李飞飞等人的新研究可能让人工智能真的不需要人了光纤陀螺
发布时间:2023-08-03 21:09:58
李飞飞等人的新研究,可能让人工智能真的不需要人了
2019-01-17 09:03来源://
原标题:李飞飞等人的新研究,可能让人工智能真的不需要人了
比人的认知经验更丰富。
你可能听说过,在河南的农村里,在非洲的城市中,每一个你想象不到的地方,有着大量的数据标注员。
他们手动在图片里把每一只花瓶和每一辆汽车框出来,并且标上“花瓶”和“汽车”。一段时间后,这些人把成千上万张标记好的图片打包,发送给远在北京、上海甚至旧金山的 ai 公司。
gq 将这些人称为《那些给人工智能打工的人》。
人工智能发展迅速,大大小小的互联网科技公司相继开展研究,投入商用。然而训练一个可用的 ai,需要大量准确标记好的图片、视频等资料。
正因为此,市场对数据标注的需求如此之大,吸引“那些给 ai 打工的人”争相加入,其中不乏原来找不到工作的闲散人员——毕竟这份工作只需要动动鼠标,用不上太多知识。
但是,恐怕不久后,这些人就将再次失业。
上周,来自约翰·霍普金斯大学、斯坦福大学和 google 的专家联合发布了一篇论文,介绍了他们使用神经网络来自动搜索神经网络,将其投入图像分割方面的研究,并且取得的重要进展:
研究人员采用神经架构搜索 (neural architecture seartch, nas) 技术设计了一个神经架构 (a),放任它去自动搜索/设计出新的神经架构 (b),投入到图像语义分割 (semantic image segmentation) 的任务中。
研究人员发现,这个被自动搜索出来的神经架构 b,在主流的小规模图像数据集上,未经训练就直接使用,表现已经超过了现有人类设计的、预先训练好的模型。
以往人们一直相信,设计 ai 需要大量知识和经验,简而言之就是需要人来设计。
但现在,ai 设计出的 ai,已经比人设计出的 ai 更强。
论文的标题叫做: auto-deeplab: hierarchical neural architecture search for semantic image segmentation
研究人员将这个能够自动搜索(设计)神经架构的技术命名为auto-deeplab。这个名字来自于 deeplab,google 人工开发的图像语义分割技术。前面加上 auto,意思是在 deeplab 的基础上,新的技术可以实现了很大程度的自动化。
论文署名作者当中,两人来自约翰·霍普金斯大学,其中第一作者是 chenxi liu,曾在 google 实习;有四人来自 google;剩下的一人来自斯坦福大学,正是原 google cloud 首席科学家,在计算机视觉学术和业界知名的李飞飞教授。
“本着 automl(编者注:google 主导的 ai 计划,将算法选择,模型的超参数调整,迭代建模和模型评估等工作自动化。)和人工智能普及化的精神,对于不依赖专家经验知识,自动设计神经网络架构,人们的兴趣有了显著提升。”作者提到。
在“ai 自动设计 ai”这件事上,auto-deeplab 有几个比较重要的新尝试。
首先,神经架构搜索 nas 技术是 ai 领域的新兴物种,主要用于简单的图片分类。而在这篇论文里,研究者首次尝试将 nas 投入到高密度的图片预测任务上(也就是对更复杂的高分辨率图片进行语义分割,比如 cityscapes 城市街景数据集、pascal voc 2012 和ade20k 等数据集)。
其次,在计算机视觉领域内的神经网络架构,通常分为内层、外层的两级架构,自动化的神经架构设计往往只能设计内层,外层仍需要人来设计和手调。而 auto-deeplab 是第一个让 ai 掌握外层设计和调参能力,并在图像语义分割任务上得到优异结果的尝试。
“图像语义分割”六个字听上去有点拗口,其实很好理解:对于一张图划分几个类别,然后将所有的像素点归类。
比如下面这张图,可以简单分为三类。图像语义分割的任务,就是判断每一个像素点属于人、自行车,还是背景。
需要明确的是,图像语义分割的任务纯粹是判断像素点属于哪个类别,它不能识别和区分独立的物体。
不过图像语义分割仍然有很重要的意义,比如在它可以用于手机拍照的“人像模式”。采用更优秀的图像语义分割技术,手机能够在更高精度的照片里确认每一个像素点,属于人,亦或是背景。
目前 google、小米等公司都在手机拍照上使用这一技术。理论上,未来的“人像模式”可以在毛发、衣物边缘实现更好的效果。
以及在自动驾驶的场景里,神经网络需要判断挡在前面的是车、行人还是建筑物,进而采用不同策略进行躲避,这同样需要图像语义分割来打基础。
从该论文体现的效果来看,auto-deeplab 还可以被转移到其他任务上。言外之意,让 ai 自动设计 ai 这件事,可能还会有很大的想象空间。
比如作者在论文最后提到,在目前的研究框架内,他们可以继续在物体识别的方向进行研究。
如果能够取得类似的结果,大规模使用,没准有一天,在数据标注(特别是图像标注)这件事上,人类标注员的成本等优势可能也会消失。
如果人工智能可以给人工智能打工,打工效率比人还高……
“那些给人工智能打工的人”,会失去工作吗?
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