精度极限VS用户体验 360颜水成解读AI深度学习发展方向

2017-07-11 11:58 来源:光明网IT频道 
2017-07-11 11:58:42来源:光明网IT频道作者:责任编辑:赵刚

    7月7日-9日,国内人工智能大咖云集深圳,参加了由中国计算机协会CCF主办、雷锋网和香港中文大学(深圳)联合承办的CCF - GAIR全球人工智能与机器人峰会活动。此次大会围绕着计算机视觉与NLP、自动驾驶、医疗机器人、金融科技、机器人与自动化等五个主题展开,让观众们最直观地了解这些前沿科技的最新情况。在活动首日,360人工智能研究院颜水成院长应邀做了关于《深度学习:精度极限VS用户体验》的主题演讲。

    在AI领域关于深度学习研发中,我们究竟应该追求极限的精度,还是追求极致的产品体验?这一直以来都是备受关注的话题。在颜水成看来,第一个目标的特点是必须”用脑”,第二个目标更多的是”用心”,这两个目标应该相互促进,而深度学习也应该瞄准实现上述两个目标。

精度极限VS用户体验 360颜水成解读AI深度学习发展方向
360人工智能研究院院长颜水成

    颜水成认为,关于追求极限精度,我们应致力于探索算法能达到的边界和极限。“比如说我们可以设计更好的模型结构,可以用更大、更快的模型,也可以用大量的模型去做融合,另外一方面我们也会思考用更好的训练平台和更多的资源实现多机多卡分布式训练。在训练的时候可以利用海量的无标注数据,比如说利用预测学习的方式实现预训练,当训练好模型之后,又可以利用Baby-learning和增强学习的方式来增强模型的性能。”

    “同时,人工智能本身不是一个产品,必须跟具体的场景相结合才有它的价值,核心算法只是这里面的一个部分而已,最好的办法是算法和场景数据形成一个闭环,先训练出初始的模型,然后在具体的场景里得到模型失效的数据,用这些数据再来提升模型的精度,再把模型用到场景中,进行不断地迭代,最终在场景中达到它最好的体验。”

    颜水成举例称,从今年开始,比如说美图秀秀和Snapchat可以把人的头发和脸分割出来,可以产生很好的头发美化的效果。360则提供人体分割的技术,可以把人实时从自拍的视频里面分割出来,叠加到动态的场景,产生很多好玩、好看的效果。“这是一个典型的因为追求精度极限达到一定程度时,就激发了新的产品形态的创新。”

    在峰会期间,由雷锋网、《环球科学》和 Boss 直聘共同推出的国内AI领域第一份权威榜单“2017 AI最佳雇主奖”也正式揭晓,360人工智能研究院成功当选最佳雇主,成为了国内AI人才理想的工作地点。

    360人工智能研究院拥有目前国内领先的人工智能团队。安全与智能是360当前两大重点。360人工智能研究院立足于世界领先的深度学习研发能力,着眼于大数据和云计算的契机,向360相关部门提供业务支持,并完成人工智能相关方向的原始技术积累和前沿探索。

    目前,研究院的人工智能技术已经广泛应用于360的全系列产品中,包括直播、智能硬件、搜索和信息流等业务。未来,研究院将会推动360在人工智能方面的技术实现突破性进展。其中,视觉技术将进一步提升,优化识别物体、行为等,并拓展到SLAM领域;语音分析将增强合成真实感,提高识别准确度,逐步建立基于NLP语义的对话系统;大数据技术的提高将带动广告、精准推荐等。

[责任编辑:赵刚]

手机光明网

光明网版权所有

光明日报社概况 | 关于光明网 | 报网动态 | 联系我们 | 法律声明 | 光明员工 | 光明网邮箱 | 网站地图

光明网版权所有

立即打开