码隆科技CTO谈人工智能的无限潜力

2018-07-24 14:54

#人工智能

内容介绍


对于很多人来说,深度学习看起来就像神奇的魔法。但魔法背后往往意味着单调乏味的过程——精心标记的数据是许多深度学习项目的关键。
 
在与AI 播客主持人Noah Kravitz的对话中,码隆科技联合创始人兼首席技术官Matt Scott说道:“深度学习有赖于人类注释过的数据,速度必然很慢,这是导致行业进步缓慢的原因之一。”
 
“新技术必然能够将人类从对数据的处理中解放出来,让深度学习更简单易行,进而得以更广地应用,比如用于自动识别购物车中的产品,”Scott解释说。
 
码隆科技于2014年在中国成立,该公司开发了一种人工智能算法,能够基于网络上的数据自学,进而实现对有噪音和未标记的图像进行分类。Scott解释说:“这差不多就是我们研究领域的现实情况,比如我们应该如何访问网络上既有的大规模数据。”
 
今年早些时候,Scott及其团队参加了在CVPR计算机视觉会议期间举办的WebVision挑战赛。凭借94.78%的识别率,码隆科技在与100多家公司和学术实验室的竞争中脱颖而出。
 
相比之下,人类识别的准确度为95%。
 
ProductAI是码隆科技基于该技术构建的平台,它能够拍摄一张产品的小照片,然后通过深度学习来解析图像,并确定其为何物。
 
 “为了更上一层楼,我们必须要突破人类注释的障碍。而如今我们已经踏入全新的领地,不再受限。” Scott说道。
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