原标题:AI 模仿人脑究竟靠不靠谱?

原标题:AI人才快到碗里来!AI Challenger设300万奖金打造“中国版ImageNet”

style=”font-size: 16px;”>【CSDN编者按】8月23日,李彦宏在首届中国国际智能产业博览会上,曾发言称,“通过研究人脑工作,来让机器像人一样思考,是行不通的”。

style=”font-size: 16px;”>那么,人类究竟是否可以,把AI训练得像人一样思考和积累经验呢?今天这篇文章,将会通过几个小实验,来研究下AI模仿人类行为的能力,到底可以达到什么地步。一起往下看吧!

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编辑 | 小LV

许多人认为人工智能(AI)是个“黑盒子”,其实这么说也没错。AI的最大问题之一,就是我们很难理解它解释数据的方式。

人工智能产业中,数据、算法、计算能力是三大基石,其中,数据更是人工智能科研的最宝贵资产。对于需要运用机器学习作为其业务核心技术的创业团队来说,高质量的数据集就是竞争优势的重要保证。

一个小游戏

为了能让更多AI人才有机会拿到真实的数据,解决真实世界里的问题,今日,由创新工场、搜狗、美团点评、美图公司联合主办的“2018
AI Challenger 全球AI挑战赛”正式开赛。

在进一步研究之前,让我们先来做个小游戏。我给你展示一系列抽象的图片,它们属于分类A或B中的某个。

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“AI Challenger
全球AI挑战赛”是面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台,也是目前国内规模最大的科研数据集平台、以及最大的非商业化竞赛平台。

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你认为下面的图像属于分类A还是分类B?提示:没有分类C。

在2017年的首届大赛中,AI
Challenger发布了从百万到千万量级的4个数据集、6个兼具学术前沿性和产业应用价值的竞赛、以及超过200万人民币的奖金,吸引了来自全球65个国家的8892支团队参赛,成为目前国内规模最大的科研数据集平台、以及最大的非商业化竞赛平台。

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本届赛制中,四家主办方投入千万元规模以上的资金,同时引入了更多企业、大学、政府机构合作。此外,还新增十余个全新高质量数据集,和十余个兼具科研、产业应用、社会意义的竞赛,以及超过300万人民币的奖金。

我们稍后再说结果。我们来看看更多的例子。

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创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚

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创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚介绍了今年大赛的主题,他表示,今年会突出数据集建设和问题设置方面与产业结合的特点,尽量让AI
Challenger发布的数据能直接满足科研和产业的一线需求。同时,AI
Challenger也会尽量突出人才平台、人才社区、人才网络的建设,利用平台把全世界范围内的优秀人才聚集在一起。

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本届大赛的主题是“用AI挑战真实世界的问题”,希望在数据集的建设上,既具有科研和学术上的前瞻性,也希望数据集能紧贴AI商业化、AI落地的实际场景、实际需求,从产业需要出发,为学术研究和AI人才培养提供方向性的建议,也反过来帮助产业界更好地利用最新的科研成果,解决真实世界的最有价值的问题。

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数据集和赛道如下:

现在你能判断它属于A还是B了吗?

style=”font-size: 16px;”>主赛道

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观点型问题阅读理解竞赛:机器阅读理解是让机器读懂人类语言、和人类更好交流互动的重要领域。此技术可广泛应用于智能搜索、智能问答、智能客服、智能音箱、语音控制等场景,用AI实现基于文字、语音的人机智能互动。数据集包含30万问题、篇章与候选答案,是全球难度最大的中文观点型问题机器阅读理解数据集。

答案是……A!

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选了B也不要难过,你不是唯一一个,选择了B的人。我问了整个屋子里所有的工程师和开发者,答案大概是一半一半。所以……为什么答案是A?

细粒度用户评论情感分析竞赛:在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户、挖掘用户情感等方面有至关重要的价值,并且在互联网行业有极其广泛的应用,主要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈、业务安全等。数据集包含15万条餐饮用户评论、6大类20个细粒度要素标签,为业界最大。

因为我说了答案是A。

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答案就是A,不用跟我抬杠,但如果你不同意,那就说明我这个训练师当得不好。

英中文本机器翻译竞赛:机器翻译正越来越成为人们跨越语言障碍的重要工具,应用于各种领域。数据集在2017年数据集的基础上,总量达到1300万句对,为业界最大;且其中具有上下文情景的中英双语数据达到300万句对,为机器翻译的研究提供了更多探索空间

作为训练师,我知道A代表红圈。所以任何中间有红圈的都是A。我也知道B是橙色的圈。其他的图像都是无关的。所以,只需要找到一组图像中的特征,但非常难。

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在AI系统中,我没办法把组成A的图像的规则,用语言描述出来。我只能给它提供大量图片,期待它能发现规律。

短视频实时分类竞赛美高梅国际平台 ,:近几年发展极快的短视频行业具有明显的娱乐性和流行性,深受人们喜爱;基于短视频机器分类的技术还可以广泛用于视频内容分析、编辑与生产,监控、安防等领域。数据集包含20万条短视频、涵盖63类流行元素,为业内首个多标签短视频分类数据集。

而你,作为人工智能,也没办法,告诉我为什么你选了B。我只能不断地给你数据,直到你给出正确结果。

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苹果还是橙子?

无人驾驶视觉感知竞赛:自动驾驶技术即将改变我们的出行和生活方式。本次大赛的自动驾驶竞赛采用了UC
Berkeley DeepDrive(BDD)2018年最新发布的BDD
100K数据集,这是全世界最庞大、最复杂的自动驾驶数据集,包含原始图片1.2亿张、标注图片10万张,涵盖多样天气和昼夜光照条件。

下面是同样的一组图片,只不过没那么抽象了。如果我问你同样的问题,任何人都会立即回答,A是苹果而B是橙子。

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这个问题太过简单,许多人甚至认为是脑筋急转弯。我们都知道,手和背景中的一切,都是无关信息,因为我们人类从出生开始,就在学习这些东西。但人工智能并不知道。对于它来说,图像都是抽象的,它并不知道你关注的是什么。

除5个主赛道之外,AI Challenger
2018还开放5个实验赛道竞赛和相应的数据集:

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实验赛道

我们来看另一个场景,这个场景能演示,我们可能给了AI系统错误的信号。我们有一些橡树的样例(我住的地方有点阴天)。

1.天气预报竞赛:气象要素的变化深刻影响着人类生活的方方面面。我们带来北京气象要素数据集,包含10个站点、3年多逐小时历史“观测”和“睿图”资料,探索以AI提高天气预报的准确性。

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2.农作物病害检测竞赛:2016年农作物病害造成的直接损失占我国农业生产总值的8.48%。我们发起世界上首个农作物病害检测竞赛,标注图片50,000张、包含10种植物的27种病害,探索“AI植物医生”。

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