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日期:2019-06-23编辑作者:澳门新葡8455手机版

原标题:谷歌新竞赛:在欧美长大的AI,也要认识亚非拉的生活丨可参加NIPS

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郭一璞 发自 凹非寺

上周四上午9点,旧金山某处出现了一个不同寻常的情景——一群衣着随便的人,大多是男性,在诺布山的一个美术舞厅里闲逛了起来。很快,他们三三之间组成了小组。

两年前,谷歌的视觉识别AI曾经把黑人标成大猩猩,被世人diss了一番。

接下来的话题相当直接:你最喜欢的编程语言是什么?你最擅长哪种数据分析框架?更微妙的是,谈话逐渐转向了Kaggle.com的排名,这个网站把数据科学变成了一种运动。

可见,当时那只AI是多么的眼光狭隘、没见过世面。

这200多名与会者是从Kaggle.com网站的顶级梯队中选取的,他们组成多个小组,在线下进行8个半小时的数据处理挑战。这是波澜创业公司Logicai组织的一个名为Kaggle Days的活动的一部分,该活动旨在为该网站爱好者提供交流和离线竞争的场景。

于是,谷歌今年决定要“众筹”一只天生思维开阔、想象力丰富的AI,即使它只见过欧美人的生活,也要扩展到全球各地各种文化中去。

参赛者从一家匿名汽车零部件制造商那里得到数据,通过这些数据,他们要预测工厂产出中的不良批次。其中有一个团队非常特别,因为它将公然采用“欺骗”手段:这个由3名谷歌研究员组成的小组不打算自己上场,而是用一款名为AutoML的AI软件参与竞争。

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这么做的目的是为了探究一个越发火热的问题:AI会如何影响人类?

“众筹”的方式是——办一场包容性图像挑战赛(Inclusive Images Challenge),参赛队伍只用北美的图像数据集来训练,之后来识别亚非拉等各国的照片,判断照片上的事物。

这些年AI的快速发展,使人们对其替代人类工作的担忧越来越多,不过,此前,人们主要关注内容简单、社会地位较低的工作岗位,如卡车司机和商店收银员。但暂时还很少人思考,AI可以替代人类到什么地步?一些高技术含量、高智力要求的岗位是否会被AI占据?

这场比赛是谷歌和Kaggle及NIPS一起合办的,是NIPS 2018 Competition Track的八场比赛(下图)之一,比赛报名通道在Kaggle上,前五名优胜者可以参加NIPS的workshop环节,抢不到NIPS票的盆友可以考虑一下,还可以获得每个团队5000美元的参会基金,冠军方法会被写进NIPS出的书中。

在比赛进行到90分钟后,参与者都已经拿到关键数据,找到了喜欢工作地点,除了几个人躲在旅馆安静的角落里之外,大多数人选择挤在2个没有窗户的舞厅里,俯身看笔记本电脑,他们可以随时领取咖啡和能量丰富的小吃,现场的网络连接也很好。

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在其中一个舞厅中,Kaggle.com上排名第一的“大师”伊格洛维科夫(Vladimir Iglovikov)站在一旁,为那些需要帮助的竞争对手提供建议。他表示,这个网站给了他很大帮助,包括帮他收集机构处理数据和为Lyft开发自动驾驶汽车视觉系统等。

如何“包容”?

现场树立着一块大屏幕,上面是比赛即时排行榜,参赛的程序员就在这块大屏幕的阴影下辛勤工作。程序员们通过向网站提交代码进行测试来衡量他们在比赛中的成果,分数会实时显示在屏幕上。

这场比赛的“包容性”在于,训练集和测试集来自来自不同的国家,不同的地方,有不同的文化背景。因此,能胜出的模型一定具有足够的地理包容性

对于AI可能取代顶尖编程人员这一点,伊格洛维科夫表示怀疑,在场的大多数人也都认为,AI软件不可能与世界顶尖数据科学迷的创造力相媲美。

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不过他可以看到自动化AI在公司内部具有破坏性。他说:“我可以用电脑工作取代我自己的一些工作。”那些因为缺乏专业知识或资源而很少使用数据科学的公司,将成为最大受益者。

