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x****3 2018-07-10
零基础认识习——猿人的第一次直立行走
前言 人工智能是当今的热议行业,习是热门中的热门,浪尖上的浪潮,但对传统IT从业人员来说,人工智能技术到处都是模型、算法、矢量向量,太晦涩难懂了。所以我写了这篇入门级科普文章,目标是让IT从业者能看清读懂习技术的特点,以及我们如何从中受益,找到自己的工作。 一、人工智能的天时地利人和 行业的成熟要靠从业者的奋斗(人和),也要考虑环境和历史的进程(天时和地利)。人工智能技术的井喷并不是单纯的技术进步,而是软件、硬件、数据三方面共同努力水到渠成的结果,习是AI技术的最热分支,也是受这三方面条件的限制。 AI软件所依赖的算法已经存在很多年了,神经网络是50年前提出的技术,CNN/RNN等算法比部分读者的年龄都要。AI技术一直被束之高阁,是因为缺乏硬件算力和海量数据。随着CPU、GPU、FPGA硬件的更新,几十年时间硬件算力扩充了万倍,硬件算力被逐渐解放。随着硬盘和带宽的降价提速,20年前全人类都没几张高清照片,现在单个公司的数据量就能达到EB级。数据技术只能读写结构化日志,要读视频和图片必须用AI,人类已经盯不过来这么多摄像头了。
j****2 2018-07-10
百度脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
百度AI技术态部总经理喻友平 首期开放日,喻友平介绍了百度脑开源习平台PaddlePaddle以及通用AI能力两方面的技术和产品更新,以及百度脑在市政、物流、教育等行业的落地案例,与开发者们进行流。 更广、更快、更精的AI技术 习是AI发展的燃料。百度在习领域耕已久,2016年,百度开源了习框架PaddlePaddle。此次,PaddlePaddle迎来两方面重更新,核心框架Paddle Fluid v1.3新增发布业界首个视频分类模型库,新增支持NLP语义表示BERT模型,分布式训练性能幅提升,规模稀疏参数服务器Benchmark发布;同时,基于PaddlePaddle的度强化习框架PARL,夺冠NeurIPS 2018。具有高灵活性和可扩展性,支持可定制的并行扩展,覆盖DQN、DDPG、PPO、A3C等主流强化习算法. 目前,百度PaddlePaddle已对外开放超过50种经过工业场景验证的官方模型,例如,领邦利用PaddlePaddle,通过ICNet语义分割模型识别精密零件瑕疵,实现零件自动分拣。
1****6 2018-07-10
反向图灵测试——如何识别这是不是AI?
前几天那个巨硬的陪聊AI在微博上求骂蹭热度,我不那条微博是AI发的。 用AI做coding是有可能性的,编程本来就是人类语言转换为机器语言的翻译,但时日尚早,云计算+SDK+IDE从更简单更高效的层面做编程简化了。但现在说在用AI做AIOPS的,实际是只展示不决策,无知者无畏的也没有试验环境。 现在成熟的AI应用就是少数几类场景,比如:语音识别、图片识别、无人驾驶、行为预估(如金融风控)。但我们怎么证明这些AI应用是机器习还是习哪,毕竟用习做融资/吹牛逼更高上啊。 习的惊艳之处在于解决了很多问题,但它对数据量的需求像打着吊瓶跑马拉松,有几个场景提前储备了那么多数据?这两天的热门新闻是 AlphaGo Zero 自棋谱解决了数据问题,但用单纯的围棋来推理复杂的世界,这个类比糟糕透了。 AI技术配得上世人给它的盛名和期待,但AI技术不是用来嚼舌根编新闻的。这波AI宣传潮让很多人半年之内都不愁编稿字数了,搞冒牌AI场景的人都比AI程序员还聪明。 后记...... 我本来让创业者多提供一些数据、算力、技能的资料,结果H哥说这个项目已经Pass了。
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