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imagenet可不僅僅隻是給alexnet提供了數據集而已,在這個巨大的圖像數據庫的基礎上,李飛飛等人組織了著名的imagenet圖像識别挑戰賽,邀請世界範圍內很多著名計算機視覺團隊參加比賽。
别以為科研人員不好勝,其實他們也特别喜歡參加各種比賽,那種用智商和方法碾壓對手的感覺,其實遠比體育運動中擊敗對手的成就感更強,因為體育運動員的強大是一個人的強大,而他們的強大有可能帶來人類整體文明的進步!
imagenet的比賽數據龐大,物體類别多,其中包含個類别和1000萬個圖像,而且有統一的評判基準,很快就吸引了眾多計算機視覺團隊的加入。
今年imagenet的冠軍正是辛頓團隊,阿萊克斯編程出了一個計算速度非常快的卷積核函數,然後用imagenet數據集去訓練神經網絡,這個方法讓他們將圖像分類錯誤率降低了20%,而一般來說,類似的圖像分類錯誤率每年隻能降低不到1%。
相當於把這一技術的改進加速了20年!
正如牛頓當年和胡克的爭論,激發了自然科學、物理學和數學的大進步,而上世紀三四十年代科學家圍繞著相對論、光、量子理論的各種不同見解和互相幫助奠定了量子力學的基礎一樣,李飛飛的imagenet數據集催生了辛頓的卷積神經網絡演算法,他們共同打開了這個裝滿了人工智慧的潘多拉魔盒!
阿萊克斯介紹完alexnet,這個神經網絡正是以他的名字來命名的,他可能也沒想到,這將會讓他的名字永遠保留在人類科技史之中,未來很可能會出現在教科書上,甚至成為某道填空題的答案,或者成為某個人工智慧相關的計量單位……
做完alexnet的介紹,辛頓道:“於,你們有什麼問題嗎?”
於凱攤攤手道:“如果我們還抱有疑惑,不會跨越太平洋從鏵國來到這裡。事實上,無論是千度還是星瑞,又或者是我們兩個公司共同投資創立的瑞度,對你們的研究都非常感興趣,也有很大的信心。”
“哦,你們真的確定,這會是一個很有發展的方向嗎?”辛頓問道。
“不然呢?你在1971年提出了神經網絡這個概念,然後就一直為之而努力,你是我所知道的,對於某一個事業和信念最為堅持的人!我敬佩你的決心和堅持,現在看到你的堅持終於開花結果,我不但為你高興,也非常興奮它會改變全世界。”於凱道。
辛頓露出一絲微笑。
當全世界都覺得這個事情不行,隻有你覺得可以的時候,你會怎麼做?
是隨波逐流,聽從其他人的建議,去做一些更有“意義”的事情,還是堅持自己的想法? 本章未完,請點擊下一頁繼續閱讀! 第1頁/共2頁
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