İlk AI Challenger sona erdi ve ilk Çin AI açık veri platformu açıldı
İçbükey tapınaktan Li Gen
Qubit Raporu | Genel Hesap QbitAI
Birçoğunun daha önce pek bilinmeyen isimleri var.
Liu Quanquan, Wang Yujie, Wang Changbao, Shuai Jingwen, Zhang Shunfeng, Jiang Shangda, Yu Genian, Min Kerui, Song Hongwei, Li Xiaopu, Zhang Xiaowei, Wang Feng, Dong Qianqian ...
Bununla birlikte, uzun yıllar boyunca, AI'nın dönüşümü ve gelişimi sırasında isimleri halkın gözünde tekrar tekrar görünebilir.
Bu kez, ilk AI Challenger Challenge 5 pistinin şampiyonluk programının üyeleri.
Bazıları hala kolejlerde ve üniversitelerde okuyor ve bazıları düşük profilli bir şirkette çalışıyor. AI Challenger, teknik olarak rekabetçi bir görüntü sağladı ve dünyadaki 8892 ekip arasında öne çıktı.
Bu, AI Challenger'ın orijinal anlamlarından biri, ancak tüm değeri değil, çünkü 13 modelin adlarını keşfetmek için insan gücü ve enerji ayırmak 130 gün sürüyor, üç şirket toplam on milyonlarca dolarlık yatırım yaptı ve verileri açık. "İyi bir anlaşma."
Çin Veri Kümesi
Veri seti sıfırdan tamamen Çin'den.
Daha önce Qubit, görüntü açıklamasının ve insan iskeleti veri setinin kilit noktalarının Megvii Face ++ etiketleme ekibi tarafından açıklandığını ve AI Engineering Institute of Innovation Works'ün 90'lar sonrası nesli tarafından doğrulandığını bildirdi. Bu resimlerdeki çerçeve çizgisi nedir, böylece gerçeğe dönerken özel "gözler" olacaktır.
Görüntünün maliyeti ve insan kemiklerinin temel noktalarının her birinin milyonlarca doları var.
Sogou'nun sorumlu olduğu İngilizce-Çince çeviri veri seti de var. İlk veriler, şirketin rekabet gücünün bir parçası olan Sogounun önceki birikiminden elde edildi. Sadece bu sefer açık değil, aynı zamanda 6 ay sürdü ve 60 kişi 12 milyon cümle çiftine yatırıldı. Temizlik, işaretleme ve inceleme için her katılımcının İngilizce olarak sekizinci sertifikaya sahip ve uzun yıllara dayanan çeviri tecrübesine sahip bir kişi olduğunu belirtmekte fayda var.
İngilizce-Çince çeviri veri setinin oluşturulması da milyonlarca dolara mal oluyor.
Elbette, çaba doğal olarak kabul edildi.
Çin Bilimler Akademisi Otomasyon Enstitüsü'nde araştırmacı olan Wang Liang, görüntü konusunda uzman bir jüri üyesi olan Wang Liang, AI Challenger veri setinin uluslararası ölçekte kabul gören MS COCO ve ImageNet'i aştığına inanıyor ki bu da Çinli araştırmacılar için bir nimet.
Tsinghua Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü'nde doçent olan Liu Yang, öğrencilerin makine çevirisi alanını keşfetmelerine öncülük ediyor.Dünyada, kamuya açık haberleri ve belgeleri veri kaynağı olarak kullanmaktan farklı olarak, İngilizce-Çince sözlü çeviri veri seti olmadığını tanıttı. Zorluk, toplamadan, etiketleme, yeniden okuma ve inceleme yoluyla başlar ve teslimattan önceki her adımdaki zorluklar.
Daha önce, Tsinghua ve Sogou, ortak bir laboratuvar kurarak çeviride çığır açmıştı. Tsinghua öğretmenleri ve öğrencilerinin en çok değer verdiği şey, Sogou'nun büyük ölçekli veri setidir. Büyük verinin kullanımını vurgulayan derin öğrenme modelinde, veri miktarı getirmiştir. Daha iyi sonuçlar, ancak bir araştırma araştırması olarak, daha fazla kişi karşılaştırmak için aynı veri kümesini kullanabilirse, model algoritmasının avantajlarını ve dezavantajlarını daha iyi keşfedebilirler.
