让机器睁眼

2012-12-01 00:00:00依图

自从上周五跟我依创始人Leo去清华大学做了让机器睁眼的分享回来后,依图小明我就对自己的眼睛自信不起来了,为此我还做了好几套“EQEye Quotient)训练题

 

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其实图像识别是一件不容易的事情,我们人类大脑30%的神经元用于视觉理解,一张图片理解所消耗的能量比解一道数学题还多…… 

 

不仅图像识别如此艰难,而且你以为你看到的就是你看到的吗? 

 

视觉套路防不胜防,你们也来感受一下……

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感觉哪里不对……

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讲着讲着飞起来了…

 

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凌空的感觉有没有?

 

 

好了,擦擦眼睛,让我们回到 “让机器睁眼”的演讲。

 

当时Leo给清华大学计算机系的学霸们出了一个小测试:在4组共8张人脸图像中,30秒内识别出4组图像中哪一组或哪几组图片才是同一个人。

 

在现场的依图小明很兴奋,毕竟小明从来都不知道“脸盲”二字怎么写。 

 

然鹅,和现场超过90%的清华学霸们一样,小明也没有猜对……

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正确答案是,只有右下角这组是同一个人。 

 

然鹅,这组欺骗了90%学霸的照片竟被机器秒识,不仅准确,而且秒识,秒…… 

 

机器之眼比人眼更抗干扰、更容易避开人脸的掩饰。所以当依图的人脸识别技术应用到安防和平安城市项目中时,连警察叔叔们也都振奋了,多起十多年未破的重大案件连续告破。 

 

前段时间震惊业界的“释广闻案”中,杀人嫌犯作案后潜逃,16年后成为人人敬为座上宾的寺庙住持,只有人脸识别系统发现其中玄机,系统自动报警后破了一桩16年悬案。而类似的真实案例故事已经发生无数。

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高冷的代码和算法竟能变成保境安民的利器,说到这里,依图小明忍不住自豪起来,那些出现在好莱坞反恐大片儿里科幻的场景,其实已经能够在我们国家的社会安保中实现,而且全世界只有中国开始慢慢能做到。

 

 

那么问题来了,为什么现在只有中国能做到?

 

全球顶尖的计算机视觉实验室在哪里?

 

NYU的深度学习为什么没比过Geoff Hinton?

 

深度学习为什么会突然火起来的?

 

什么才是好的学术研究?

 

视觉理解为什么特别难?

 

做学术研究和去创业有什么共同点?

 

为什么说伟大常常和误解相伴?

 

2012年人工智能创业和2016年创业有什么不同?

 

如何在Statup做研究?

 

人工智能技术已经有哪些商业应用?

 

观看视频,你要的答案都在里面。




 

依图创始人朱珑清华演讲:让机器睁眼



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