为了不被踢出AI的组织，视觉深度模型都开始接私活了？
发布时间：2021-11-01 15:50:42 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：中国青年报客户端讯（中青报中青网记者 王海涵）中国人工智能发展有自身的长板，政策支持、海量数据、应用环境等优势使行业应用生态呈现向好趋势。与此同时，行业的发展必须解决顶尖人才较少等短板问题！10月25日上午，中国工程院院士高文在视频连线时抛出自
|
为了不被踢出AI的队伍，视觉深度模型都开始接私活了？
Splunk用了一个由2000张图片组成的训练集，进行了2分钟的训练后，系统就能识别出普通客户和非客户，准确率达到80%以上。
对于某个特定用户，系统还能够判断出哪些是用户自己发出的，哪些是模仿的。这次只用了360张图片就训练出了78%左右的准确率。麻麻再也不用担心我的理财账户被盗了。
3.通过声音检测进行动物研究
2018年10月，谷歌的研究人员使用视觉CNN模型对一段录音进行了分析，检测到了其中座头鲸的声音。
他们将音频数据转换成了视频谱，一种表示音频频率特征的图像。
为了不被踢出AI的队伍，视觉深度模型都开始接私活了？
然后使用了Resnet-50架构来训练这个模型。有90%的鲸鱼歌声音频被系统正确归类。而如果一首录音是鲸鱼的，也有90%的几率它会被贴上正确的标签。
这项研究成果可以用来跟踪单个鲸鱼的运动、歌曲的特性、鲸鱼的数量等。
同样的实验也适用于人类语音、工业设备录音等等。使用类似librosa这样的音频分析软件，就可以用CPU生成时频谱。
至此，可以总结一下视觉深度学习模型“跨次元”应用的基本操作了：
1.将原始数据转换成图像；
2.使用预训练的CNN模型或从头训练一个新模型进行训练。
由此得到一个能够解决非视觉问题的新模型。
开脑洞才是最难的
当然，上述都是作者分享的一些已经在实践中取得成效的应用，我们还可以将其应用于很多有趣、有意义的场景之中。前提是，能够找到一种将非视觉数据转换成图像的方法。
比如儿童餐食的健康问题，仅靠学校食堂和家长自学营养学显然不是一个足够效率、且能大规模推广的办法。
利用视觉模型，可以对餐盘的自动扫描与检测，对图像中的餐食特征和瑕疵点进行提取，以此推测出餐盘和饮食的洁净度是否合格，营养搭配是否符合基本要求。
为了不被踢出AI的队伍，视觉深度模型都开始接私活了？
再比如，通过智能摄像头将零售商超中的人群分布和动线转化为图像，进行分析和检测，可以判断出不同社区的需求和消费特征，从而有针对性地进行选品和陈设，进一步提升坪效。或者是通过汽车行驶轨迹来预测和优化不同时段的路况及定价。
总而言之，目前计算机视觉模型早已从实验室和科学家案头，帮助越来越多的现实问题寻找解决方案。
由此也可以看出，在AI落地中并不缺成熟、可落地的算法，大开脑洞的创造力才是最难的。
当然也有隐患
作为一个负责任的“AI吹”，故事显然不能在“AI好AI妙AI呱呱叫”中戛然而止。
虽然计算机视觉表现出了极大的适应性，但在实际应用时，有一些缺点是其本身也没有解决的， 这也导致很长一段时间内，图像识别、生成等应用还能被当做展示人工智能的神奇能力而被夸耀着。
首先，是视觉神经网络对于图像变化和背景过于敏感。无论是转换非视数据，还是直接训练原始图片，机器视觉的处理逻辑都是将图像转换为系统可理解的“数字”，再进行对比和识别。因此，将背景和变化等噪音识别成其他物体也就不足为奇了。
为了不被踢出AI的队伍，视觉深度模型都开始接私活了？
（在照片中增加不同的物体，会影响照片中原有的猴子的识别结果）
既然是通过视觉模型进行训练，那就需要大量有标注的高质量数据，而在现实应用中，一些非图像的原始数据，比如用户鼠标习惯、零售店动向等等，包含了多个维度、不同数量的数据点，不仅标记数据集的工作耗时耗力，而且训练这些庞大的数据也需要大量的GPU资源。
但遗憾的是，受标注质量、模型准确率、专业领域知识等影响，最终的成果在真实世界中的体验也可能非常糟糕。想要让商业机构冒着投资打水漂的风险进行尝试，恐怕还有很多工作要做。
更何况，视觉深度模型并不是一种放之四海而皆准的解决方案，有些任务是难以进行视觉化标注，或者实现成本很高的，短时期内也只能望AI兴叹了。
为了不被踢出AI的队伍，视觉深度模型都开始接私活了？
总而言之，视觉深度学习模型的成熟和非视觉场景的试探，给AI开发带来了新的故事和想象力，比起千箱一面的智能语音、人手一个的人脸识别，更令人惊喜，实用性也值得期待。
不过本质上讲，一切技术问题最后都是经济学问题。只要不计成本，总能搞得出来。《三体》中，秦始皇不也用三千万大军搞出了能计算太阳运行轨道的人形计算机队列吗？
这也和如今的人工智能产业现状悄然重合，技术不是关键性问题，没钱又不会搞工程的项目，就别让AI背锅了吧……
 （编辑：萍乡站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
