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人工智能不只会下棋连识字也比人类厉害

时间:2017-11-16 16:31:08  来源:  作者:
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业界动态 人工智能不只会下棋连识字也比人类厉害

2016-04-20作者:贾维斯来源:未知次阅读

人工智能

 

还记得3月初轰动一时的围棋人机世纪大战吗?Google旗下的新一代人工智能AlphaGo以4比1大胜世界第一把交椅的韩籍李世石,正式向世人揭开人工智能新时代。

除了人机大战之外,你也能从电影题材中嗅到人工智能的商机,不管是「钢铁人」里的智能管家,还是「云端情人」里的莎曼珊,不只帮你解决生活杂事,还能平抚你的心灵,现在人工智能正一步一步侵略我们的生活,甚至已有研究显示,机器人的识字能力,已超越人类。

很多人常误以为,人工智能等于机器人,其实不然,机器人只是人工智能的一种应用方式,其实像现在的自动翻译、最近很夯的自动驾驶、无人机,甚至是股票自动交易等,背后都隐含了人工智能。人工智能正以意想不到的方式呈现在世人眼前,而且发展速度将比人们想像的还要快速。

辨别日文手写文字准确度高达98.66%

这间位于东京,成立还不到两年的新创公司Reactive,拥有4名程式设计师,在完全不懂日语的情况下,短短几个月就开发出一套能准确辨别日文手写文字的程式,而且辨识准确率高达98.66%,近期像他们一样的全球开发者和投资者无不试图挖掘神经网络所带来的潜力,为的就是向世界证明,人工智能不是只会回答问题或下下棋盘游戏而已,还能做到更贴近生活层面的应用。

人工智能以往只专属于Google、Facebook或其他科技巨头的天下,但现在,任何一家研发深度学习人工智能的创业公司都可以使用云端计算平台,而像Microsoft 、Nvidia或Amazon则将人工智能当作一种应用程式去销售。拥有机器学习博士学位的David Malkin表示:「如果是好几年前,只有真正的天才才有办法做到这件事,但现在,只有是有能力的人都能开发出有用的工具,而未来要将这一技术应用到商业上则需要发挥更多的想像力。」

 

人工智能

 

(图片来源/Bloomberg)

Reactive新创公司麻雀虽小,五脏俱全,证明即使是没有太多经验的小团队也能开发出复杂的应用程式,但困难点就出在如何找到适合的商业模式,现阶段,Reactive希望能帮助日本学校批阅试卷,因为现阶段日本考试仍采用手写答卷,Reactive此项研发将可为日本考试带来有效改革。

目前,David Malkin和他的同事,Joe Bullard、Philippe Remy和Philip Irri在其研发上已经取得前所为有的进展,Joe Bullard就曾在Google日本总部的社交聚会上向人工智能的爱好者公开展示该团队的成果,虽然数据还尚未得到独立验证或同业评断,但当时程式表现几乎可说是无懈可击,然而他们很有可能会因为语言限制而遇到瓶颈。

对深度学习人工智能技术来说,英文的手写辨识难度不大,但日文的手写识别情况却完全不同,日语是由汉字和假名组成,一个汉字往往就有多个笔画,而且常用的汉字就多达达2000多个,要解决此项困难,诀窍就是一次处理一个笔划,Reactive采用神经网络进行模式匹配的演算方法,加另一个笔划然后不断重复,慢慢逼近最准确的结果,该公司统计下来约用了180万个手写汉字来训练此神经网络的辨识能力。

 

-人工智能

 

(图说: 左手边的字是藉由右边的神经网路一层层渗透而成,较亮的地方是相对应的部分,直到最后最终层的字就会出现。图片来源/Bloomberg)

中文辨识人工智能很快将超越人类水准

着手研究手写中文辨识程式的富士通实验室计划负责人Seishi Okamoto表示:「这项技术有其专业性,而且在商用领域的可扩展性有相当大的优势。」在中文辨识程式开发领域中,Seishi Okamoto就表示:「用于手写中文辨识的深度学习人工智能已达到人类的水平,而且很快就能超过人类水平。」

不同于依硬性规则运作的传统演算法,深度学习人工智能技术模仿人脑处理信息的方式,只要输入足够的数据,并设定期望的输出结果,神经网络就能自动进行中间过程的处理,从而找到不同于传统方法的解决方案,例如语音表达和标记图像。

特利尔大学计算机科学教授Yoshua Bengio表示:「这其中涉及到多方面因素,高性能计算成为实质的商品,大规模数据整合达到可用性,而基础科学研究也在不断进步。工具民主化将能有助于第二层用户更方便地开发新的应用程式和新产品。」

程式设计师和投资者的研究将不断加速人工智能技术的开发,根据CB Insights的数据显示,2015年,专注于教育、零售和农业等领域的人工智能新创公司就获得的3.1亿美元的投资,5年时间增长了近7倍,对于人工智能技术的开发可说是前所未有的发展。

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