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继Master创造纪录之后百度大脑在人脸识别领域险胜"最强大脑"

时隔Master建构棋士连胜纪录后,“百度大脑”又在6日晚登岸《最弱大脑》节目,并在人脸识别上以3:2险胜“最弱大脑”的代表王峰。自此,人工智能在视觉、听力、深度自学和思维等方面早已展现了“可怕”的实力。对局和人脸识别究竟有多难?人工智能pk顺利意味著什么?未来人工智能还将“碾压”哪些领域?看点一:人脸识别是不是就靠“一眼定”?对局是不是就椅棋谱?

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本文摘要:时隔Master建构棋士连胜纪录后,“百度大脑”又在6日晚登岸《最弱大脑》节目,并在人脸识别上以3:2险胜“最弱大脑”的代表王峰。自此,人工智能在视觉、听力、深度自学和思维等方面早已展现了“可怕”的实力。对局和人脸识别究竟有多难?人工智能pk顺利意味著什么?未来人工智能还将“碾压”哪些领域?看点一:人脸识别是不是就靠“一眼定”?对局是不是就椅棋谱?

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时隔Master建构棋士连胜纪录后,“百度大脑”又在6日晚登岸《最弱大脑》节目,并在人脸识别上以3:2险胜“最弱大脑”的代表王峰。自此,人工智能在视觉、听力、深度自学和思维等方面早已展现了“可怕”的实力。对局和人脸识别究竟有多难?人工智能pk顺利意味著什么?未来人工智能还将“碾压”哪些领域?看点一:人脸识别是不是就靠“一眼定”?对局是不是就椅棋谱?人脸识别,或许就是“看一看”,但实际并不非常简单,它挑战的是人类与生俱来的天赋——视觉和听力,运用的是人工智能领域“兵家必争”的技术——深度自学,背后承托是万亿级别的参数和超级简单的算法,未来将应用于在十分普遍的领域。在《最弱大脑》pk中,百度人工智能和人类运动员通过分析照片中经常出现的幼年人脸,来辨识出有现场的成年人,并在30张共近千人脸的小学毕业照中辨别主人公。

人的面貌在茁壮过程中不受很多因素的影响,儿童时期的面部特征随时间而转变甚至消失。人脸识别并非将诸多图谱记忆就能投票决定这么非常简单,这里面涵括了深度自学能力。

“如果人类辨识主要靠气质,那么计算机则是通过算法和自学将气质一一分解成。”百度深度自学实验室主任林元庆拒绝接受记者专访时说,人脸识别,只不过就是计算机视觉。

它必须依赖大规模的神经网络,万亿级别的参数,千亿的训练数据,亿级别的特征以及一些推理小说能力,是十分强劲的人工智能系统。这其中,推理小说能力并不是传统计算机擅长于的,必须通过几步走过构建。

第一步,创建起强劲的人脸识别数据系统,比如,每个人有一百张有所不同的照片。然后从海量的数据里面萃取共性。

如果一个人嘴边宽了一颗痔,机器学习就较为无以,因为不是共性,只是一个案例里面再次发生的。但人就可以精彩分辨。此外,还要基于数据和共性萃取设计出有十分好的算法。

林元庆说道,人脸识别与智能驾驶、增强现实三大,在人工智能深度自学领域,是正在产卵且不会产生深远影响的项目。经过几年的技术改良,百度已将错误率减少到2.3%,未来未来将会降至1%以下。如果说人脸识别是“算数”出来的,那么对局呢?和此前有所不同,很多人注意到,Master在对局过程中的很多时候并没按照常理ATENU,这与人们解读的人工智能自学人类棋手方式方法并有所不同。

业内专家指出,这里面还包括了深度自学和强化自学两个过程。AlphaGo系统中,有MonteCarlotreesearch(蒙特卡洛树根搜寻),可以把它解读为武侠小说中的“左右互博”。即自己和自己打。

互博时间就越宽,就是把各种有可能的对局方案训练就越宽。在自我对局中茁壮一起的新一代人工智能,未来有可能几乎不必须去收集和诵读人类棋谱。


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