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ImageNet这八年:李飞飞和被她改变的AI世界

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 2006年,李飞飞开始考虑一个想法。 当时刚刚出任伊利诺伊大学香槟分校计算机教授的她发现,整个学术圈和人工智能行业都在苦心研究同一个概念:通过更好的算法来制定决策,但却并不关心数据。 她意识到这种方法的局限——如果使用的数据无法反映真实世界的状况,即便是最好的算法也无济于事。 她的解决方案是建设更好的数据集。 “我们决定做一件史无前例的事情。”李飞飞说,她指的是最初与自己共事的那个小团队。“我们的对象是全世界的物体。” 由此制作的数据集名为ImageNet,它作为论文于2009年发布时,还只能以海报的形式缩在迈阿密海滩大会的角落里,但却很快成为了一场年度竞赛:看看究竟哪种算法能以最低的错误率识别出其中的图像所包含的物体。很多人都将此视作当今这轮人工智能浪潮的催化剂。 参与ImageNet挑战赛的企业遍布

颠覆零售?风口上的无人商店其实还在过渡阶段

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 万万没想到,工作不见了。 人工智能概念护体的无人商店——新零售运动的先锋,不单要消灭线上线下的界限,还有未来便利店里的人类工作。 资本还在背后推波助澜:巨头们登场加码布局,创新项目纷纷热钱在手。各种无人商店简直忽如一夜春风来,千树万树梨花开。 △温馨提示:图片可以点击放大 无人商店真的能颠覆零售么?与其急于回答这个问题,不如先跟量子位一起看看无人商店的现状。其实目前的无人商店模式并非完全相同,主要可以分为两类。 “终极型”无人商店 △新闻报道里的淘咖啡 以亚马逊的Amazon Go、阿里巴巴的淘咖啡等为代表,利用卷积神经网络、深度学习、机器视觉、生物识别,生物支付等实现完全商店完全无人化,并且在售卖商品的类别品类方面也限制不大。 比如Amazon Go,以亚马逊帐号体系支撑,先人脸识别确认身份,再通过摄

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