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【爱游戏】独家|依图创始人朱珑:即使AI过火,大家也可能低估了它的跳跃式进步

发布日期:2021-05-25 16:17浏览次数:
本文摘要:(公共编号:)从4月22日到23日,2017年第10届中国青公司年会在河南郑州召开会议,创始人朱龙出席会议,根据人工智能技术的最前沿新闻,现在人工智能的发展速度非常慢,但是即使人工智能过火,BAT、创业者和投资者等也有可能高估人工智能最前沿技术的跳跃性变革。公开发表资料显示,朱龙是美国加州大学的博士,从艾伦·尤尔教授,专门从事计算机视觉统计资料建模和计算的研究,之后在麻省理工学院人工智能实验室兼任博士后,在纽约大学Courant数学研究所兼任研究员。

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(公共编号:)从4月22日到23日,2017年第10届中国青公司年会在河南郑州召开会议,创始人朱龙出席会议,根据人工智能技术的最前沿新闻,现在人工智能的发展速度非常慢,但是即使人工智能过火,BAT、创业者和投资者等也有可能高估人工智能最前沿技术的跳跃性变革。公开发表资料显示,朱龙是美国加州大学的博士,从艾伦·尤尔教授,专门从事计算机视觉统计资料建模和计算的研究,之后在麻省理工学院人工智能实验室兼任博士后,在纽约大学Courant数学研究所兼任研究员。

即使在精英聚集的人工智能创业圈,他的简历也是领导者。以下是朱玲演说的全文,展开了不改变意图的编辑整理。大家尊重本科生的创业,尊重本科生不毕业就创业。我极端,我是博士后,中国人尊重这个学历,但学术界的人创业也是重新学习的过程。

特别是在商业领域,如果不是特别有才华的话,简历上天生就是短板,所以我是非典型的创业者,这个非典型也让我有类似的视角,根据科学、学术的解释和创业几年的经验,我有不同的想法。从2013年到2014年,深度自学开始在全世界着火。

当时,我的第三个实验室老板(YannLecun,现任Facebook人工智能实验室负责人)已经在深度自学领域工作了30年。我创业的时候,也就是2012年,在世界范围内,深刻的自学在任何意义上都是非常受欢迎的专家,优秀的博士生不去这样的实验室和学科。

到2013年为止,在中国可能是2014年,一夜之间很多博士开始跳到这个专业自学,这突出了以前这个专业领域人才储备的严重不足,但是在短时间内情况发生了很大变化。人工智能的真伪难以辨别,没有权威的现在,人工智能很受欢迎,说话的人也很多,但我毕竟很难说,我还有两个定义:一个是自闭技术,真伪很自闭,泡沫很自闭。但是,说话的人很多,专家很多,投资者、高中教师、创业者都在说话。

回答说,今天也是没有权威的时代。什么是自闭技术?人工智能属于科学领域,科学远离大众。最差的实验室很难评价另一个最差的实验室的工作。

因为只看公开发表论文很难评价,所以根据多年来两个实验室的交流和理解,不能评价他们的工作,而且现在的人流相当大,评价很难。科学是客观的,但很多市场上的语言是主观的,很多科学家、教授、研究员不在业界的第一线,他是全职教授和品牌大学的教授,但他熟悉的进展来自新闻,但新闻报道可能不是最核心、最先进的技术,在用这种不周密的素材预测和评论时,结论和真凶的差别很大。

科学是坦率的东西,客观存在,但对其说话误差相当大,容易受到说话者的身份影响。今天是一个没有权威的时代。我在硅谷最差的实验室睡过觉。

他们对世界上最先进的设备技术发展状况也不全面理解。人工智能发展速度太快,世界各地都有跳跃发展。

谷歌人工智能总监不一定几乎解读浮公司其他部门的所有进展,世界上最差的专家也不一定能全面解读世界上最差的技术,美国一流的学术界和品牌学校的老教授已经很难评论世界上最差的技术。现在和10年前的学术界状况不同,当时学术界的3位世界上最差的教授,实验室的兄弟3人聚集在一起,可以预测世界上今后3年的进展。这是一个没有权威的时代,任何新技术都可能具有突破性的社会意义和学术价值。

