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10张图清点AI版摩尔定律,这里是盘算机视觉、语音跟文本懂得的里
作者:admin 发布于:2017-10-04 23:56 文字:【】【】【

10张图清点AI版摩尔定律,这里是计算机视觉、语音和文本理解的里程碑

原题目:10张图盘点AI版摩尔定律,这里是计算机视觉、语音和文本理解的里程碑

编者按:本文来自微信大众号“新智元”(ID:AI_era),编纂:胡祥杰,36氪经受权发布。

现在的AI开展到什么水平了?我们总说“超越人类水平”,有不一个量化的标准,来让我们感性的意识AI开展水平,刺破炽热AI的迷雾?电子前沿基金会 EFF正在努力于这一方向研究。

从近期微软发布语音识别过错率降至5.1%,与人类程度相称谈起,这篇文章将介绍目前AI领域最为着名的开展水均衡量尺度,波及计算机视觉、文本懂得、语音识别、翻译、游戏等多个标的目的。包含ImageNet、CIFAR-10、COCO等多个近年来遭到广泛存眷的数据集以及取得最好成就的模子的介绍。

微软上周宣告,在语音转文字上,他们的软件取得了新的冲破。在一个标准的德律风语音通话数据库中,微软的系统的识别错误率为:每20个单词只要1个毛病,这与人类的水平相称。

在一系列被人们以为是能证实人工智能的提高正在逐渐减速,将年夜大增进经济增加的证据中,这一成果是最新的一例,澳门现场娱乐

一些软件曾经被证明在识别图像中的汽车或猫等对象上能比人做得更好,谷歌的AlphaGo软件曾经克服了多个围棋冠军 ,此前这被认为是需要十年或以上的时间才干完成的。各至公司都急切地愿望基于这些进步取得开展,在各家企业的财报电话会议上,AI 被提及的次数更是浮现指数级的增长。

现在,一些AI察看者正在测验考试制造愈加准确的图,以展现这一技术是如何倏地开展的,以及进步的速度如何。经过在分歧的领域衡量AI的进步,他们盼望能刺破AI泡沫和迷雾。这些项目努力于赐与研究者和政策制订者一个愈加清楚的视角,让他们能以最快的速度发明领域内哪些处所在快捷进步,以及我们应该如何做出反映。

图像识别软件在2016年的标准ImageNet测试中超出了人类。非营利试验室SRI国际研究员Ray Perrault说:“需要这么做的一部门起因,是因为在关于AI 会走向何方这一话题上,人们有很多猖狂的设法”,澳门现场娱乐。他是一个名为“AI指数”的项目的引导者之一,其目标是在年末前发布一份关于该领域停顿情况的详细情况。该项目失掉了2015年在斯坦福大学树立的“人工智能百年研究”的支持,以测验人工智能对社会的影响。

关于 AI 获得先进的申明简直是无处不在的,即便是在快餐和牙刷的营销人员口中。别的,对那些领有最坚实的研究团队宣布的结果,我们也很难去评价。

客岁10月,微软就首先颁布在语音识别上达到了人类的标准,然而,IBM和众筹公司 Appen紧接着就公然声称,人类能做到的精确率要比微软所宣称的高得多。接上去,微软不得不其错误率再下降12%,以达到“人类水平”(human parity)。 

注:微软最开端宣布语音识别错误率为6.3%,一个月后宣布到达5.9%,最近一次宣布错误率曾经降到了5.1%。

AI指数:记载AI开展里程碑的10张趋向图

EFF是一家努力于维护国民自在免受数字要挟的电子前沿基金会,他们曾经开始自己的尽力来衡量和理解AI的停顿。这家非盈利组织正在梳理微软等等机构的论文,以组建一个开源的、在线的数据库,澳门现场娱乐,以衡量的AI进度和表现。 EFF的首席计算机迷信家Peter Eckersley表示:“我们想知道AI真正开展到什么田地了,哪些是紧迫的任务,哪些是临时的目标,而不是只知道那些让人们适度高兴的投契版本的AI。”

EFF的数据库包含了从2012年起图像识别快速停顿的图表,还有一个图,是关于让软件理解儿童读物的测试,这能让我们了解人类和机器在这一任务上的差距。 “ AI指数”项目正在努力绘制AI子领域趋向图,将最受研究员关注的趋向表现出来。

