中国 AI 统治 ImageNet 图像识别竞赛

 中国 AI 统治 ImageNet 图像识别竞赛

中国政府最近表示,将大量投资于人工智能,以确保其公司、政府和军队到2030年主导这一领域。现在有越来越多的证据表明,中国可能没有那么远来宣称人工智能。

也许没有更好的地方值得注意的是中国的AI的崛起比今年的imagenet竞争,一个有影响力的人工智能比赛,来自世界各地的团队竞争哪种算法可以最好的识别图像。
在27个竞争团队中,超过一半是来自大学或公司的中国研究团队,所有的顶尖演员来自中国。这一结果是从去年重复的,当时中国科学家在来自世界各地的84支球队中占据了主导地位。当然,领先的AI玩家,比如Google,在2014年获得了最高的成绩,并没有参加最后几场比赛。但是,中国在过去两年的竞争优势表明,这些天来,中国有了多少严肃的人工智能工作。
在今年的比赛中,密切监测的图像分类挑战赛的最高结果,只有2.25 %的错误率,从一个名为wmw的团队,从去年的2.99%错误率的小跳。wmw的团队包括来自北京的两个研究人员,来自北京的自主汽车启动动量-胡洁和孙刚-以及来自牛津大学的李绅。在一封给福布斯的电子邮件中,中国研究人员说,他们使用了一种叫做“挤压和激发”的技术,这既增强了无用的特性,又抑制了卷积神经网络的有用的特性。
去年的一个大跳是在目标检测,这是指计算机识别物体和识别图像的能力——例如图片中有三个苹果和一只猫。获胜队,名为dbat,取得了去年66.3 %的73.1%的准确率。dbat团队由来自中国南京大学的八名研究人员和伦敦帝国学院的两名研究人员组成。
自2010年开始以来,imagenet(或大规模视觉识别挑战)已成为人工智能研究界的一个有影响力的事件,以跟踪图像识别系统的最新进展。特别是2012年,多伦多大学的一个团队在图像识别准确率方面取得了重大突破,被认为是人工智能和深度学习的分水岭。在Alex krizhevsky的领导下,博士生使用了一个深层神经网络训练模型,实现了15 %的图像分类错误率-一个巨大的飞跃,从上一年的大约25%的率。他的模型,称为alexnet,展示了深度学习系统的可行性,它至少自20世纪50年代以来一直存在,但直到那时还没有被认真对待。(krizhevsky和他的顾问,AI先锋杰弗里辛顿,现在都在谷歌的人工智能实验室工作。)
“2012年是真正的一年,在准确性方面有巨大的突破,但它也是对深层次学习模式的概念的证明,这已经存在了几十年,”普林斯顿大学的计算机科学处理器、imagenet组织的组织者Olga鲁萨科夫斯基说。“这确实是第一次在大规模图像识别问题的背景下展示这些模型。"
自那时以来,深度学习技术在人工智能社区以及几乎每个科技公司都像野火一样。这些人工智能系统非常类似于大脑的功能-许多神经元与突触一起联网。系统接受了大量数据集的训练,并能够在数据中提取模式。
2012年的比赛之后,像谷歌和微软这样的大型科技公司开始参与imagenet,以展示他们在基于深度学习的图像识别系统中的最新进展。2014年,谷歌与一个名为googlenet的团队进行了竞争,在目标检测准确率上取得了重大突破:从去年22.6 %的准确率中43.9%。imagenet为好的营销做了: 2013年,AI研究公司matt蔡勒启动了他的AI启动,clarifai,同时在图像分类中实现了最高的结果- -从krizhevsky的15 %跳转到12%的错误率。
imagenet的组织者希望在2014年停止运行分类挑战赛,更多关注目标定位和检测以及后来的视频,但这些年来,技术行业继续密切跟踪分类。
现在,imagenet正在关闭,因为在像图像分类等挑战中的性能饱和,AlexBerg,教堂山北卡罗来纳大学的计算机科学教授和imagenet的组织者说。“上面没有很多房间,”他说。
“我认为imagenet仍然在取得巨大的进步,”鲁萨科夫斯基补充说。“但是,社区开始关注其他任务、挑战或数据集是很健康的。"
人工智能中的一些人想知道resea是什么

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