣的假設(shè)是有它的瓶頸的。在之后大家又有一部分人著力于研究能夠有學(xué)習(xí)功能的人工智能，就有不同的學(xué)習(xí)算法，機器學(xué)習(xí)的計算法被研究出來。其中包括大家都熟悉的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
人工智能的幾個里程碑我們現(xiàn)在也很熟悉，第一個大家公認(rèn)的是里程碑是深藍，這個比賽意味著幾件事。一個是說在大規(guī)模的搜索的狀態(tài)下，在可能的狀態(tài)空間的搜索，實際上是一個在物理符號的空間的排列組合。也就是說在60年代人們的那些假設(shè)有一部分是正確的，我們確實可以從這種搜索和物理符號的排列組合獲得很多的智能。
緊接著的階段是，知識就是力量，這是隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)到來的一個熱潮，從網(wǎng)上，從不同的媒體我們會獲得很多數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)經(jīng)過沉淀變成知識，我們就可以贏得像這樣一個電視大賽中的人機對戰(zhàn)。
這個之后，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)的突破從計算上來說有幾個好處，其中一個好處是說它把一個全局計算的需求變成一個本地計算的需求，在做到這樣的一個同時呢，又不失掉很多的信息，這個是計算機里面無數(shù)成就的一個中心點。這樣的一個成功就使得我們能夠在不同的層次來觀察同一個數(shù)據(jù)，同樣就可以獲得我們所謂的大局觀。就像這個圖，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(diào)的是人工智能也在另外一個方面潛移默化的默默的在耕耘，這個就叫做強化學(xué)習(xí)。強化學(xué)習(xí)應(yīng)該說是用來做人工智能規(guī)劃的有力工具，但不是唯一的規(guī)矩。規(guī)劃這個領(lǐng)域相對深度學(xué)習(xí)應(yīng)該說更古老，研究的力度也很多。但在很長時間一段處于靜默狀態(tài)，這個原因是因為它在計算上有很大的瓶頸，不能有很大得數(shù)據(jù)量。一個例子就是強化學(xué)習(xí)在很長時間以來只能解決一些玩具型的問題，非常小的數(shù)據(jù)。但是最近的一個突破是Google的DeepMind，把深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)合在一起，這樣的一個議題使得很多強化學(xué)習(xí)所需要突破的瓶頸，就是狀態(tài)的個數(shù)能隱藏起來。這種隱藏就使得強化學(xué)習(xí)能夠大規(guī)模的應(yīng)付數(shù)據(jù)，就是說應(yīng)付大數(shù)據(jù)。它突出的一點叫做端到端的學(xué)習(xí)，就是說我們在這里看到一個計算機的游戲，這個游戲的影像是輸入端，輸出端就是你要進行的下一個動作。這個動作是正確還是不正確，到最后會獲得一個反饋，這個反饋不一定是現(xiàn)在得到，也許是后面幾步得到的。這一點和我們剛剛講的深度學(xué)習(xí)在圖像上面的應(yīng)用，就大不一樣。就更加復(fù)雜，更加契合人的行為，所以強化學(xué)習(xí)也是下一個突破。
我們看到這種端到端的深度學(xué)習(xí)，應(yīng)用在強化學(xué)習(xí)上，使得DeepMind到今天在很古老的單人的計算機游戲上已經(jīng)把人類完全擊倒，它做到這樣是通過完全的自學(xué)習(xí)，自我修煉、自我改正，然后一個一個迭代。這個就是它迭代的一些結(jié)果，從左到右是一個時間軸，從下到上是它得到的效果。我們看到每一個游戲它的要求都是在不斷成長的，就像我們一個學(xué)生在學(xué)習(xí)的過程當(dāng)中學(xué)到的知識越來越多，這個完全是自我實現(xiàn)，一個自學(xué)習(xí)的過程。
包括現(xiàn)在的AlphaGo也應(yīng)用了很多自學(xué)習(xí)的這種效果，使得我們現(xiàn)在終于認(rèn)清原來人工智能從60年代到20xx年的物理符號的假設(shè)，也就是說以搜索為中心，以邏輯為中心的這種努力并沒有白費，這種努力也是需要的。另外學(xué)習(xí)也是必不可少的，像我們熟知的深度學(xué)習(xí)。所以AlphaGo對我們的啟示，就是我們把兩者結(jié)合起來，才是一個完整的智能機器。這個我們可以叫做人工智能的通用性，也就是說我們對于這兩個技術(shù)的某種結(jié)合，比方說多一點搜索，少一點機器學(xué)習(xí)，或者反之我們夠可以得到用來解釋不同的人類的智能行為。這種通用型，端到端的學(xué)習(xí)，可以用這個例子來表達。就是這個雞可以吃不同的食物，但是它下的蛋都是對人類有用的。
