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掃描二維碼訪問中評網移動版 周鴻禕:抓住人工智能浪潮 掃描二維碼訪問中評社微信
http://www.CRNTT.com   2016-11-13 10:51:37


 
  為了加速達成這一願景,360人工智能研究院院長顔水成正在帶領團隊研發新技術,並且做了以下布局。

  01 建立軟硬件訓練平台:360net

  DeepMind公司曾經推出過DQN項目(deep-q-network),它是基於深度強化學習的遊戲平台。我們從中受到了很多啟發,並成功建立了一個基於軟硬件的訓練平台——360net。之所以構建訓練平台,是由深度學習的本質決定的:要訓練一個系統,大量的訓練數據固然重要,同時快速的響應時間也必不可少。

  360net支持多機多卡,可以用100張卡或者幾百張卡連在一起對深度學習進行訓練,同時它還具有高度的兼容性和可擴展性,這意味著將來我們還可以吸納其他的深度學習模塊,來減少開發所需要的時間。對我們的人工智能業務而言,360net是至關重要的根基。

  02 穩定、低功耗的人臉分析系統

  360的人臉分析系統已經被應用到360手機、兒童手表、行車記錄儀上。此外,線上搜索也在一步步配置人臉分析技術。人臉分析系統可以對性別、年齡、表情等進行分析,當下直播行業的火熱,讓這套系統的前景非常可觀。

  眾所周知,在人臉分析過程中,準確定位人臉上的關鍵點是驗證技術的一個標準,我們已經把這套技術應用到了360的產品當中。未來,360還將進一步提升人臉分析的準確度,這一切的基礎就是大量圖像數據的積累。

  03 車輛環境感知

  我們曾經招募了一個計算機視覺團隊,他們來到360之後,主要負責車輛環境感知方面的研究,主要是物體的分類、檢測和分割。這是360對無人駕駛汽車的布局,通過技術實現車輛和行人之間的精確定位,可以更好地輔助駕駛。

  試想一下,在城市環境中,汽車可以自動進行車道線的檢測,同時預計出距離紅綠燈以及交通攝像頭的距離,保證汽車的安全。而在檢測出可行駛區域之後,就可以準確地預測道路車輛可移動的軌跡和範圍,這對於車的路線預判和選擇有巨大的價值。

  當然,我對人工智能的設想建立在泛安全的基礎之上。這裡所說的泛安全指兩個方面:傳統的線上安全和線下安全。線上安全處理的主要是大數據方面,線下安全則是人與智能硬件的交互。我們把信息傳遞給智能硬件之後,智能硬件要能理解我們的意圖,同時要把它的信息反饋回來。

  安全是基礎,只有在安全的基礎上,我們才有可能考慮舒適、便捷的人工智能式生活。所以,360首先還是要利用IOT技術解決人們的家居安全和出行安全。對於做安全起家的360來說,人工智能是一個更適合我們的方向。

  當手機行業熱潮來臨的時候,我們視而不見;當O2O模式大行其道的時候,我們依然不為所動。但是,當人工智能的概念進入我視線的那一刻,我的第一個想法就是要抓住人工智能這波浪潮,並為之肝腦塗地,在所不惜。

  (來源:新華網)


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