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必须要有大数据。 我们与 300 多家工业界的厂商客户进行合作，积累了大量的数据，数亿的图片。我们有 300 多人的团队专门做数据标注，包括几千类车型的数据、人群的大数据以及衣服的搜索和分类的数据库，这些对于学术界以及工业界都是很有益的。实际上谷歌所做的数据体量更大，他们和 National Institutes of Health ( NIH ) 合作，很快会开放一个非常大的医疗图像的数据库。在医疗方面我相信大家很快会有大量的数据进行处理，这个时候对于我们的高性能计算又提出了一些新的要求。 深度学习第三个门槛就是大数据，如果把人工智能比喻成一个火箭的话，大数据就是这个火箭的燃料。学习算法的设计，你设计的大脑到底够不够聪明； 不管中国人工智能接下来如何发展，不管年轻人如何创业或者做研究，我们要做的事情也就这三件： 雷锋网按：5 月 20 日，由中国计算机学会（CCF）主办，Xtecher 协办的 2017 CCF 青年精英大会在北京国家会议中心举行。中国工程院院士赵沁平、香港中文大学教授汤晓鸥、百度创始七剑客之一雷鸣等围绕 " 科研 · 产业 · 融合 " 这个主题做了一些分享。其中，汤晓鸥教授做了题为《人工智能的明天，中国去哪？》主题演讲。 深度学习有三个核心的要素：第三，要把飘在上面的东西落地，要产业化。 比如说给了一张人脸照片，它就可以给你对应出这个人的名字；给一个物体的形状，它就可以告诉你是什么物体；给一个车的行驶场景，它就可以给你输出这个车应该往哪儿拐；给一个棋局，它能算出下一步怎么走；给一个医疗的图像，它就能帮你判断这是什么病 …… 实际上就是这样的一个过程。不要把人工智能想象成可以超越人类，可以控制人类，这些都是所谓的 " 好莱坞的人工智能 " 或者想象中的人工智能，真正人工智能在现在这个阶段其实就是做这么简单的事，当然，做成这个简单的事情其实已经很不简单了。 在物体检测上，大家也可以看到进步速度有多快，2013 年一开始的时候，200 类物体的平均检测准确率是 22%，但是很快谷歌可以做到 43.9%，我们做到 50.3%，紧接着微软是 62%，现在我们做到最好结果是 66%，在几年之内翻了三倍，这也是深度学习的力量，我们这方面的工作是 Xiaogang 和 Wangli 团队做的。在汤晓鸥教授看来，不管中国人工智能接下来如何发展，不管年轻人如何创业或者做研究，我们要做的只有三件事：坚持、创新、以及落地。 (责任编辑：admin) |
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