Bu AI Challenger mücadelesinde Liu Yang, bazı oyuncuların laboratuvardaki en iyi sonuçları aşmak için aynı yöntemi kullandıklarını ortaya çıkardı. Böyle bir "ilham" normalleşirse, gelecekte Çin'in yapay zekasını kesinlikle destekleyeceğini hissetti. Daha fazla gelişim.
Belki de Tsinghua Üniversitesi doçenti, kolayca gözden kaçan bir gerçeği ortaya çıkardı: Çin'in endüstrisi, akademi ve araştırmaları yapay zeka hakkında konuşuyor, ancak yapay zekanın temel kaynakları eşit değil.Verilerden algoritmalara kadar, bilimsel araştırma için hala açık bir platform yok. İşçiler, şirketlerin sahip olduğu büyük verilere maruz kalıyor ve bu da şirketlerin bilimsel araştırma laboratuvarlarındaki en son gelişmeleri görmelerine olanak sağlıyor.
AI Challenger böyle bir rol üstleniyor.
Veri kümeleri, yarışmalar ve açık paylaşım platformları
AI Challenger ilk duyurulduğunda, dış dünya bunun için farklı metaforlara sahipti.Bazıları bunun Çin'in ImageNet ve MS COCO olduğunu söylerken, diğerleri bunu ImageNet + Kaggle ile karşılaştırdı.
Kısacası, bunun veri seti + rekabetin Çin versiyonunun yeni bir girişimi olduğunu düşünüyorum, çekirdek yetenekleri daha iyi kullanmaktır.
Bu yüzden, ilk AI Challenger ödül töreni sahnesinde, başlatıcı Kai-Fu Lee kelimeleri açıklamaya karar verdi.
AI Challenger'ın ardındaki yetenek madenciliğinin önemini inkar etmiyor, ancak bundan daha acil olan, verilerin açık paylaşımı.
Kaifu Li, yapay zekanın gelecekteki gelişim için en önemli yön olduğunu söyledi.Sektör artık verilerin öneminin farkında.Ancak, Çin'deki endüstri, akademi ve araştırma alanındaki araştırmacılar, uygulayıcılar ve potansiyel girişimciler, hassas ve çok sayıda Veriler, bu "yakıtları" kendi "roket fırlatmalarını" tanıtmak için kullanmak imkansız.
Kaifu Li, şu anda üniversiteler ve işletmeler arasındaki ortak laboratuarlarda doğru ve büyük miktarda verinin mevcut olabileceğini, ancak daha çekici olan kısmın BAT'a ait olduğunu ve içgörülü insanlar bu iki yerden ayrıldıktan sonra buna hala ihtiyaç duyduklarını söyledi. Veri seti oluşturmaya çok zaman ve enerji harcayın.
AI Challenger'ı birlikte paylaşım, şeffaflık ve ilerleme için bir platform oluşturmak için kullanmayı umuyor. "Verilerle veriler, kaynaklarla kaynaklar ve büyümesi gerekenler bu platformda büyüyebilir." Son olarak, AI Challenger'da büyüyen bu yetenekler, Çin'de ve hatta dünyada AI liderleri olabilir.
Sadece Kai-Fu Lee'nin Çin'deki yapay zeka yeteneklerini küresel yapay zeka liderleri haline getirme isteği değil.
Sogou CEO'su Wang Xiaochuan olay yerinde yaptığı açıklamada, geçmişte bilimsel araştırmalardaki durumun herkesin Amerika Birleşik Devletleri merkezli olduğunu ve bizim istihbaratımıza katkıda bulunduğumuzu söyledi.Son olarak konuyu seçtiler ve sonuçlara öncelik verilmedi.
Ancak Çinli yetenekler hala bunu yapmanın bir yolu yok, çünkü geçmişte ABD ekonomisi ve işletmeleri Çin'in önündeydi ve teknolojik hakimiyet yükseklikleri doğal olarak başkalarının ellerindeydi.
