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2o13年的12月,孟繁岐即将前往澳大利亚,xn,参加计算机视觉方向的顶级会议,IccV-2o13,国际计算机视觉大会。
他没有任何的文章投稿并布在这个会议,但所有人都很清楚,这个没有投稿的人才是本次会议的绝对核心。
去年的同一时刻,aI三巨头之一,加拿大多伦多大学的hinton与自己的学生一同布了a1exnet。在千万级别的图片上提取了人类难以理解和解释的知识。
作为唯一一个使用神经网络作为核心算法的队伍,他们以碾压的姿态击败了传统的算法,获得了千分类这样一个复杂视觉任务的冠军。
aI的时代,深度学习从这一刻开始,以谷歌,微软,白度等公司为的巨无霸科技企业蜂拥而至,让原本比较纯粹的aI领域多了几分工业界的务实,当然也有一些资本的铜臭。
2o13年,相同的赛事例行举办。就在各路高校,机构还在争相复现去年hinton团队的结果之时,一个众人从未听过的名字,孟繁岐,使用dreamnet,以一个更为夸张的性能提升傲立于竞赛的所有任务榜单之上。
并且4.8%的top-5错误率更是已经突破了赛方四年前提供的人类标准5.1%。
这个恐怖的提升完全乎了所有人的想象和理解。
此时距离结果的公布已经接近一个月,整个学界对这个结果是如何做到的仍旧是一无所知。
协办该赛事的IccV会议方早已给名列前茅的参赛者们都送了邀请邮件。
所幸这个神秘的“meng”很快便确认出席。否则还真没有人清楚到底该怎么联系上他。
不仅是不够熟悉这个领域的人难以想象,就连深耕该领域接近半个世纪,去年以三人之力刷爆榜单的hinton团队,也完全想不明白这么恐怖的性能进步到底是怎么实现的。
有人在自己最擅长的领域做出了这么可怕的突破,自己却完全没有任何思路和头绪,这对这个灰白头的老人来说是一件一时间不大容易接受的事情。
除此之外,最大的压力来自于他的雇主谷歌。
时年六十五岁的hinton在去年将该竞赛的千分类Top-5准确率从75左右直接提升到单模型85。这对当时的谷歌来说是一个巨大的震撼。
虽然没有正式参赛,但一向对海量数据的处理非常自信的谷歌,私下里在竞赛的数据上做了一些验证。结果却现,拥有丰富大数据处理经验,并具备海量计算资源的自己,被hinton三人组这样一个学界的小团队给狠狠地爆出了十条街。
技术是核心生产力。
敏锐地谷歌很快意识到深度神经网络的潜力,但同时的,还有其他知名公司和机构。hinton团队的电话和邮箱很快被挤爆,
谷歌派出了工程主管a1an,甚至名震硅谷的Jeffdean亲自前往加拿大拜访,以求hinton团队加入谷歌。
Jeffdean其人加入谷歌甚早,也是早期谷歌三位大牛之一,由于其实在太牛,坊间流传有不少他的笑话,人称姐夫笑话。
大抵都是些,“光曾经时只有12okmh,后来Jeff花了一个周末对物理学进行了小小的优化”
又或者,“Jeff编程的时候只使用o和1两个按钮”
“编译器从来不给Jeff警告,是Jeff警告编译器”
他在2o11年创立谷歌大脑,誓要奠定谷歌aI世界领先的地位。并且在12年,就已经能够做到识别自己旗下youtube视频内的一些内容,以及大大增强了语音识别的准确度。……
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