新華每日電訊報(bào)記者周琳
這一輪人工智能浪潮已經(jīng)在國(guó)內(nèi)火了兩年,這兩年里依賴(lài)人工智能賺錢(qián)的公司多嗎?其他不敢說(shuō),但會(huì)展公司肯定是賺的盆滿缽滿了。以“人工智能XX大會(huì)”命名的會(huì)議,幾乎每個(gè)月都會(huì)出現(xiàn),且零散在多個(gè)城市。一夜之間,所有公司都“AI+”了。
得益于這樣高密度的轟炸,所有和行業(yè)略有沾邊的人都認(rèn)識(shí)到:運(yùn)算能力提升、數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)算法,是此輪人工智能紅火的三大因素。但其中到底孰輕孰重,卻一直爭(zhēng)論不休。
近日,谷歌就和CMU(卡耐基梅隆大學(xué))開(kāi)啟了一項(xiàng)研究,測(cè)試在不優(yōu)化現(xiàn)有算法,只增加十倍甚至百倍以上數(shù)據(jù)的前提條件下,能否繼續(xù)提升圖像識(shí)別的正確率。
作為一個(gè)金主爸爸,谷歌不缺數(shù)據(jù)和運(yùn)算能力。過(guò)去它與CMU合作進(jìn)行圖像識(shí)別研究開(kāi)支非常高,占用了50個(gè)高性能GPU整整2個(gè)月的時(shí)間,更夸張的是,標(biāo)記好的圖像數(shù)量達(dá)到了慘絕人寰的3億張。
結(jié)果顯示,這個(gè)系統(tǒng)在多項(xiàng)圖像理解測(cè)試中的表現(xiàn)都創(chuàng)下了新高。比如識(shí)別照片中的物體,算法的識(shí)別準(zhǔn)確率和訓(xùn)練所用的數(shù)據(jù)量之間有明顯的正相關(guān)。雖然對(duì)象檢測(cè)的結(jié)果只提高了3個(gè)百分點(diǎn),但研究者表示,他們相信如果對(duì)軟件進(jìn)行調(diào)整,使其更適應(yīng)于超大數(shù)據(jù)集,那么優(yōu)勢(shì)還將擴(kuò)大。說(shuō)白了,谷歌就是花大筆的錢(qián)證明了一件事,數(shù)據(jù)為王!
這簡(jiǎn)直給了無(wú)數(shù)初創(chuàng)公司一個(gè)暴擊;谏疃葘W(xué)習(xí)這一算法的科技競(jìng)爭(zhēng),依賴(lài)的就是海量數(shù)據(jù)的“喂養(yǎng)”,想要挑戰(zhàn)一個(gè)巨頭開(kāi)始變得更加困難。無(wú)論是谷歌、Facebook還是微軟,國(guó)內(nèi)的BAT,都會(huì)更加明白數(shù)據(jù)的價(jià)值難以被挑戰(zhàn),巨頭的位置也更加鞏固。
運(yùn)算能力或許還可以通過(guò)重資產(chǎn)來(lái)增加,但海量數(shù)據(jù)實(shí)在可遇不可求。一些行業(yè)就是沒(méi)有海量數(shù)據(jù),就不能引入人工智能了嗎?事實(shí)上,被稱(chēng)為“小數(shù)據(jù)版”的遷移學(xué)習(xí)一直是業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)。
遷移學(xué)習(xí),就是先基于標(biāo)簽數(shù)據(jù)量大的領(lǐng)域,做預(yù)訓(xùn)練,再通過(guò)遷移當(dāng)前領(lǐng)域可復(fù)用的特征、參數(shù)、或者是領(lǐng)域知識(shí)、通用知識(shí),對(duì)目標(biāo)領(lǐng)域進(jìn)行半監(jiān)督、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。
此外,還有不少業(yè)內(nèi)人士建議,可以去布局可能產(chǎn)生數(shù)據(jù)的公司或行業(yè),找到大公司的數(shù)據(jù)盲點(diǎn),等著被收購(gòu)吧。
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(責(zé)任編輯:鄧浩)