国内AR行业现状探究之百度的AR

说到底两章是几位主要的科学家的简史,我基本略过了。

眼下亟需商家才能申请入驻开放平台,那从开发者生态建设上看犹如不怎么偏保守了。

人造智能简史(跟着图灵、冯?诺依曼、香农、西蒙等人为智能先驱重走人工智能之路,站在前人的双肩上“鉴以往、知以后”)图片 1

AR应用场景

  • 营销活动
  • 录像直播
  • 文化教育
  • 国旅出行
  • 游玩娱乐
  • 电商导购
  • 失去工作家装
  • 穿衣试戴

图片 2

AR能力急需

  • 识图触发
  • 2D跟踪
  • SLAM
  • 手势交互
  • 3D识别
  • Logo识别
  • 人脸识别
  • 人体识别
  • 多目标
  • 言语交互
  • 连接扫描
  • LBS触发

本人那时做的完成学业设计是化学晶体结构教学可视化设计,基于虚拟现实技术将晶体结构做成交互显示,在那时候总的来说那不啻有点大题小作,盖上虚拟现实的帽子,只为完结一个交互式的3D显示课件,但把当下的显得界面从电脑屏幕转移到学生书本上的一副晶体结构图和一个手机app,学生拿手机扫一下以此晶体结构图,就足以在手机上突显立体互动式学习经验,这不就是一种AR应用了吗?

13:事实申明,12个NVIDIA公司的GPU可以提供一定于2000个CPU的纵深学习性能。此后,London大学、伊斯坦布尔大学以及瑞士人工智能实验室的研讨人士纷纭在GPU上加快其深度神经网络。#547

那两年百度的韬略重心偏移到AI那更技术化的方向,李彦宏(Robin)把人工智能分成多少个阶段,第一阶段,弱人工智能。第二等级,强人工智能。第三品级,超人工智能。

4:世界围棋季军常昊评论AlphaGo的围棋水平:“它现在的程度,能够说是大大地当先了我们人类的想像。”#287

AR在百度内一发轫被划到AI业务系统下,并且推出了DuMix
AR开放平台的公测,号称“最AI的AR
SDK”。如今带有了:SDK、内容管理平台和情节创作工具(官方叫生产工具,可能是为着强调开发效能;但大家都驾驭,好东西都是要靠“创”出来的,所以自己个人更期待的是写作工具)。

12:在国际通用的MNIST手写体数字识别数据集上,LeNet-5能够完成近似99.2%的正确率。这一体系后来被弥利坚的银行周边用于支票上数字的识别。#527

AR(Augmented
Reality),中文翻译增强现实。按我原来的学识系统,VR/AR的技巧结合是平等的,只是追求的方向不相同。VR是编造笼罩现实、让虚拟就是有血有肉;AR则让虚拟进入具体。二者最终看似分裂,但又不约而同,虚拟与具象的界限被混为一谈,唯心与唯物的历史学辩论进入下一个循环。

11:二〇一四年,谷歌(Google)花4亿美金购回DeepMind公司时,DeepMind集团也就是刚刚在《自然》杂志刊登了一篇利用强化学习算法玩总括机游戏故事集的小店铺,很几人都不清楚为啥这家公司值这么多钱。后来DeepMind研发了震惊世界的AlphaGo之后,人们才起来相信佩奇和布林的真知灼见。#513

其官网给出的试用申请界面则帮忙公司和个体二种重点项目,列出的问卷项中,我们得以看出它对AR的一对精晓:

16:Thompson用汇编语言形成了UNIX的第四个版本,那可能是全人类历史上拿汇编语言落成的最伟大的小说。#690

“近期,所有的人造智能技术,不管多先进,都属于弱人工智能,只可以在某一个天地做的跟人大致,而不可见领先人类。”

以下是书中有的内容的摘要:

图片 3

6:纽厄尔、西蒙(Simon)和John·肖发展的Alpha-Beta算法可以从查找树中剔除相当大的片段而不影响最终结果。它的基本思维是,要是有点着法将团结引入了很差的层面,这几个着法的兼具继续着法就都不用继续分析了。#315

