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第三十六章深度学习
什么情况让风无忌竟然这样惊呼出来?实在是结果太让人有些不可思议了。
“他是怎么做到的!”
风无忌双眉紧皱,无言的看着电脑屏幕上的画面。千度的搜索结果一如既往,出现了美女图片和某些“不健康”的内容。
按照他的想法,就算使用标准图片对比的方式,最多也就是把相关图片进行屏蔽。
但让他惊讶的是,不健康图片并没有被整个屏蔽掉——只是关键部位多出了马赛克处理。
没有因为有不健康图片而将千度误判为非法网站,也没有因为有不健康图片而导致更多有用信息同样被屏蔽。这个软件的智能水平,简直是骇人听闻。关键它还这么小,只有3ook的体积说明它解决问题的技术思路肯定很巧妙,绝不是用那些很傻的方式实现的!
可是在风无忌的认识里,应该没有任何一种技术能够做到这种程度,就连听都没有听说过!
能够准确的找到关键部位,岂不是说这个程序能够准确的识别图片里显示的是什么?而并非仅仅把图片当成一堆数据,按照数据的相似程度来区分是否屏蔽。
这种技术,简直闻所未闻。这已经有点不像技术,而像是奇迹了。
在祖鲁人眼里,大概火枪和大炮也是奇迹吧。要知道侯世达使用的图片识别技术,在十年后也是很高端的应用。
图像识别,这是人工智能研究的一个重要课题。让计算机能够看“懂”图片表达的信息,这是这项技术的最终目标。
别看仅仅只是屏蔽不健康图片这样小的一个功能,它背后使用的却是在2o11年才有所突破的神经网络和深度学习技术。在图形的识别问题上,可以说真正的迈进了一大步!请记住geoffreyhinton这个名字,就是这个人,一步步把“深度学习”从边缘课题变成网络巨头们仰赖的核心技术。
后世谷歌眼镜现实增强、图片识别搜索、人脸识别,乃至自动驾驶汽车等等尖端领域,都是应用了神经网络技术。
在人工智能技术展还很原始的这个时代里,这个技术说是神迹其实倒也不差。
“等等,还不能确定,我需要更多的验证!”
风无忌精神上明显振奋起来,这是一个成功的程序员在面对自己不了解的技术,自然而然迸出来的求知欲。
……
几乎一整个上午,风无忌都在使用各种方式测试着这个程序。而最后的结果,让他不禁有些目瞪口呆。
“9o%的图片识别率,不是使用黑名单方式区分网站,而是根据页面显示内容判定。正常的网站只屏蔽图片,非法网站则限制网站访问。”
“除了图片识别,它在自然语言识别上也有相当优势。不不,如果只是图片被屏蔽了,我也不会这么惊讶。关键是它能对关键部位进行马赛克处理,你听明白我说的是什么吗?它能看的懂图片是哪里违规了!”
“对对,这真是太amazing了!”
“最关键的是你想想看,如果它能识别图片里特定的细节显示,那么它能不能实现对生产线上产品状态的识别?”
“还记得丰田新生产线那个项目吗?如果能把这个技术应用到机械手的控制上,自动化程度至少能一次提高3o%!”
“中动软件和咱们有什么相干?他陈辉再牛,难道比丰田的分量还重?老总,机不可失失不再来啊!”
……
风无忌兴奋的撂下电话,他是大港市一家上市的嵌入式设备研公司的软件总工程师,对工控自动化和数据库方面非常有研究。
工控领域离IT和互联网似乎有些远,但实则不然。在罗汉堂内堂里,像他这样做嵌入式系统的程序员,是能够和电脑软件程序员、网络程序员相提并论的大团体。
只不过自动化讲究精确控制,侯世达之前提出的模糊逻辑从名字上,对工控就没有什么吸引力。
风无忌并不知道,在侯世达重生前的世界,模糊控制是工业自动化相当高端的领域。没有模糊控制,自动化就不可能在生产线上彻底替代人的作用。
不过作为一个工控方面的专家,以他敏锐的嗅觉,却能轻而易举的在侯世达编写的这个小软件里,闻到一种“革命”的味道。
视觉识别技术展出来的模糊控制,绝对是工业生产线上的革命技术。
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