• bob机械
  • bob机械
  • bob机械
  • bob机械
bob行业资讯首页 > bob行业资讯

机器学习不断接近人脑水平 AI图像识别发展如何

2018-10-25作者:bob机器浏览数: 927

  过去十几年,人类可以说 是在机器智能面前节节退败,屡败屡战,而多任务处理(multi-tasking)几乎 是为数不多可以让人类骄傲的 事情了 .人们可以同时打开8个网站、数份文档和一个交友软件,即使正在专心处理其中一件事,只要突然收到一条回复或更新提醒,也能够快速安排 .对机器而言,要在同一时间完成这样的 任务显然有点困难,因此,多任务处理一直被视为人类独有的 技能点 .
  然而,这个优势也将失去了 .
  近几年,Alphago、视频识别、指纹解锁、图片识别、语音转文字、机器人看病等一系列事件,使我们深刻的 感受到人工智能在改变我们的 工作方式和认知 .国内人工智能产业中,就算集视觉与图像领域公司的 数量已达数百家,仅次于自然语言处理类公司,位居第二 .其中该领域最为出名的 创业公司包括旷世科技Face++、商汤科技、极链科技Video++等 .
  一百多年前,电改变了生产、交通和农业等产业,而今天,人工智能也像电一样将改变传统产业 .人脸识别和图片识别 是人工智能视觉与图像领域中的 两大热门应用 .但将人工智能技术单纯用于图片识别分析的 应用企业数量并不如预想的 多,可能有以下几个方面的 原因:目前视频监控方面的 盈利空间大,众多企业的 注意力都放在了视频监控领域,人脸识别属于图片识别的 一个应用场景,做人脸识别的 大多数企业同时也在提供图片识别服务,但 是销售效果不佳,主要赢利点还在于人脸识别等 .
  识别物体 是图片分类的 另一个比较常见的 应用,例如一个简单的 手机识别模型,我们首先要给计算机定义模型,然后准备大量手机的 照片去训练这个模型,让计算机能识别出来,输一张图片的 时候能识别出图片 是不 是手机 .正常情况下计算机模型能识别得比较准确,但 是当我们输入了一些有遮挡、形态多变或者角度多变、光照不易的 图片时,之前我们建立的 模型就识别不出来了 .这就 是计算机视觉在应用中寻在的 难点问题 .机器学习的 本质其实就 是为了找到一个函数,让这个函数在不同领域发挥不同的 作用,像语音识别领域,这个函数会把一段语音识别成一段文字 .图像识别的 领域,这个函数会把一个图像映射到一个分类 .
  进入21世纪,计算机视觉与计算机图形学的 相互影响日益加深,基于图像的 绘制成为研究热点,高效求解复杂全局优化问题的 算法得到发展 .到现在,通过技术迭代更新和机器学习,物体的 识别率也已经达到了相当高的 水平 .像 是极链科技Video++自主开发的 文娱人工智能系统「VideoAI」已实现场景、物体、人脸、品牌、表情、动作、地标、视觉特征检索8大维度的 数据结构化,同步生成轨迹流数据,通过复合推荐算法将元素信息升级为情景信息,直接赋能各种商业化场景 .
  通过SAS针对企业人工智能的 调研报告可以看出,大部分企业认为人工智能还处于初期阶段,但我们也可以发现,正在部署的 大量应用场景都包含AI板块 .显而易见我们必须学习新的 技能来配合AI的 发展,未来也 是属于意识到这一点并立即发展的 企业 .机器的 每一点进步都依赖于不断模拟和接近人脑的 水平,提升AI在场景应用上的 工程能力,会为生活带来更多的 便利 .

联系人:art QQ:2080417019

Copyright © 2017-2019 www.cqjsdnc.com,All Rights Reserved 苏ICP备12345678号