视觉

1. ImageNet

视觉我们将先容最著名的10个标记性事情,起首就是赫赫有名的ImageNet,大师都晓得,ImageNet在2017年是最后一届了。

EFF的统计表中列出了从2010年到2017年,ImageNet图像识别比赛中取得突破的情况。2014年的VGG和2015年的MSRA是两大比拟有代表性的突破,此中2015年MSRA的打破,正式将机器对图片的识别错误率降到了人类水平。

2. CIFAR-10 和 CIFAR-100

CIFAR-10 数据库包括了6万张32X32的黑色图像,有10个类型,每个类型有6000张图片。共有5万张练习图像和1万张测试图像。CIFAR-100和 CIFAR-10相似,不同点在于,其类型有100个,每个包含600张图片。

CIFAR-10 中,取得达到人类水平的突破也是产生在2015年之后。上面是详细的算法和正确率:

此外,EFF还列出了MNIST 手写识别、MSRC-21、STL-10和SVHN等视觉和图像数据集上多少年来的表示,包括算法和论文,概况点击:https://www.eff.org/files/AI-progress-metrics.html#Vision 

值得一提的是,视觉问答数据集COCO上的成绩:

游戏

游戏部分分为:抽象战略游戏和及时视频游戏(各类Atari游戏)。较为有代表性的有:

1. 形象战略游戏(盘算机象棋顺序)

语音识别

该数据集上近三年来一直刷新新记载的算法:

言语建模与理解

翻译

对话:聊天机械人与智能体

浏览理解

上文提到的视觉、游戏和语音辨认等。新智元懂得到,EFF今朝对AI开展的才能权衡分为以下11个局部:

  •  玩游戏

  • 视觉与图像建模

  • 文本言语

  • 对话言语

  • 音乐信息复合

  • 科学和技术能力

  • 学习:正则化、迁徙进修跟单次学习

  • 保险

  • 通明性和可说明性

  • 公平与去成见

  • 隐私成绩

更多内容,可点击 https://www.eff.org/files/AI-progress-metrics.html#Vision

趋向图的价值:发明AI版的“摩尔定律”

AI 指数还将尝试监测和衡量人工智能在事实世界中的任务。 Perrault说,例如,将应用该技术的工程师的数量和以AI为核心的公司的投资在图表中停止表现可能是有用的。

他的目的是“了解这项研究对贸易化产物有多大影响”,他说。只管他否认公司可能不乐意发布数据。人工智能指数项目也在跟踪媒体上报道的数目和情感以及公家对AI的关注。

Perrault说,该项目应当会博得普遍的观众,由于研究人员和赞助机构十分急切地想看到AI的哪些领域有最大的开展势头,或哪些领域须要支撑和新的主意。他表现,银行和征询公司曾经呐喊,需要更好地处置人工智能的实在情况。科技行业与摩尔定律的数十年的“蜜月期”, 证了然AI停顿的道路图将能在硅谷找到不雅众。

至于这一衡量方法会对当局官员和监管机构应答智能软件在隐衷等方面的影响能有多大的辅助,当初还不明白,华盛顿大学法令系教学 Ryan Calo表示:“我不知道它会有多么有用。”他比来提出了AI政策成绩的具体道路图。他认为,决议者需要对底层技巧停止深度的了解,并且需要强无力的价值观,而不是对轻微的进步停止监控。

EFF的 Eckersley 认为,AI 追踪名目将跟着时光的推移变得愈加有效。例如,有关赋闲成绩的争辩可能会经过对于软件顺序若何疾速推进某些任务职员的中心义务停止主动化的数据而被说起。Eckersley说,看这个范畴的停顿情形曾经有助于压服他本人,让AI体系愈加可托赖是如许的主要。他说:“咱们搜集的数据标明AI系统的平安性是一个相干甚至紧急的研讨领域。”

学术界和谷歌等公司的研究人员最近曾经考察了如何诈骗人工智能软件,并避免它的错误行动。随着各家公司都在迫切地用软件来把持诸如汽车等更为广泛的技术上,如何使其牢靠和安全可衡量的进步可能是最重要的。

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