9:依据DeepMind公司在《自然》杂志上刊登的稿子,AlphaGo那一个种类首要由以下多少个部分构成。(1)策略网络(Policy
Network),给定当前规模,预测下一步的走棋。(2)急迅走子(Fastrollout)。(3)估值网络Value
Network),给定当前规模,估量是白胜依旧黑胜,给出输赢的票房价值。(4)蒙特卡罗树寻找(Monte
卡尔(Carl)o Tree Search,MCTS),把上述3个部分连起来,形成一个整机的体系。#381

完整评价3星,有局地参考价值。

14:二〇〇九年,ImageNet项目落地了——那是一个包蕴1500万张相片的数据库,涵盖了22000种物品。这么些物料是基于平时乌克兰语单词举行分类社团的,对应于大型爱沙尼亚语知识图库WordNet的22000个同义词集。#556

10:据推断,单机上利用“快捷走子”的对弈程序,已经持有了围棋三段左右的品位。而“估值网络”对胜负的判断力已经远超所有人类棋手。#395

7:汤普森的另一大贡献是她整理的残局库,他在20世纪80年间就起来转变和存储棋盘上剩四至五子的所有符合规则的残局。一个出色的五子残局,比如王双象对王单马,包括总数121万个规模。电脑使用这几个残局数据库,可以把每个残局走得相对完美,就像上帝一样。#327

2:在作者看来,纽厄尔平生钻研的“人类思维的实质”,正是人工智能最难和最本质的课题!#224

3:西蒙和纽厄尔双剑合璧,创造了人工智能的根本门户:符号派。符号派的农学思路称为“物理符号系统假说”,简单精晓就是:智能是对符号的操作,最原始的标记对应于物理客体。#232

17:有人问:“你怎么着发现有后天性的程序员?”汤普森(汤普森)回答:“只看他们的豪情。你问她们做过的最有意思的次第是什么,然后让他俩讲述程序和它的算法,等等。#705

看内容有点像科研工小编、人工智能前沿从业者写的。电子书中绝非对小编的介绍,亚马逊(Amazon)官网上有,不是做科研的。

21:DENDRAL系统是率先个成功投入使用的专家系统,1965年由瑞典皇家中医药学院开首研发,1968年研制成功,它的职能是分析质谱仪的光谱,扶助数学家判定物质的分子结构。#775

20:TensorFlow的优势是协助异构设备的分布式统计,它可以在差别平台上电动运行模型,那一个平台包罗手机、单CPU的PC和诸三个CPU/GPU组成的超大型分布式系统。#741

1:电路系统的“开”和“关”,对应二进制的“1”和“0”。那就是切实世界与虚拟世界最关键的一个遥相呼应,可以说香农的天才考虑建立了具体与虚拟之间的一个大桥。#197

8:最后兑现克服人类国际象棋世界亚军之梦、取得人机大战胜利的是IBM的“深蓝”(DeepBlue)团队,主题是源于中国广东地区的许峰雄、莫里·坎Bell(默里(Murray)Cambell)和乔·赫内(Joe Hoane)。#338

15:Lisp语言推出之后,因为比起Fortran那类专注于科学统计的言语具备更强的标志处理能力,很快变成人工智能领域的主要语言。同时,Lisp中的递归、垃圾回收等立异机制,对接轨的Java、Python等语言有很大的影响。#668

18:TensorFlow是谷歌(谷歌(Google))在二零一五年7月宣布的吃水学习开源工具,Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着数据流图的演算,由杰夫·迪恩(Jeff
Dean,)指导的谷歌(谷歌)大脑协会开发。#728

22:利用知识图谱技术,谷歌大大优化了客户的检索体验,同时,知识图谱的宏大知识库也可以和另旁人工智能技术构成,比如已毕规范的口音识别和机具翻译等。#850

5:人类思维棋类问题的着力智慧就是找到高招,而找到高招的首要性就是推算出若干步之内无论对方怎么回应,本方都处在局面变好的神态。转换来国际象棋程序编程,大旨都无法不有两部分:博弈搜索和范围评估。#306

23:纵然你对人工智能有趣味,也足以探讨一下温馨的师承,从您的数学老师或电脑老师开端追溯,很有可能您的开拓者也是老莱布尼茨。#1707

全书从编程语言与算法的角度回想人工智能的野史,比较标准。

19:因为杰夫·迪恩实在太厉害了,谷歌商厦内部流传着众多有关她有多厉害的嘲讽,比如:“杰夫·迪恩的密码是圆周率的尾声4位数字。”“当杰夫·迪恩偏执性精神障碍时,他用MapReduce数羊群。”#734