第101章 转型！(2/5)
他突然感觉到了一股前所未有的动力。他一直深信CNN的潜力,但由于各方面的限制,他自己的实验室在此前也未能跑出如此惊世骇俗的成绩!
现在,一个华国青年漆吴,用一套名为Qlnet的模型,在ImageNet这个舞台上,当着全世界计算机视觉顶尖学者的面,把传统学派的骄傲击得粉碎。
“力昆,你明天有报告对吧?我打赌,明天的会场会彻底疯狂。”辛顿说道,“我已经准备去巴塞罗那了,我们必须尽快弄清楚QInet在架构设计上的一些细节,如果你见到他,务必代我向他致敬。”
“我会的,辛顿,事实上,我现在就迫不及待想去会场了。”
挂断电话后,杨力推起行李箱,大步朝机场出口走去。
伦敦,DeepMind那间塞满了服务器线缆的临时办公室里,哈萨比斯正盯着屏幕上社交媒体的信息。
有人在上面分享了巴塞罗那ICCV的ImageNet测试结果。
当他看见第一名的成绩后,整个人僵在了原地。
在过去的几个月里,他那支刚刚成立,誓要解决智能问题的团队,正深陷于如何让算法理解高维图像特征的难题中。
为了让强化学习算法学会玩雅达利游戏,他们尝试了无数种手工特征工程,试图从几万像素的画面中提取出边界和小球,但那些自以为聪明的传统数学规则,在动态画面面前脆弱得像纸糊的一样,稍微一有抖动就直接宣告失
败。
而现在,屏幕上那个由华国青年漆吴创造的,名为QInet的深层卷积神经网络,却将imagenet复杂图片分类错误率,降低到了15%?
“这不可能......他怎么做到的?”哈萨比斯疯狂地在网络上查找相关信息。
还试图联系了在ICCV现场的人。
在得知QInet用了CNN模型,并且使用了数据增强和GPU矩阵乘法之后,哈萨比斯突然醒悟了!
如果把这个QInet的架构剥离掉最后的分类输出层,直接作为特征提取器拼接到他们的强化学习算法上,那他们的游戏AI就不再需要人类去教它什么是小球,什么是挡板了!
它自己就有可能用眼睛看懂一切像素!
“这华国人真特么的是个天才。”哈萨比斯顾不上现在的时差,当即抓起手机,跨洋拨通了他们最重要的早期投资人,马斯克的电话。
此时,加州SpaceX总部办公室内。
刚刚熬夜开完猎鹰9号火箭梅林发动机阀门改进会议的马斯克,正瘫在椅子上,喝着红牛,当看到屏幕上跳出哈萨比斯的来电时,他随意地按下了接听键。
“哈萨比斯,如果你的模型还没学会玩游戏,那我建议你长话短说,因为我正忙着阻止特斯拉Model S在量产前夕把我的钱包烧光。”
“埃隆,听着,先别管你的火箭和电动车了。”哈萨比斯忽略掉了马斯克的冷幽默。
“我可能真的找到了让AI学会玩游戏的方法了。”
马斯克直起身子,突然有了兴趣:“哦?是哪个硅谷大厂又搞出了什么能自动过滤垃圾邮件的划时代算法吗?如果是这种无聊的把戏,我可没空。”
“不,不是硅谷,是巴塞罗那的ICCV挑战赛。”
“一个叫漆昊的年轻学者,带着他设计的QInet卷积神经网络,在ImageNet挑战赛上把分类错误率干到了15%,你要知道,第二名那帮自诩精英的施乐欧洲研究中心,用尽了浑身解数,也才跑出26%的成绩。”