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    人工智能靠什么走向大眾
    [薦]

    人工智能靠什么走向大眾

    • 分類:行業動態
    • 作者:山東盛世博威
    • 來源: 央廣網
    • 發布時間:2021-07-30
    • 訪問量:0

    【概要描述】人工智能

    [薦]

    人工智能靠什么走向大眾

    【概要描述】人工智能

    • 分類:行業動態
    • 作者:山東盛世博威
    • 來源: 央廣網
    • 發布時間:2021-07-30
    • 訪問量:0
    詳情

    隨著人臉識別、語音識別和自動駕駛日益成為關注焦點,人工智能(AI)與社會、人類生活融合程度正在快速演進。

     

    其實早在1956年,人工智能這個“術語”就被正式提出。但在有限且昂貴的計算能力、已有計算方法存在缺陷、缺乏數據量這些無法克服的基礎性障礙面前,“模擬人類大腦”顯得非常遙遠。此后,一直到20世紀80年代初,隨著一類名為“專家系統”的AI程序開始為全世界的公司所采用,人工智能才興起了第二次熱潮。各國開始投入大量資金,例如日本經濟產業省雄心勃勃旨在打造“第五代計算機”的研究計劃,目標是制造出能夠與人對話、翻譯語言、解釋圖像,并且能像人一樣推理的機器。80年代后期,產業界對人工智能系統投入巨大但只產生有限的應用產生質疑,人工智能的泡沫逐漸破裂,投入大幅消減,人工智能再一次步入寒冬。

     

    那么,人工智能到底將靠什么走向大眾?筆者認為,視覺AI技術將是發展方向。

     

    對人類而言,70%到80%的信息獲取來自視覺。對人工智能來說,視覺AI也被視為目前最具應用價值的AI技術。它能夠讓機器具備“從識人知物到辨識萬物”的能力,從而看懂、理解這個世界,幫助我們在生產和工作中,提升處理信息的效率。

    簡單來說,視覺AI就是研究如何讓機器會“看”,即用攝影機和電腦代替人眼對圖像進行特征提取和分析,并由此訓練模型對新的圖像數據進行檢測、識別等任務,建立能夠從圖像或者多模態數據中獲取“信息”的人工智能系統。

     

    源于深度學習的突破,視覺AI的識別能力突飛猛進,2012年的兩個轟動事件,更被視為視覺AI的發展拐點。當時,由多倫多大學Geoffrey Hinton領導的團隊,在一項名為ImageNet的圖像識別競賽中,利用深度學習和GPU的強大計算能力,將錯誤率降低了10%,震驚學術界,因為之前這項錯誤率每年只會降低1%—2%。

     

    同年,“谷歌大腦之父”吳恩達帶領團隊,利用10億參數的神經網絡,在沒有任何先驗知識的情況下,僅僅通過觀看無標注的YouTube的視頻,創造了一套貓臉識別系統——從海量照片里自動識別出貓臉。

     

    視覺AI迅速成為人工智能領域最重量級的研究領域,源自于其在安防、醫療、無人駕駛等多個領域的應用前景。

     

    例如,在安防領域,視覺AI技術可進行人群分析、逃犯追捕,可通過城市中成千上萬條路的攝像頭對目標人群進行鎖定與篩查,并做到實時告警,助力安防效率的提升;在手機領域,AI可提供刷臉解鎖、刷臉支付等更加安全和便捷的體驗,還可自動為面部美顏省去后期修圖的時間;在自動駕駛領域,AI技術可以通過攝像頭獲取的圖像,對車體的周圍環境進行識別和分析,輔助做出精準的路徑規劃。

     

    放眼未來,更多的應用前景都將貼上視覺AI的標簽。比如,人臉識別技術有望在更多的物聯網終端設備上應用,讓安全便捷的身份認證無處不在,提升生活體驗;在AI+工業領域,工業機器人、物流機器人將更多替代傳統勞動力;在AI+文化領域,基于AI的增強現實技術,可以將古代文物、古代場景生動復原得以假亂真;在AI+教育領域,利用視覺技術實現學生的注意力管理、跟蹤學生的知識點掌握,實現真正的因材施教。

     

    當然,AI掀起的新一輪產業浪潮不過短短幾年,技術上需要持續不斷的突破創新,行業需要不斷的深耕和挖掘,大眾也需要對其給予足夠的耐心。

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