现在人工智能跑到哪里去了?科学很难说,我不需要任何专业背景,不需要跨越文化的科学知识,现在人工智能想到了哪一步?更容易找到图,机器的识别度很高。大约3年前,机器识别精度广泛,这是最重要的界线,这意味着机器可以代替人类的一部分工作,可以应用于很多场合。例如,机器完全没有速度和体力问题,一秒钟看一个人或五秒钟看十亿人,机器胜任。

我们做过这样的实验。把客人的她的照片放在千万的数据库里搜索,找到了相似的前十名,被打乱了顺序,他不知道哪个是她,所以即使是你熟悉的人,比如你的男人/她,你也不一定比机器煮得更好。因为人的识别容易受到光的角度、化妆等因素的影响。

现在,机器有可能在熟人的脸部识别中达到人类。那个扩展到更专业的领域,比如医学,3~5年后,机器有可能达到专家。我们还做了这样的实验。中国约13亿人中有多少人和你一样?同样的成长标准是你的母亲也不知道谁是谁,这个问题纯粹是对世界的奇怪,结论是每亿人中有一个和你一样的人,全中国平均值有12个和你一样的人,你去找12个分身。

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这是最重要的科学统计资料结果,也是其他地方不告诉的结论。这意味着人工智能不仅有产业化的意义,还有助于人类看到我们的智慧界限,以前这个课题不能讨论,那是以前没有这么大规模的科学手段,这是非常有意义的。脸部识别已经很普及,但是在讨论人工智能的时候,容易误解阿尔法犬。

人工智能生没有的能力是人类成为人类最重要的基础,人类的智能诞生了。探索这件事可以问人的本质问题。脸部识别的实际应用于场景,我们分布了世界上仅次于的脸部搜索引擎,公安可以通过这个搜索引擎追踪通缉犯。

十几年前的杀人犯逃到庙里成为主持人,通过系统的交叉检查,通缉犯和现在的十几亿人和省里的一亿人成为数兆次或数十兆次的交叉检查,可能听说逮捕了这个通缉犯。另一个例子是,一位老人带着孩子回头扔掉了。

他说自己是谁,记不住身份证号码。这以前很难计划,现在在派出所拍照,可以告诉这个人是谁。事件中瞄准的嫌疑犯,即使公共照相机靠近运动,模糊,低明像素也能抓住这个人,几乎可以识别出来。

网吧的手机被偷了几百元,几千元,以前很难,现在角落里的照相机,即时角度的不同,几乎可以做到。另外,现在用ATM机拍摄鱼眼照相机的人可以抓住嫌疑犯。如今,中国先进设备的技术融合了横向场景的人工智能局面,在世界范围内也领先。

如今,人脸识别技术可以在不同的地区和不同的场景中做很多事情,这是非常令人兴奋的。在过去的警察期待中使用的科学技术手段在这两年中几乎被使用,美国科幻大片中的场景,我们都能做到,而且基本上只有中国能做到。

美国和其他国家很难制作这种视频条件和人脸识别技术。那么,美国人脸识别技术哪里好呢?虽然谷歌、Facebook的技术不错,但创业氛围和政府意识不一定是最领先的。

现在的局面是留学生回国的情况很多,中国这种先进的设备技术和横向领域相结合的产品是代表性的,不仅能解决问题,还能在世界上领先。现在人工智能的发展速度非常慢,但是即使人工智能过火,BAT、创业者和投资者等也有可能高估人工智能最先进的技术。

文章:让普通家庭和贾维斯一样的AI管家,创业公司是怎么玩游戏的?第四范式陈雨强:如何利用低维度AI解决问题商业问题?氪星资深数据科学家讲学:如何建立基于AI的金融风控制系统|软创公开课原创文章,允许禁止发表。下一篇文章发表了注意事项。


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