自“思維機(jī)器”概念出現(xiàn)之后，人們就一直對(duì)于人工智能惴惴不安，但這也無(wú)妨人工智能的高速發(fā)展，越是讓人感到冒險(xiǎn)的，就越是有很多人去探索。
近年來(lái)人工智能領(lǐng)域廣泛活躍，除去對(duì)“機(jī)器崛起”的恐懼，不得不說(shuō)人工智能在很多方面使人們受益，AI并沒(méi)有像人們擔(dān)心的那樣“接管”社會(huì)，只是隨著儲(chǔ)存數(shù)據(jù)和處理能力的提高，AI無(wú)處不在，包括智能家居、智能交通、智慧物流、智能安防等。
AI技術(shù)運(yùn)用，將使機(jī)器視覺(jué)具備超越現(xiàn)有解決方案的能力，勝任更具挑戰(zhàn)性的應(yīng)用。其中深度學(xué)習(xí)技術(shù)被許多機(jī)器視覺(jué)專業(yè)人士認(rèn)識(shí)到其對(duì)視覺(jué)行業(yè)和AI領(lǐng)域的強(qiáng)烈沖擊及重大影響。未來(lái)，在醫(yī)療診斷、監(jiān)視、自動(dòng)駕駛和智慧農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域?qū)?huì)更多地引入深度學(xué)習(xí)技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)檢查或地圖分析等功能。
何謂深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)本來(lái)并不是一種獨(dú)立的學(xué)習(xí)方法，其本身也會(huì)用到有監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法來(lái)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛，一些特有的學(xué)習(xí)手段相繼被提出(如殘差網(wǎng)絡(luò))，因此越來(lái)越多的人將其單獨(dú)看作一種學(xué)習(xí)的方法。
深度學(xué)習(xí)理論是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)領(lǐng)域分支，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們需要訓(xùn)練的是結(jié)構(gòu)化的數(shù)值數(shù)據(jù)，比如說(shuō)預(yù)測(cè)銷售量、預(yù)測(cè)某人是否按時(shí)還款等等。但在深度學(xué)習(xí)中，我們的訓(xùn)練輸入就不大是常規(guī)的數(shù)據(jù)了，它可能是一張圖像、一段語(yǔ)言、一段對(duì)話語(yǔ)料或是一段視頻。深度學(xué)習(xí)要做的就是我丟一張貓的圖片到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里，它的輸出是貓或者cat這樣的標(biāo)簽，丟進(jìn)去一段語(yǔ)音，它輸出的是你好這樣的文本。所以機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)的核心任務(wù)就是找(訓(xùn)練)一個(gè)模型，它能夠?qū)⑽覀兊妮斎朕D(zhuǎn)化為正確的輸出。
AI的挑戰(zhàn)與機(jī)遇
相較于傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)解決方案，深度學(xué)習(xí)的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是可以減少開(kāi)發(fā)機(jī)器視覺(jué)所需的時(shí)間，深度學(xué)習(xí)為采用傳統(tǒng)視覺(jué)系統(tǒng)面臨挑戰(zhàn)的應(yīng)用帶來(lái)了希望。深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療、生命科學(xué)、食品、假冒檢驗(yàn)和木材分級(jí)等行業(yè)都將有很好的發(fā)展前景。深度學(xué)習(xí)摧枯拉朽般地實(shí)現(xiàn)了各種任務(wù)，使得似乎所有的機(jī)器輔助功能都變?yōu)榭赡?。無(wú)人駕駛汽車，預(yù)防性醫(yī)療保健，甚至是更好的電影推薦，都近在眼前，或者即將實(shí)現(xiàn)。
未來(lái)，在醫(yī)療診斷、監(jiān)視、自動(dòng)駕駛和智慧農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域?qū)?huì)更多地引入深度學(xué)習(xí)技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)檢查或地圖分析等功能。但AI也并不是解決所有傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)和圖像處理問(wèn)題的唯一方法。它有兩個(gè)主要缺點(diǎn):第一，你需要大量的培訓(xùn)，你需要?jiǎng)?chuàng)建專家團(tuán)隊(duì)，以便于達(dá)到下一個(gè)級(jí)別的分類;第二，一旦被訓(xùn)練完，發(fā)現(xiàn)分類失敗，就很難解決這個(gè)問(wèn)題。你別無(wú)選擇，只有再培訓(xùn)一個(gè)新的樣本。
隨著人工智能在機(jī)器視覺(jué)中的應(yīng)用越來(lái)越普遍，企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身情況來(lái)調(diào)整發(fā)展，不可盲目跟風(fēng)。在工業(yè)領(lǐng)域，我們可能無(wú)法投入如此大規(guī)模的時(shí)間和資本，因此我們要善于利用它的優(yōu)勢(shì)。