這里我要特別提到一點，我們并不是找到了最后的目標(biāo)，這也是在不同的人工智能、強化學(xué)習(xí)，等等之類的實驗當(dāng)中我們發(fā)現(xiàn)一個特點。就是我們不能完全的依靠機器去全部自動化的自我學(xué)習(xí)，至少到現(xiàn)在我們還沒有摸索出這樣一個路徑。這里是大學(xué)的例子，中文是永動機器學(xué)習(xí)，就是說這個機器不斷的在網(wǎng)上爬一些網(wǎng)頁，在每個網(wǎng)頁里面都學(xué)到一些知識，把這些知識綜合起來，變成幾千萬條知識，這些知識又會衍生新的知識。那么我們看到從下到上是隨著時間，知識量的增長。那么它到了某一個程度實際上是不能再往上走了，因為知識會自我矛盾。這個時候就需要人進來進行一部分的調(diào)節(jié)，把一部分不正確的知識去掉，讓它繼續(xù)能成長。這個過程為什么會發(fā)生呢?是因為機器學(xué)習(xí)一個很嚴(yán)重的現(xiàn)象，就是自我偏差，這種偏差就可以體現(xiàn)在這種統(tǒng)計學(xué)的一個重要的概念，就是我們獲得的數(shù)據(jù)也許是一個有偏數(shù)據(jù)，我們可能建了一個模型，對大部分的數(shù)據(jù)都有用，但其中有一些特例。我們?nèi)绾蝸硖幚磉@些特例，如何來處理我們訓(xùn)練數(shù)據(jù)和應(yīng)用數(shù)據(jù)之間的偏差，這個是我們下一步要研究的內(nèi)容。
一個非常有希望的技術(shù)叫做遷移學(xué)習(xí)，比方說這個是在深度學(xué)習(xí)的模型上，在上面這一部分是一個領(lǐng)域已經(jīng)訓(xùn)練好的模型。那么在一個新的領(lǐng)域，如果這兩個領(lǐng)域之間有某種聯(lián)系、某種相似性的話，我們就不一定在新的領(lǐng)域需要那么多的數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)，你只需要一小部分。我們之所以能做到這一點是我們可以把大部分的模型給遷移過來，我們?nèi)擞羞@種能力，但是我們在做這種數(shù)據(jù)遷移的過程中，我們一定要牢記把這種有偏的數(shù)據(jù)偏差給消除掉。如果能做到這點我們就能做到不同形式的數(shù)據(jù)之間的知識遷移，比方說我們可以讓一個計算機來讀很多文字，這樣的一個計算機去識別圖像，應(yīng)該比沒有讀這些文字，直接去學(xué)習(xí)圖像來的要容易。這個就更像我們?nèi)祟惖膶W(xué)習(xí)。這種學(xué)習(xí)也離不開從下到上，從粗到細(xì)這樣的一種特征的選擇。
所以我們又得到另外一個概念，就是特征工程。深度學(xué)習(xí)給我們的一個有力的工具是能夠自動的進行不同層次，進行大規(guī)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(tǒng)上面，可以達到萬億級，也就是說這個已經(jīng)完全不是人類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(xiàn)在人工智能仍然有一些困境，比方說如何能夠讓人工智能來深層的理解文字，有一個著名的類似于圖靈測試的比賽，深層次理解文字，這個是在自然語言上問一些有歧異的問題，計算機如果要能正確的回答這個問題，那個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?也是我們需要解決的。
同時深度模型還可以把它反轉(zhuǎn)，成為一種生成膜型。它不僅可以去對數(shù)據(jù)做一個決策，它還可以自己產(chǎn)生數(shù)據(jù)，可以產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)。比方說這個是Google的一些研究員把一個深層模型里面的感知最深刻的那些圖像給描述出來，結(jié)果是這樣的，就非常有趣的生成膜型。
剛剛講的不同數(shù)字格式之間，文字和圖像之間，如果在深層實際上它們的區(qū)別已經(jīng)消失了。那這樣我們就可以對圖像去問文字的問題，甚至對文字去問圖像的問題。這樣數(shù)據(jù)的形式也就不重要了。
如果我們達到了遷移學(xué)習(xí)的要點，我們想問下一步是不是可以把所有人類經(jīng)歷過的這些學(xué)習(xí)的任務(wù)給沿著時間軸串起來，能夠讓機器向人一樣的，它的學(xué)習(xí)能力，它的智能在不斷的增長，隨著時間。那么它所需要學(xué)習(xí)的努力程度，樣本數(shù)也是逐漸減少的。這個也是我們在努力的一個方向。