参赛者可用的训练集是Open Images数据集的一个子集,包含1,743,042个图像,主要来自北美和欧洲。不允许使用外部数据,除了图像之外,参赛者还可以利用维基百科文本数据来改进训练。

11点多,让人震惊的结果出现了,AutoML提交了第1个自动生成的代码,在排行榜上名列第2,领先了绝大多数人。但这对于谷歌团队来说一点都不奇怪,该软件是3年前他们花巨资发明的,一开始的目的就是要替代自己部分工作。很快,这个初始阶段的AI在自己的工作范围内,已经可以做得比人类好。

而测试集则是来自谷歌的众包项目,图片由Crowdsource APP用户全球各地拍摄并捐赠,另外还有一些付费承包商提供额外的图像。因为训练集图像基本都来自欧洲和北美,所以测试集主要会是来自亚洲非洲和南美的图像,至于是哪些国家嘛,比赛结束后会公布。

许多AI技术都是从被称为神经网络的程序中衍生出来的,这些网络以受人脑神经元启发的方式处理数据。谷歌超强的AI程序,部分来自于研究人员基于神经网络创造出的新形状或架构。

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AutoML地独到之处在于,它能够自动生成和测试新神经网络架构。谷歌工程师发现,凭借这一点,随着时间的推移,这个软件过程可以创造出比人类创造的更强大、更有效的模型。如今,图像识别软件ImageNet精确识别物件的神经网络算法,就是由神经网络而非人类设计的。

不过,由于需要在Kaggle上显示实时的排名,这项比赛准备了Challenge Stage 1和Challenge Stage 2两个测试集,前者用来给出Kaggle的排行榜,后者会留到最后才派上用场,作为最终成绩的测试集,以此给出比赛排名,两个不同数据集的地理分布会有所差别。

2018年,谷歌云计算部门发布了商用版本的AutoML,帮助其他人创建自定义图像识别软件。上周比赛的前一天,该公司宣布该版本现在可以处理视频和表格格式的数据。

另外,为了保护个人隐私,测试集里所有的人脸都是打了马赛克的。由于打了码,模型在测试中的成绩可能会略低,不过好在,所有参赛队伍的模型都会受到马赛克的影响,所以相对排名不变,不影响比赛公平性。

不过,在诺布山比赛中,谷歌团队使用的是该软件的研究级版本,而非商用版本。中午前不久,他们提交了第2套代码,并取得了领先。这个成绩超出了他们的预期。根据过去的比赛经验,比赛时长通常以月而非小时为单位,他们一开始设定的目标只是排在前10%。

比赛规则

到下午3:30时,AI的领先已经达到看似难以追赶的程度。不过,它此后没能延续强势,被人类逐渐追上。当参赛者在下午5:30集合观看最后得分时,现场爆发出一种由衷而欣慰的欢呼——人类赢得了冠军。那么AI排第几呢?第2。

这场比赛可以组队参加,每个团队最多8个人,每天可以提交最多5个模型,不过最终只能用1个模型参加评比。

冠军组合是当天早上才第1次碰面的2人组,其中一人是索尼的数据科学家艾库特鲁格(Erkut Aykutlug),另一位是Exosite的软件工程师彭(Mark Peng)。后者对谷歌的AI软件了如指掌,这可能是他们取胜的原因之一。他们构建了多种模型来检验数据集,模型产生的不同结果最终激发出更好的方法来处理丢失数据值等问题。

评估方式

“我不认为AutoML能取代数据科学家,”彭一开始表示。他认为,要让AutoML变得实用及强大,消耗的资源将得不偿失。谷歌则持不同的观点,他们认为可以通过提高内部AI芯片的能力,使AutoML变得更智能、更便宜。当彭了解公司项目的雄心壮志时,他不禁惊叹,“这太疯狂了”。

比赛的成绩评估是按照Mean F2分数来计算的,也就是beta值为2的F-score。

时间表

9月5日,比赛正式开始;

10月29日停止报名,同时停止组队;

11月5日,比赛第一阶段结束,上传模型截止,未能在第一阶段截止日期前上传模型或模型不符合比赛规则的提交者可能会被取消第二阶段的资格并从最终排行榜中删除;

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