300万奖金召唤你用AI解决真实世界的问题!
2018/10/19吴卓浩 创新工场

     300万奖金、十余个数据集和相关竞赛、全球AI人才学习社区、实习/工作/投资机会,尽在AI Challenger!

     本文作者:吴卓浩,创新工场AI工程院VP

     前不久,我家一位老人在老家体检时被查出肿瘤,当地的医生严厉而生动的描述了非常糟糕的后果,我们真是被吓坏了,赶紧把老人接来北京,历尽千辛万苦找到我们能找到最好的专家,当听到医生介绍她在过去3年间看过的两百四十多位同类患者的统计情况,她再基于全面检查而做出的确诊和建议处置方案,让我们信服,不由的放下心来。而且幸运的是,最后的结果和医生的判断一样,良性。

     面对生死考验,往往能帮助咱们更清晰的思考——如果各地的病患都能接受到经验丰富的优秀医生的诊治,如果能有病患更长期持续的身体状况监测、并有效的筛选出有价值的异常信息提供给医生,如果医生能基于更丰富的病例、更精准高效的检查来做判断,一定会有更多的病患、更多的家庭得到更好的结果。但是没有如果;或者说,如果仍然在今天这样的医疗资源严重不足的情况下,不会有更好的结果。

    

     于是当我在一家医药科技公司中看到,利用AI进行的宫颈癌筛查正在以过去纯粹靠人类医生的成百上千倍的速度进行时,我既激动又感慨——在AI还没有被善用的时候,就过多聚焦于AI被滥用而可能带来负面,真的会让我们错失很多善用AI的机会。

     我们的确需要警惕过度的泡沫,但如果缺了有点理想主义、有点疯、甚至有点赌的人大力投入,任何技术都不可能凭空成熟变为能产生价值的成果。

     而在今天,一方面AI领域中的确有很多亟待攻克的技术难题;另一方面又有大量的真实世界中的问题,因为不是顶尖的科研,又不是能马上赚大钱的机会,也不是媒体乐于转发的好玩东西,而无人问津。

     比如农作物病虫害检测。咱们中国是农业大国,而2016年农作物病害造成的直接损失就占到我国农业生产总值的8.48%,并且愿意在农村工作的农业技术人员不论从数量还是质量上来说都相当堪忧。为什么不能用AI技术来帮忙?单纯从计算机视觉技术的角度来说,这似乎没什么难度,做了也没有多少挑战;但事实上,真正的挑战在于工程化,如果真正打造出实用可靠的、为这类特定使用场景优化的AI技术:如何在各种光照条件下工作,如何排除复杂的环境干扰,如何把时间和地域考虑在内做更精准的判断,如何把诊断与解决方案更好的结合……

     但以目前行业的情况来看,从AI从业者的角度来说,技术好的不太看得上这样“没有难度”的事情;从客户的角度来说,富地方不太在意,穷地方在意但又缺乏资金支持。谁能来帮助呢?…………………………

     AI Challenger就能成为这样的平台。在这里既有产业界和学术界共同打造的优质数据集用以训练高质量的AI,又有来自世界各地高校和公司的AI爱好者和从业者,并且以竞赛和社区的形式组织起来,让AI人才学习、成长、实践、竞赛,并在这个过程中解决真实世界的问题:

     阅读理解:跨越那种有标准答案的阅读理解,而是让机器像咱们高考做的阅读理解一样,利用整篇文字中多个句子的信息进行综合得到正确答案,比如对“维生素吃多了好不好”这样难以直接回答的问题,在复杂的回答段落中找到答案。这项技术可以用于智能搜索、智能问答、智能语音控制,让机器能更好的理解人类的语言,更好的和人互动。

     评论分析:让机器在读懂人类语言的基础上,按不同的细分维度进行总结评价,比如从一段用户评论中总结出这个餐厅交通是否便利、服务好不好、排队严不严重、就餐环境如何、卫生情况怎样等等,从而使成千上万条用户评论归纳成可快速检索的信息成为可能,让人们可以更方便的查阅电商、差旅、餐饮、生活服务等网站。

     翻译:在当前技术的基础上,让机器学会像人一样结合上下文进行翻译,让翻译更准确、生动。

     视频分类:对视频内容进行实时的判断,让机器“读懂”视频,更好的做内容推荐、编辑,以及监控和安防。

     自动驾驶:这是当前最火热、最尖端、最具应用影响力的AI领域之一,具备自动驾驶能力的汽车将大幅改变咱们的出行面貌,既能改善交通状况,又能提高安全系数。并且这类技术不仅可以应用在汽车领域,在无人配送、机器人等很多领域当中都会产生重要的应用与影响。

     天气预报:随着人们的生活工作环境越来越复杂,传统的基于规则模型和超级计算机运算的天气预报模式正在遇到越来越多的挑战。AI技术有可能在这一领域也作出突破和贡献。

     农作物病害检测:以国内规模最大的实景拍摄植物叶片病害数据集,探索“AI植物医生”,推进AI技术在农业领域的应用实践。

     眼底病变检测:让机器学会医生的技能和经验,更加准确高效的读片做诊断,环节医疗资源不足、不均的问题。

     物品识别的迁移学习、零样本学习:加快机器“看懂”世界的过程、降低成本,让机器能更高效的学习世界,从而更好的为人类服务。

     还有更多去年发布的数据集和竞赛,比如人体姿态识别、场景识别、看图说话、翻译……

     希望能有更多的AI爱好者、从业者、企业、政府组织加入进来,共同推进AI技术的落地应用,用AI解决真实世界的问题!…………………………

     300万奖金、十余个数据集和相关竞赛、全球AI人才学习社区、实习/工作/投资机会,尽在AI Challenger!

     本年度主赛季多项竞赛即将于11月4日截止报名,快快加入!

     点击下方“阅读原文”,查看近期技术分享会安排、以及视频回放。

    

    


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