一家美国创业公司开发了一种新型人工智能系统,可以使用少量数据达到与传统深度学习算法相似的效果,大大提升数据效率。2012年,谷歌研究人员发现了一种新颖的方式来展示人工智能技术的潜力:他们训练电脑识别YouTube视频中的猫。该项目花费数年时间,动用1.6万颗计算机处理器分析了1000万张图片,才最终得以成型。这种人工智能技术被称作深度学习,亚马逊Echo和特斯拉无人驾驶汽车都在使用同类技术。

虽然这种软件看起来很神奇,
但往往需要借助成千上万台电脑..
花费数月时间扫描海量数据才能最终实现。

毕业于麻省理工学院的计算机科学家本·维格达(Ben Vigoda)表示,他可以省去大量枯燥乏味的工作,在不使用谷歌那种庞大资源的情况下也能推进人工智能项目。他的公司Gamalon Machine使用概率模型教给电脑在几分钟内识别包括猫在内的各种物体,只需要花费几分钟时间向其展示几张图片即可。



“你可以在笔记本电脑上运行我们的软件,找到答案时所需的计算能力缩小100倍。”维格达说,他2013年创办Gamalon,但这却是该公司首次公开展示自己的产品。

传统的深度学习系统需要查看海量猫咪照片才能学会它们的特征。Gamalon的系统则用一种名为概率编程的新方法作为这一过程的起点。向其展示一张长尾猫和一张短尾猫的视频,它就能填补空白。“这种模式可以大幅提高数据使用效率。”纽约大学数据科学家布伦丹·雷克(Brenden Lake)说。

维格达之前的公司Lyric Semiconductor可以将概率函数直接嵌入计算机芯片。Lyric的技术已经应用到Echo和汽车中,帮助其猜测哪个人在说话。此外还应用到智能手机中,用于改进触摸和滑屏效果。在获得硅谷投资者的450万美元资助,并得到了美国国防部高等研究项目署的支持后,Gamalon的团队过去几年一直在改进概率技术,希望扩大应用范围。

十多年以来,学术界一直在研究基于概率的人工智能系统,但很少应用于实际。微软的TrueSkill Xbox玩家排名系统就使用了类似的技术,去年被Uber收购的创业公司Geometric Intelligence也在使用同类技术。

由于仍然需要人类从事复杂而耗时的数学计算,以便调整概率模型,所以类似的系统往往只能应用于特定领域,很难扩大范围。Gamalon则声称,该公司的软件可以调整自己的模型,相当于自动完成重新编程。


虽然维格达表示,这项技术可以得到广泛应用,但他的公司起初还是关注细分领域。该公司最先推出的Structure和Match两款产品可以扫描通用数据库,并修复一些歧义信息,例如客户姓名和地址的不同拼写。作为其早期的几家客户之一,通讯硬件制造商Avaya一直在使用该公司的软件从事类似的任务,每月的分析费高达1万美元。

有成千上万的公司负责代销Avaya的产品,而他们记录客户数据的方式也各有不同。为了保证数据库可以得到有效搜索,Avaya原本使用人工方式来过滤信息,每过几个月整理一遍,例如,需要将“St.”修改成“Street”,或者将“HP”修改成“Hewlett-Packard”。



Gamalon的软件则能在几分钟内匹配85%的数据。与普通的查找-替换搜索工具不同,该软件可以分析上下文信息,所以能将“St. Louis”中的“St.”修改成“Street”。如果能够得到更多的训练,并了解哪些地方有所遗漏,这套系统的效果还可以进一步提升。

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