視覺(jué)數(shù)據(jù)和AI的“致命應(yīng)用”
考特尼·威爾遜跟隨是CloudFactory營(yíng)銷總監(jiān)。最近發(fā)表了篇關(guān)于人工智能的文章,翻譯過(guò)來(lái)供大家學(xué)習(xí)交流,外語(yǔ)水平有限,如有語(yǔ)病,請(qǐng)海涵!
雖然許多人正在尋找“殺手級(jí)”的視覺(jué),但更有可能視覺(jué)是AI和計(jì)算機(jī)的“殺手級(jí)應(yīng)用”。
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今天有AI模塊的app,只需拍攝一個(gè)照片,便可在幾秒鐘內(nèi)告訴你狗的種類,或植物的種類。當(dāng)您將圖像上傳到Facebook時(shí),系統(tǒng)將立即根據(jù)臉部識(shí)別技術(shù)進(jìn)行識(shí)別,告訴你的朋友圖像中有誰(shuí)。
在某些情況下,機(jī)器的這種特定類型分析的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了人類,而這些先進(jìn)的人工智能技術(shù)的命脈便是視覺(jué)數(shù)據(jù)。
為什么視覺(jué)數(shù)據(jù)很重要?
人工智能的整個(gè)概念是可以構(gòu)建機(jī)器來(lái)執(zhí)行最人性化的任務(wù)。為了做到這一點(diǎn),他們以人的智慧為模范。例如,最前沿的AI系統(tǒng)采用在人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后建模的深度學(xué)習(xí)或深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。(當(dāng)然,他們沒(méi)有任何地方接近人類相同的能力)。
作為人類,我們通過(guò)觀察我們周圍的世界并以語(yǔ)言,行動(dòng)和對(duì)象的形式收集我們自己的數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)。另一方面,計(jì)算機(jī)必須由人類提供數(shù)據(jù)以便“學(xué)習(xí)”。機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程需要比人類更多的數(shù)據(jù),時(shí)間和迭代。
作為人類,視覺(jué)對(duì)我們自然而然而形成,我們學(xué)習(xí)的第一個(gè)技能之一就是認(rèn)識(shí)面孔。然后,我們識(shí)別我們周圍的物體,并賦予他們意義。
例如,我們只需要一次學(xué)習(xí)火是火,如果觸摸它會(huì)燒毀我們,但機(jī)器需要數(shù)百個(gè)數(shù)據(jù)的例子來(lái)破譯相同的含義,才能計(jì)算出這是火。
AI系統(tǒng)和視覺(jué)數(shù)據(jù)
視覺(jué)對(duì)于我們具有非常重要的意義,這解釋了 為什么65%的人都是視覺(jué)工作者。我們的大腦處理和分析的大部分(90%)的數(shù)據(jù)是可視化的,并且我們的大腦實(shí)際上處理的圖像比文本快六萬(wàn)倍!
為了人工智能的進(jìn)步,它需要變得更加人性化。要做到這一點(diǎn),它需要更高質(zhì)量的視覺(jué)數(shù)據(jù)和復(fù)雜的算法將信息翻譯成有意義的東西。
當(dāng)涉及到AI,領(lǐng)先的科技公司都在這個(gè)領(lǐng)域?qū)で笸黄坪吞剿鳌K麄冎溃珹I是一個(gè)改變我們生活和工作的游戲規(guī)則。有人認(rèn)為,如果不計(jì)劃采用人工授權(quán)的未來(lái),企業(yè)將無(wú)法生存,但事實(shí)是,目前正在開(kāi)發(fā)的許多技術(shù)還有很長(zhǎng)的路要走。
在最近的TechCrunch文章中,斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室主任李飛飛解釋了視覺(jué)數(shù)據(jù)的重要性:
“構(gòu)建智能機(jī)器的唯一途徑是使其具有強(qiáng)大的視覺(jué)智能,就像動(dòng)物在進(jìn)化中所做的那樣。雖然許多人正在尋找“殺手級(jí)”視覺(jué),但我想說(shuō),視覺(jué)是AI和計(jì)算領(lǐng)域的“殺手級(jí)” 。
我們已經(jīng)依賴于視覺(jué)內(nèi)容。然而,飛飛預(yù)測(cè),隨著相機(jī)技術(shù)和傳感器的使用越來(lái)越多,未來(lái)將更加依賴它。
“超過(guò)80%的網(wǎng)絡(luò)是像素格式的數(shù)據(jù)(照片,視頻等),有更多的智能手機(jī)的攝像頭比地球上的人數(shù),每個(gè)設(shè)備,每個(gè)機(jī)器和我們的空間每一寸由智能傳感器提供動(dòng)力。”
準(zhǔn)確度是一切
從自動(dòng)駕駛汽車到AR / VR技術(shù)的一切都依賴于圖像識(shí)別和圖像數(shù)據(jù)處理。沒(méi)有用人類智能編譯的數(shù)據(jù)和算法,機(jī)器仍然會(huì)將對(duì)象看作無(wú)意義的線條和形狀。視覺(jué)識(shí)別屬性意味著這些對(duì)象,使計(jì)算機(jī)有可能識(shí)別道路上的汽車,并自主導(dǎo)航。
許多人認(rèn)為人工智能是企業(yè)和創(chuàng)新的未來(lái),而且這很有可能是真實(shí)的,很多人都相信,但在許多方面,未來(lái)依賴的卻是準(zhǔn)確的視覺(jué)數(shù)據(jù)。
翻譯:shawn
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