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人機(jī)博弈AI勝 深度學(xué)習(xí)技術(shù)在安防的應(yīng)用

人機(jī)大戰(zhàn),李世石輸了,AI在安防應(yīng)用如何了?
資訊頻道文章B


  昨日,在黑白棋子的搏殺場,一場人腦與機(jī)腦的全球腦王大戰(zhàn),最終以李世石投子認(rèn)輸落下帷幕,為何賽前被寄予厚望的李世石會敗給古力口中“業(yè)余六七段”的谷歌Alphago?

  深度學(xué)習(xí)技術(shù)是制勝關(guān)鍵

  對此,谷歌DeepMind實(shí)驗(yàn)室主管德米斯-哈撒比斯(Demis Hassabis)表示,“國際象棋每步大約會出現(xiàn)35種左右的走位可能,而圍棋的走位可能則高達(dá)250種,每一步250種相乘就意味著整局比賽會出現(xiàn)多到幾乎無窮盡的走位方案。Alphago在擊敗歐洲圍棋冠軍樊麾時(shí)學(xué)習(xí)了3000萬盤棋,而經(jīng)過將近半年的學(xué)習(xí),這個(gè)數(shù)量已經(jīng)增長到1億以上。

  難道Alphago是靠死記硬背嗎?顯然不是,其實(shí)是Alphago深度學(xué)習(xí)發(fā)揮了作用。AlphaGo 的核心是兩種不同的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。“策略網(wǎng)絡(luò)”(policy network)和 “值網(wǎng)絡(luò)”(value network)。它們的任務(wù)在于合作“挑選”出那些比較有前途的棋步,拋棄明顯的差棋,從而將計(jì)算量控制在計(jì)算機(jī)可以完成的范圍里,本質(zhì)上和人類棋手所做的一樣。其中,“值網(wǎng)絡(luò)”負(fù)責(zé)減少搜索的深度——AI會一邊推算一邊判斷局面,局面明顯劣勢的時(shí)候,就直接拋棄某些路線,不用一條道算到黑;而“策略網(wǎng)絡(luò)”負(fù)責(zé)減少搜索的寬度——面對眼前的一盤棋,有些棋步是明顯不該走的,比如不該隨便送子給別人吃。利用蒙特卡洛擬合,將這些信息放入一個(gè)概率函數(shù),AI就不用給每一步以同樣的重視程度,而可以重點(diǎn)分析那些有戲的棋著。

  深度學(xué)習(xí)技術(shù)正在快速發(fā)展

  在科技領(lǐng)域,近年來深度學(xué)習(xí)的技術(shù),非常大的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量可以擴(kuò)張地使用,超過了我們的想象。同時(shí)我們也對人所謂的智力,當(dāng)時(shí)有一些錯(cuò)誤的幻想,實(shí)際上深度學(xué)習(xí)的成長非常的快速,它可以非常好地利用更多地機(jī)器。

  能夠擁有如此快速的提升,毫無疑問得益于世界科技巨擘們的投入。谷歌已經(jīng)把人工智能作為未來科技競爭的制高點(diǎn),對人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新投入正在加大,包括收購大量的人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新公司,成立量子人工智能實(shí)驗(yàn)室,以及全球最大規(guī)模的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

  蘋果公司則沒有谷歌如此大的野心,蘋果更側(cè)重于現(xiàn)有商業(yè)模式的整合應(yīng)用。因此在去年10月收購一家人工智能企業(yè)——英國語音技術(shù)初創(chuàng)公司VocalIQ,最主要開發(fā)人工智能軟件,能夠幫助計(jì)算機(jī)與用戶進(jìn)行更為自然的對話,這將有助于蘋果改進(jìn)Siri,更注重商業(yè)化的應(yīng)用。

  深度學(xué)習(xí)技術(shù)在安防的應(yīng)用

  目前為止,人工智能商業(yè)化的主要方向主要包含以下幾個(gè)方面的內(nèi)容:自然語言處理(包括語音和語義識別、自動翻譯)、計(jì)算機(jī)視覺(圖像識別)、知識表示、機(jī)器與機(jī)器人學(xué)。這些AI的深度學(xué)習(xí)技術(shù)主要的應(yīng)用場景有搜索、移動支付、機(jī)器人、智能硬件、智能醫(yī)療、智能汽車等。

  在安防領(lǐng)域,深度學(xué)習(xí)技術(shù)主要應(yīng)用于監(jiān)控?cái)z像機(jī),因?yàn)樾袠I(yè)領(lǐng)域?qū)嚺谱R別、人臉識別、軌跡行為等智能分析的需求逐漸加大,使得很多從事智能分析的初創(chuàng)公司進(jìn)入安防領(lǐng)域,通過合作或者純技術(shù)支持的方式,讓安防智能分析業(yè)務(wù)在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)框架下,不僅解決了用戶對監(jiān)控的基本需求,還能給用戶提供數(shù)據(jù)報(bào)表、數(shù)據(jù)分析等附加值高的需求,并且在解決復(fù)雜場景人臉識別、不同監(jiān)控畫面準(zhǔn)確識別同一人物等領(lǐng)域表現(xiàn)出誘人的應(yīng)用前景,給公安、交通等執(zhí)法部門在業(yè)務(wù)上帶來極高的效率。

  對于安防人工智能的理解,宇視科技有限公司的理解是——智能是一個(gè)完整的智能體系,安防行業(yè)攝像機(jī)是非常重要的智能硬件載體,視頻監(jiān)控從看到—看清—看懂,其實(shí)就是要讓攝像機(jī)變得更加智能化??炊褪且寯z像機(jī)變得智能,從今天的技術(shù)領(lǐng)域的交叉去分析,如果要去定義智能的話,一定是從“物聯(lián)網(wǎng)—云計(jì)算—大數(shù)據(jù)”三位一體的能力。這三種技術(shù)架構(gòu)疊加起來就是AI——人工智能。也就是說物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)就是對人一個(gè)形態(tài)的模擬。具體到安防產(chǎn)業(yè),有兩個(gè)名詞的頻率是非常高的,一個(gè)叫安防IT化,從早期的1.0到今年的2.0階段;另外一個(gè)就是“互聯(lián)網(wǎng)+”,在互聯(lián)網(wǎng)的框架下,實(shí)現(xiàn)安防業(yè)務(wù)模式及技術(shù)的多樣化。所以整個(gè)安防IT化的過程,實(shí)際上要解決三個(gè)問題:數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化,業(yè)務(wù)的智能化,應(yīng)用大數(shù)據(jù)化??偨Y(jié)起來,就是三大智能:結(jié)構(gòu)化的智能、業(yè)務(wù)的智能、大數(shù)據(jù)的智能。

  人機(jī)博弈并不會因?yàn)橐粓鰢宓妮斱A而能早下定論,但人工智能從誕生之日開始,一直作為反映人臉智慧的一面鏡子存在。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在安防的應(yīng)用,當(dāng)前也主要是以某個(gè)“技術(shù)奇點(diǎn)”進(jìn)入到攝像機(jī)中,這個(gè)過程更像是監(jiān)控?cái)z像機(jī)的“智能大腦”在進(jìn)行模塊化的組合,有點(diǎn)當(dāng)年火車逐漸超越馬車的感覺。但是當(dāng)有一天,攝像機(jī)的監(jiān)控大腦因?yàn)槟軌蚋玫亟M合眾多的“技術(shù)奇點(diǎn)”而產(chǎn)生“智能爆炸”效應(yīng)之后,那將是從“木桶理論”向“新木桶理論”飛躍的過程。

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