另外最近發(fā)表了一篇文章也說明了遷移學(xué)習(xí)的重要性。這個文章叫做bayesianprogram learning，這是從一個例子就能學(xué)會，我們知道深度學(xué)習(xí)是千萬個例子的。實際上它用了我們過去沒有涉及到的概念，就叫做結(jié)構(gòu)，如果我們了解了一個問題的結(jié)構(gòu)，那么這個結(jié)構(gòu)的一個具體的形式只用一個例子就可以學(xué)會了。其他的部分，需要很多例子的那一部分可能是參數(shù)、統(tǒng)計，這一部分我們實際上可以通過遷移學(xué)習(xí)來學(xué)習(xí)。也就是說整個這個圓就圓滿了，就是一個閉環(huán)了。
同時人工智能的應(yīng)用也不僅僅是在圖像方面，這里的一個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很大的空間，這些機器人會把這些貨架，每個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。為什么是這樣呢?因為現(xiàn)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(guī)劃，在機械的啟動、抬起、放下已經(jīng)超過人了。所以亞馬遜的就很聰明的把機器的優(yōu)點和人的優(yōu)點結(jié)合在一起，變成一個新的商業(yè)模式。如果過去建一個倉儲在支持這個城市亞馬遜所有的物流的話，需要三個月時間，他用了這個把所有的傳送帶拆掉，變成機器人以后只用三天時間，這個收益是非常巨大的，也就是我們可以借鑒，可以拓展的一個經(jīng)驗。
下面要講的，不僅在機器人，在圖像識別，實際上在我們的生活當(dāng)中，人工智能已經(jīng)深入了。這里舉的一個例子是我和我的一個學(xué)生戴文淵，建的一個公司，第四范式，這個公司可以讓過去在金融領(lǐng)域只能由人來服務(wù)重要的客戶，由人工智能來把這個能力拓展到幾千萬人，讓每個人都享受到優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù)。這是一個非常大的工程。它背后的技術(shù)就是機器學(xué)習(xí)，我們所熟知的深度學(xué)習(xí)、知識學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)。
最后我要說幾點，我們看到這么多人工智能的努力，人工智能的有失敗的時候，有成功的時候，我們到現(xiàn)在能總結(jié)出什么經(jīng)驗?zāi)?我覺得現(xiàn)在的人工智能的成功離不開高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)，但是并不是未來的人工智能的成功一定需要大數(shù)據(jù)。那么我們下面要問是不是在未來有小數(shù)據(jù)也可以讓人工智能成功，這就是今天我覺得在大學(xué)里面應(yīng)該做的一個研究，在工業(yè)上大家還在開疆拓土，利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢在發(fā)現(xiàn)新的應(yīng)用利于。
第二個，就是要培養(yǎng)出更多的人工智能的人才。這些人才才可以來設(shè)計算法，這個也是我們今天在大學(xué)里面需要努力的一個方向。當(dāng)然這些都離不開計算能力。
所以從這幾點上來看人工智能的努力也不是像有些人說的，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(yīng)該一部分依靠大學(xué)，一部分依靠工業(yè)。就像我們所說的大數(shù)據(jù)和人才的培養(yǎng)，小數(shù)據(jù)的研究。那么大數(shù)據(jù)的開疆拓土更多的應(yīng)用，和更多的計算能力，確實來自于工業(yè)。所以這兩種結(jié)合我覺得是我們今后發(fā)展的一個方向。
最后我要說一點，就是說我們應(yīng)該說已經(jīng)了解很多深度學(xué)習(xí)了，這個可以作為我們昨天的一個成就。那么今天我們在剛剛開始去獲得強化學(xué)習(xí)的一個紅利，那么這個可能還不是在很多的領(lǐng)域得到應(yīng)用的，但是我要告訴大家的是，強化學(xué)習(xí)比大家想象的要更有用，比方說它不僅僅是在圍棋或者是在計算機游戲上。在金融，在我們?nèi)粘Ｉ町?dāng)中，甚至在教育上，機器人的規(guī)劃都離不開強化學(xué)習(xí)。那么這些應(yīng)該說都是富人的游戲，也就是說只有富人才能有這么多的大數(shù)據(jù)，有這么多的計算量去支持深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)這樣的實際應(yīng)用。那么我們明天要看到的應(yīng)該是遷移學(xué)習(xí)，因為遷移學(xué)習(xí)能夠讓我們把大數(shù)據(jù)得到的模型遷移到小數(shù)據(jù)上面，使得千千萬萬的人都能夠受益，也就是說人人都能享受人工智能帶來的紅利。我今天講到這兒，謝謝大家。
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