用propeller处理自然语言，神经网络的发展会给人类生活带来哪些变化？

《飞浆》提供了一个深入学习的平台。深度学习框架是承上启下的纽带，连接芯片和大型计算机系统，连接各种商业模式和行业应用。是智能时代的操作系统。而且深度学习技术具有很强的通用性，正在推动人工智能进入工业量产阶段，呈现出标准化、自动化、模块化的特点。

百度深度学习技术平台部总监马也在会上首次公布了PaddlePaddle的全景图，PaddlePaddle的中文名称被百度敲定为“飞浆”。一个端到端的开源深度学习平台，它集成了核心框架、工具组件和服务平台，包括支持真实世界应用并实现工业级应用效果的模型、针对大规模数据场景的分布式训练能力以及支持多种异构硬件的高速推理引擎。

“飞浆”还是很重视NLP的。语言模型是现代自然语言处理领域的核心。可以说是无处不在。一方面，它给NLP的发展带来了巨大的推动力，在很多领域都是非常关键的一部分。另一方面也辜负了小何，语言模型实际上限制了NLP的发展。比如在创新生成性任务中如何利用语言模型获取双向信息。

神经网络的灵感来源于人脑的结构。人在思考问题的时候，神经冲动会在神经突触连接的无数神经元之间传递。据说成人大脑有6543.8+000亿个神经元，比宇宙中的行星数还多。我们的神经网络是模拟很多节点来处理信息，但是神经网络和大脑还是有区别的，因为神经冲动在大脑中传递的过程不仅仅是“是”和“不是”。