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这两天朋友圈好像特别流行2017->2019的对比,我想了下,除了头发更少了,体重增加了,没啥大的变化哈哈。不过说正经的,我毕业以后每年都有写年终总结和明年的计划,新关注的朋友们可以看看历年的总结。
今天想写的并不是我的个人的对比,2019年还没结束呢,还不到写年终总结的时候。今天想聊的是我所看到的AI的对比。
上周末去参加了【中国高校计算机大赛人工智能创意赛】的全国总决赛,作为比赛的评委选出获奖的队伍。本来以为是像挑战杯一样类似的动手比赛,结果
意
外的发现居然如此惊喜。参加比赛的学生大多是本科生,少部分硕士和博士。我看到有个北林的团队,做了一个声纹识别害虫的装置,用PaddlePaddle写好算法,然后再用PaddleSlim优化,最后用Paddle-Lite转成移动端模型部署在nvidia的Jetnano上。装置的入口是一根探针,插入树木里面,然后接入一个放大器,放大检测的声音,传给硬件设备JetNano,最后预测这块区域的此类害虫的密度和位置,可以帮助人来来检测,省时省力。
去年这个比赛上,北林的同学们做了AI识虫,用目标检测(YOLOv3)的算法检测此块区域的害虫的比例,实现自动化监控。也是做的非常不错,没想到今年更进一步。
除此之外还有中南大学的AI知肤宝,和湘雅医院合作,获取了4w+皮肤病的数据集,通过模型融合等多种手段来识别皮肤病,最后做成小程序,作为医疗辅助工具。研究发布的论文也是某会议的best paper。
真的,很多惊喜。很多学生几乎都是待着【大家伙】,各种硬件来到比赛的现场,不说答辩的演讲水平如何,至少完成度还是很不错的。我回想了下我的大学,基本都在打辩论+图书馆里度过了,要不就是在查资料准备辩论的材料,要不就是在做数学题,写matlab代码 - -。完全比不上现在的学生们的动手能力。
在人工智能这个词刚火的时候,很多人认为是泡沫,大忽悠。在我2015年毕业的时候,刚从事大数据方面的工作,主要做一些智能推荐,垃圾评论分类之类的事情,那个时候并没有像现在一样业务场景这么多,基本上公司有啥项目就做啥。当时在一家电商导购公司,也是这个垂直领域的No.1,做了一些简单的数据分析,统计
出
在该平台上消费最多的是男性,这一点倒是很出人意料,客单价也很高,而且排名前几的关键词是京东、耳机、数码之类的。当然现在可能早就变了,不过当时的我,还是第一次体会到,数据也能这么好玩。
后来接着做了垃圾评论的过滤平台,让键盘侠和黄牛们无处可发。作为小编的辅助系统,也能带来一定的价值,但是我始终不明白,数据到底给人们带来了哪些价值。
想想那个时候人工智能这个词没有这么火。火的是啥,是大数据,是机器学习。自从Alpha Go横空出世后,深度学习突然就火了,各大公司开始拼命的招深度学习相关的人,CV、NLP、语音、推荐等等的招聘需求源源不断。
如果不是从事这个行业的人,可能看起来就是觉得很忽悠。但是行业内的人,如果没有做过有落地价值的项目的人,也会觉得是忽悠,内心OS:管他什么呢,反正现在火,薪资高就行了。
但是,从2017年开始,我做了几个项目,确实落地产生了价值,给公司带来了利润后,越来越深刻的感受到,AI真的在改变我们的生活。直到今年,作为布道师,经常有对外宣讲的机会,所以也很很多企业/开发者接触过,发现,真正的AI需求,其实并不仅仅在互联网里,更多的是在工业、农林业、水产业、新零售业等等。
譬如上面提到的用算法来帮助识别/检测害虫,还有一位学生做了一个水质检测系统和鱼类养殖情况的检测系统,也同样是用CV中的技术实现的;工业中最常见的就是零件检测、精密零件/缺陷检测等等,如果我们能用机器代替人类,节省的人力成本是非常可观的;新零售就更多了,自动购物结算机,面包结算机,货架检测器等等,这些都可以极大的提高工作效率,节省人力。
有人说,节省了这么多人力,这些人不就失业了吗?我不这样认为。人之所以进化成人,就是因为其有创造工具的能力。如果说因为AI的辅助或者替代,人就失业了,那么在第一次工业革命、机器的批量生产的时候,人早就失业了。这些人不是会失业,而是会去找更具有创造性的工作,更具有不可替代性的工作。
如果一份工作,只有重复劳动,对于人来说,也是一种极大的资源浪费,为什么不解放人力,让其从事更具有智慧的工作呢?
所以,我认为AI不但不会消失,反而需求会越来越旺盛。这种旺盛不一定在互联网里,更可能在传统行业里的一些我们可能不知道的细节和具体需求里。
那未来是什么样的呢?谁知道呢?继续边走边看呗,路不会越走越死,但想要走更宽的路,一定要一把好锄头,砍掉路边的杂草;一个好身体,能够不断前行;一个好视野,不至于让你掉到坑里。努力吧,少年~
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