Son yıllarda durum değişmeye başladı.Çin ekonomisi, işletmeleri ve teknolojisi ilerliyor.Çin araştırma konularının Çin'den ve dünyadan yetenekleri cezbetme zamanı geldi.
Wang Xiaochuan, "Sahnenin merkezini kademeli olarak Amerika Birleşik Devletleri'nden Çin'e taşıma yeteneği bir işaret ve çok önemli bir başlangıç noktasıdır." Dedi.
Çin'in yapay zekasının uluslararasılaşması
Aslında, uzman incelemesinin öğle yemeğinde uluslararasılaşma aynı zamanda AI Challenger etrafında en çok tartışılan konuydu.
AI Challenger, başlangıcından bu yana küresel bir rekabet olmasına rağmen, bu sefer rekabet hala çoğunlukla Çince ve küresel "rezonans" henüz başlamadı.
Profesyonel eleştirmenler de bazı önerilerde bulundu.
Microsoft Research Asia'da kıdemli bir araştırmacı olan Mei Tao, mevcut veri seti boyutunun MS COCO'yu aştığını ileri sürdü.Gelecekte, böyle bir veri setini Uluslararası Konferansa göndermek mümkün mü, böylece tüm ülkelerdeki insanlar böyle bir veri setini kullanabilir. Rekabet ayrıca daha orijinal fikirlere ve teknolojilere ilham verebilir.
Megvii Face ++ baş bilim adamı Sun Jian, etiketleme ve ölçüm yöntemleri açısından, uluslararasılaşmayı daha iyi teşvik edebilecek birleşik bir standarda ulaşmak için mevcut uluslararası veri setleriyle pazarlık yapabileceğimizi söyledi.
AI Challenger'ın yürütme kurulu üyesi Wang Yonggang ayrıca, uluslararasılaşmanın kesinlikle gelecekte AI Challenger'ın temel yönlerinden biri olduğunu ve veri setinin dış dünya ile paylaşılmaya devam edeceğini söyledi.Araştırmacılar, kullanım haklarıyla ilgili düzenlemelere uyma öncülüğünde kendilerini tanıtmak için AI Challenger'ı kullanabilirler. Araştırma.
Bununla birlikte, Çin'in yapay zeka gelişimi için uluslararasılaşma bir yönü ve pasta yeterince büyük değil, önlenemeyecek başka bir gerçeklik.
AI Challenger ödül töreninden sonraki medya röportajlarında, bazı medya kuruluşları AI Challenger'ın getirebileceği "yetenek madenciliği" faydalarına daha fazla dikkat etti. Örneğin, inovasyon atölyesi yetenek projelerine yatırım yapabilir ve Sogou ve Toutiao potansiyel yetenekleri daha iyi keşfedebilir.
Başlatıcı olarak Kai-Fu Lee cevap verdi: Şimdi sorun pastanın nasıl kesileceği değil, pastanın yeterince büyük olmaması ... Herkesi pastayı büyütmeye davet edelim ki bu bilimsel araştırmalar, işletmeler ve tüm ülke için iyidir.
Kai-Fu Lee, daha fazla şirket ve kuruluşun AI Challenger'a katılmaya, verilere katkıda bulunmaya, yeniliği teşvik etmeye ve yetenekleri teşvik etmeye davet edildiğini, böylece Çin ve toplumun AI dalgasından gerçekten yararlanabileceğini açıkça belirtti.
Aslında, mevcut uluslararası AI zirvesinde, Çinli şirketler kademeli olarak ana sponsor oldu.
Bu nedenle, yerli yetenek eğitimine odaklanmanın zamanı geldi.
En azından AI Challenger iyi bir başlangıç. Daha fazla tanıdık olmayan isimler öne çıkmaya başlıyor, bundan daha fazla yetenek yararlanacak ve daha fazla bilimsel araştırma projesi, verilerin nimetleriyle daha büyük atılımlar gerçekleştirebilecek.
- Bitiş -
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalama Yazarı
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri takip edin
