本帖最后由 Evan.i 于 2018-2-23 12:04 编辑

神剧《黑镜》第四季上映了,AI 作为近期相当火热的话题,毫无意外出现在了剧情中,当然这次还是以脑洞大开的形式——AI 相亲。相亲系统可以对比候选人各种数据通过算法为客户寻找最完美的另一半。

和前几季一样,故事发生在遥远的未来,不过现实生活中,AI其实并不遥远,它就在你的手机里,而且你几乎每天都要用到,无论是人脸解锁还是语音助手,人工智能已经渗入我们的生活。

人工智能——从概念到突破

人工智能这一概念被首次提出是在 1956 年,认知科学家约翰·麦卡锡在一项研究中写到:“这项研究基于一种推测,即任何学习行为或其它智力特征,在原则上都可以被精确地描述,从而可以制造出一台机器来模拟它。”这种描述在今天仍然适用,只是增加了复杂性。之后的数十年,人工智能一直处于两极反转中,或被当做人类文明的未来被乐观地高估,或被当做科学狂想贬至地下。
人工智能真正取得突破性进展是在 2006 年,被誉为“神经网络之父”的欣顿提出深度学习,之后深度学习在诸多领域取得成功深度学习的提出推动了计算机智能取得长足进步,它用大量的数据和计算能力来模拟深度神经网络。从本质上说,这些网络模仿人类大脑的连通性,对数据集进行分类,并发现它们之间的相关性。

此后,深度学习在计算机视觉领域取得重大突破,采用深度学习算法,欣顿领导的研究小组赢得 ImageNet 挑战赛冠军。计算机视觉的一项重要挑战是人脸识别,目前利用深度学习算法的人脸识别率已经超过 99%,这是深度学习诞生以前前所未有的高度。除此之外,以深度学习为代表的人工智能还被用作语音识别、物体识别,并被用于完成各种任务,个人语音助手、自动驾驶汽车、刷脸支付……

由于计算机性能的指数级增长特性,人工智能的发展之快非常惊人。而手机作为重要的计算设备,已具备了一定的处理人工智能的能力,AI 在手机上的应用也已经有了许多案例。

以下手机里的人工智能应用你用过几个?

1

人脸解锁
手机也会“看脸”了

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拿起手机,双击屏幕或点按电源键,屏幕就已解锁,超级方便有没有~~手机上的人脸解锁随着去年全面屏手机的普及而普及,那么手机是如何准确得知道你是你的?


这就要说到近些年年深度学习在人脸识别上的突破,采用深度学习算法,目前人脸识别的准确率已经可以轻松超过 99%。甚至在一定程度上超过人类眼睛的准确率,所以说手机有些时候还真有可能比你妈认你还准。

2

相册分类
看似简单却大有玄机

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目前许多手机都有的一项相册分类的功能,相册App根据你拍摄的人物、建筑等物体,为你自动分门别类归到不同文件夹下,从而方便查找。


这项功能看似简单,其实大有玄机,同样利用深度学习在物体识别中取得的进展,手机相册自动识别被拍摄物体的特征,归类到相应类别上。例如 OPPO R11s 的相册应用,它基于骁龙神经处理引擎,利用 AI 识别不同的建筑物,分门别类地归纳到不同事物/场景下,从而方便用户查找。

3

语音助手
让智能手机更智能的秘密

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个人语音助手可以说是近些年智能手机上的一大变革,它让智能手机更智能,大大提高了效率和用户体验。它可以帮你做很多事,比如:


  • 信息搜索:通过互联网查找信息,比如时间和天气查询等。

  • 任务处理:设置闹钟,发送消息,播放音乐和视频,在线购物,智能家居协调等。

  • 信息收集:呼叫中心收集用户信息,医疗服务提供初步诊断。

  • 技能培训:通过与 AI 老师交谈来学习一门新的语言。


这其中的过程相当复杂,不过简单来看大致包含五个过程。首先,使用一个触发词“唤醒”虚拟助手,如“OK,Google”;设备记录音频传输到云端;专用的“语音到文本”平台将语音转化成文本命令;自然语言处理(NLP)技术会处理文本以确定所需的操作(如果命令操作需要进一步的搜索,系统将立即进行搜索);“大脑”在云中构建相应的答案,并从语音样本数据库中检索最佳的输出词,形成句子向用户播放。

4

风格化照片
你离大师就差一个 App
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大概是从一款叫 Prisma 的 App 开始,主流的照片处理应用都逐渐开始支持将照片风格化,可以将你的照片一键转化成印象派大师梵高、野兽派大师马蒂斯、抽象派大师毕加索等数十种艺术风格。


这类应用利用人工神经网络学习模仿各种著名绘画大师和主要流派的艺术风格,然后对你的照片进行全智能的风格化处理。这类 App 最初出现时,大多需要将照片上传到云端,通过运行在云端的程序处理,不过最近很多类似功能的数据处理工作开始向移动设备上迁移,通过手机 GPU 或其他处理引擎处理照片,从而更快地完成任务。

当然,以上只是 AI 的部分应用,人工智能在各种终端上的应用还有很多,比如输入法的语音识别输入,或是利用相机拍照识别植物种类,虽然离《黑镜》中的 AI 相亲可能还有一段距离,但人工智能显然还有很大的想象空间。


来源:Qualcomm中国