喝了一口温水,清理了一下嗓子。



“咱们这瓜也吃完了,该聊聊正事了。”郭长征把话题拉回了这次的高校科研课题。



楚一航虽然平时不修边幅,但一谈到技术和工作,态度非常端正。



这也是盛夏科技内部的技术人员共性,代码和逻辑容不得半点含糊。



“我这次申报的课题方向是人工神经网络在图像分类中的应用。”郭长征切入正题。



楚一航摸了摸下巴上的胡子,认真听着。



“其实我之前一直很发愁。”郭长征叹了口气,“你知道搞我们这一行的痛点在哪里。”



“数据。”楚一航脱口而出,直接指出了核心问题。



“没错,就是数据。”郭长征拍了一下大腿。



“算法逻辑写得再好,没有海量的数据去投喂,最后训练出来的模型就是个弱智。”郭长征抱怨道。



楚一航深有同感地点头。



“图像识别这个领域,现在学术界主流还在搞特征工程,用支持向量机那些老套路。”郭长征继续说道。



“大家都在手工提取图像特征,效率极低,而且准确率一直上不去。”



“我认定神经网络才是未来,但是苦于没有一个庞大且标注清晰的图像数据库。”



郭长征说到这里,语气突然变得兴奋起来。



“不过,我今天下午查资料的时候,发现了一个绝佳的契机。”



“什么契机?”楚一航也被勾起了好奇心。



“美国那边有个叫李飞飞的华裔教授,她搞了一个庞大的项目,叫ia。”郭长征说道。



此时,有必要详细拆解一下这个名为ia的庞然大物。



在2009年这个时间节点,人工智能正处于一个不上不下的尴尬期。



传统的专家系统和逻辑推演已经走到了死胡同。



机器学习虽然兴起,但大部分学者都在研究如何精雕细琢算法本身。



大家都在追求用最少的数据,通过最复杂的数学公式来实现目标。



这种思路在当时是绝对的主流。



但李飞飞的思路截然相反。



她认为,想要让计算机认出一只猫,不应该去教计算机猫有几根胡子、耳朵呈什么角度。



而是应该直接给计算机看几百万张猫的照片。



只要看得足够多,计算机自己就能总结出规律。



这个思路在当时被很多传统学术界的大牛嘲笑。



因为收集并标注几百万、上千万张图片,是一项非常繁琐、耗时且看起来毫无技术含量的体力活。



但这恰恰是深度学习爆发的绝对前提条件。



ia项目就是在这个背景下诞生的。



这个项目致力于构建一个包含数千万张图片的庞大数据库。



并且每一张图片都要经过人工的精准标注。



比如这张图片里是一只狗,那张

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