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盘点人工智能干过的那些高大上的奇葩事(图)

发布时间:2022-06-09 17:37:33 阅读: 来源:焊丝厂家
盘点人工智能干过的那些高大上的奇葩事(图)

导读:科技圈是个遍地风口的地方,这几年是人工智能(AI)当道。无论是大公司或者是创业者都想做那个最先飞起来的猪。人工智能是个很宽泛的概念,只要是能模拟人类意识和思维的东西都可以归到名下。所以各路人马纷纷出手,把人工智能彻底变成了什么都能往里装的筐。科技圈是个遍地风口的地方,这几年是人工智能(AI)当道。无论是大公司或者是创业者都想做那个最先飞起来的猪。人工智能是个很宽泛的概念,只要是能模拟人类意识和思维的东西都可以归到名下。所以各路人马纷纷出手,把人工智能彻底变成了什么都能往里装的筐。到目前为止,人工智能这个筐里多数是很高大上的东西,比如人工智能医疗、人工智能驾驶、人工智能理财等等,但也有一些所谓非常规的活动,模拟的不是人类做过的正经事。现在就让我们谈谈人工智能做过的奇葩工作:1.当选美评委人工智能参与的这个活动叫做BeautyAI,今年才开始,但已经举办两届了。梳理下整个过程,你会发现这是个从动机、过程到结果都很奇葩的项目。据主办方介绍,之所以让人工智能当选美评委,是因为他们希望将来通过一张照片判断人的健康情况。他们认为,人的长相通常和健康程度成正比,所以人工智能可以从选美开始,逐渐学会判断人的健康状况。(这个……外貌天生不佳的人怎么办?)选美活动网页人对美的标准是很主观的,所以主办方将美的标准细分,具体包括肤色、皱纹、性别、年龄段、脸部对称性及种族等因素。第二届开始,参与的人工智能算法有三种,均掌握深度神经网络技术。参赛人只要下载客户端,在里面上传自己不带妆、不戴眼镜、无胡须的脸部照片,最后经过三个人工智能评委的选择就可以了。人工智能选美流程目前第二届人工智能选美结果已经出炉,共分成五个年龄组公布。但是看了结果以后,笔者只能说,这不是我的审美,比如1829岁青年组的。有道是奇图共欣赏,现将照片贴在下面:1829岁青年女子组看过了以后,相信你也可以说自己长相是中等偏上水平了。2.玩电子游戏选美评委天天看照片也是枯燥,但人类还是给了人工智能放松的机会:玩游戏。这个其实是谷歌收购的人工智能公司DeepMind开发的一个项目,里面的人工智能系统可以自己学习如何玩游戏,还能打出很高的分数。人工智能学玩电子游戏DeepMind希望通过研发能自学打游戏的人工智能,最后能让人工智能可以自学其他事情,比如无人驾驶中的人工智能就可以自主学习路况。这套系统可以学习49款经典像素游戏,比如《吃豆人》《弹珠台》,还可以学《星际争霸》这类比较复杂的游戏。星际争霸这套系统的基础是神经网络技术和一种搜索算法蒙特卡洛树搜索。这两种技术在AlphaGo下围棋时就得到了很好的应用。而研究人员将蒙特卡洛树搜索作了进一步修改,使得人工智能的表现能够尽量与人类玩家相似。并且如果人工智能在游戏里面获得高分,还能自动获得奖励。研究人员发现,在有些游戏中,人工智能的成绩和人类没有太大差别;但在《吃豆人》等游戏中,人工智能的得分可以超过人类玩家20倍。研究人员说,如果人工智能可以玩赛车游戏的话,将来这项技术有可能被用于无人驾驶。人工智能玩游戏这样看来,让人工智能玩游戏不完全是来娱乐大众的行为,反而还是办正事了。3.拣黄瓜人工智能干的活有时候不仅不高大上,还很容易让人一头雾水,比如下面要说的拣黄瓜。日本的一名技术人员开发了一套人工智能系统,用来给黄瓜分门别类。开发者的父母以种黄瓜为生,但是为了给种出来的黄瓜定品级是十分麻烦的一件事。就像他们家,为了给自家黄瓜分到九类品级,需要大量的时间观察黄瓜的颜色、长短、粗细、纹理等等,费时费力,而且需要长时间的学习,没法临时雇人帮忙。黄瓜的九个等级所以这名技术人员开发了一套可以分拣黄瓜的人工智能系统。他利用谷歌开源的TensorFlow平台,通过图像识别,再加上树莓派3(RaspberryPi3)的硬件,人工智能系统就这样做出来了。他给这套系统喂了7000张黄瓜照片,帮助人工智能学习黄瓜类别。分拣黄瓜流程但目前为止,这套系统用于实践的准确率仅为70%,并且因为训练系统的照片分辨率太低,目前系统还不能分辨出黄瓜的颜色、纹理、小刺和刮痕等判断因素。目前这名技术人员正打算使用谷歌的云机器学习平台,改善他的人工智能系统。所以说,人工智能可以不用那么高大上,你还可以回家拿它孝敬父母。4.修图人工智能有时候也能干点艺术家的活,不过下面这个有点奇怪:修图。乍一听起来感觉人工智能难道Low到跟修图网红一个级别了吗?不过我说一个跟人工智能有关的应用你可能会知道:Prisma。今年来自俄罗斯的图像编辑应用Prisma红遍全球,之所以这么红,除了它的艺术风格很独特以外,还有一个重要原因是它在里面用上了人工智能技术,但人们往往会忽略这一点。Prisma修图效果其实,人工智能才是这款应用的基础。以前的修图应用都是简单地在原图上转换色调或者环境风格,或者是加上某种滤镜重叠图片,Prisma是仿照你上传的照片重新画了一幅画。它的背后正是利用了人工智能的深度神经网络。Prisma的人工智能首先学习了一些经典的绘画作品,提取出作品中隐藏的特征,然后把这些特征用到上传的图片上。其中,深度神经网络可以提取出高层次的特征,这样就可以为图片的内容和风格特征建模。

Prisma提取原画作特征,并用到用户上传的照片上当图像编辑加上人工智能,效果十分惊人:只要几十秒就能出一幅油画作品了。前提是你的手机网络比较快,如果用的人多了,可能还会因为过载而要你重新上传。所以当修图应用加上人工智能,效果比网红用的要高大上许多。

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