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魏书杰嘴角抽了抽,自己这边刚说了一点点成果,就被拐带跑了,顺带着帮郝成捋顺了那么大的思路:“我决定从‘多’还是‘少’这个概念的判断入手。”
“嗯!”
郝成点了点头,示意魏书杰继续说下去。
“多和少的判断,对于机器来说还是非常难的,而且,机器判断多少的方式和人也有非常大的差别。”
魏书杰接着说道:“比如,大街上有一群人,多不多,人类只需要大眼一扫,就能得出结论,多!
“而机器要做出这个判断就非常困难,采集到图像后,机器就首先要计数,然后还需要有一个标准,大于多少才是多。
“这其中的区别就非常大。”
“确实,”
郝成对魏书杰的想法表示认可:“这是一个非常不错的方向,有具体的思路了吗?”
魏书杰先是摇头,然后又是半点头:“从围棋开始吧。”
AI下围棋就有这样一个问题:我占了一大片,这一大片它是多少,人其实是靠目测估算的,而AI是真的会精确计算。
魏书杰的计划是,给AI换一种算法,让它也通过“片”
的大小来估算。
“做过具体的假设评估吗?”
郝成刚刚看了魏书杰对于整体非确态的假设评估,发现他确实擅长做这个。
就是先假设这个东西能实现,然后在尚未实现的时候,就能估算出这个东西的效率。
“假设,AI可以通过‘片’来大约估算数量,在判断多与少、好与坏等非量化指标的时候,理论速度的提升至少是万倍这个量级的。
“当然,准确性上会差一些,95%!”
郝成点了点头,在脑子里模拟了这么一个场景:围棋棋盘,有两“片”
空地,要判断哪个更大:
现在的AI是精准计数,需要上万次的运算。
而如果像人一样,进行多与少的判断,那只要大眼一扫,也就是只需要一两次运算。
速度确实要快上万倍,准确性要差一些。
牺牲5%的准确性,来换上万倍的速度提升,值得不值得?
那就要看使用场景了。
尤其是在AI的训练中,这种非确态不仅没有影响,甚至还能带来更多的变异和可能。
“有具体的算法思路了吗?”
郝成问道。
“有!”
魏书杰今天过来最主要的目的就是为了告诉郝成这个“有”
!
“那好,那就先这样实施。”
郝成点了点头。
机器像人类一样判断‘多’和‘少’,这可不是一个问题,而是一类问题,只要真的解决了,未来的应用会非常广泛。
郝成甚至认为,这是AI能不能真的更近一步的关键核心——因为他试了,小沙现在判断多和少的方式依然是计数。
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