国内AR行业现状研讨之百度的AR哲学

全书从编程语言与算法的角度回顾人工智能的历史,相比较标准。

哲学 1

22:利用知识图谱技术,Google大大优化了客户的查找体验,同时,知识图谱的庞大知识库也足以和此别人工智能技术构成,比如实现规范的语音识别和机具翻译等。#850

AR应用场景

  • 营销活动
  • 录像直播
  • 文化教育
  • 云游出行
  • 游玩游戏
  • 电商导购
  • 赋闲家装
  • 穿衣试戴

以下是书中有些情节的摘要:

AR(Augmented
Reality),闽南语翻译增强现实。按自己本来的学问类别,VR/AR的技能整合是同等的,只是追求的方向不同。VR是虚拟笼罩现实、让虚拟就是切实可行;AR则让虚拟进入实际。二者最后看似不同,但又不约而同,虚拟与现实的限度被歪曲,唯心与唯物的经济学辩论进入下一个循环往复。

9:依照DeepMind公司在《自然》杂志上登出的稿子,AlphaGo这个系统第一由以下多少个部分组成。(1)策略网络(Policy
Network),给定当前范围,预测下一步的走棋。(2)急迅走子(Fastrollout)。(3)估值网络Value
Network),给定当前范围,揣测是白胜仍旧黑胜,给出输赢的票房价值。(4)蒙特卡罗树物色(Monte
Carlo Tree Search,MCTS),把以上3个部分连起来,形成一个完全的系列。#381

AR在百度内一起先被划到AI业务连串下,并且推出了DuMix
AR开放平台的公测,号称“最AI的AR
SDK”。近期带有了:SDK、内容管理平台和内容创作工具(官方叫生产工具,可能是为了强调开发效能;但我们都精晓,好东西都是要靠“创”出来的,所以自己个人更期待的是编写工具)。

国内AR行业现状研讨之百度的AR哲学

当前急需商家才能申请入驻开放平台,这从开发者生态建设上看似乎有些偏保守了。

完整评价3星,有局部参考价值。

“如今,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差不多,而无法超越人类。”

23:假使您对人工智能有趣味,也可以研商一下团结的师承,从您的数学老师或电脑老师最先追溯,很有可能你的开山也是老莱布尼茨。#1707

其官网给出的试用申请界面则襄助公司和村办二种重点项目,列出的问卷项中,大家可以看看它对AR的一对明了:

2:在笔者看来,纽厄尔终生钻研的“人类思维的本质”,正是人工智能最难和最本质的课题!#224

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
  • 身体识别
  • 多目标
  • 言语交互
  • 老是扫描
  • LBS触发

自己当初做的毕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,在当时看来那如同有点大题小作,盖上虚拟现实的罪名,只为实现一个交互式的3D呈现课件,但把当时的显示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,就足以在手机上表现立体互动式学习心得,这不就是一种AR应用了啊?

7:汤普森(Thompson)的另一大进献是他收拾的残局库,他在20世纪80年间就起来转变和仓储棋盘上剩四至五子的兼具符合规则的残局。一个卓越的五子残局,比如王双象对王单马,包含总数121万个规模。电脑使用这一个残局数据库,可以把各种残局走得相对完美,就像上帝一样。#327

这两年百度的战略重心偏移到AI这更技术化的势头,李彦宏把人工智能分成六个等级,第一等级,弱人工智能。第二品级,强人工智能。第三品级,超人工智能。

12:在列国通用的MNIST手写体数字识别数据集上,LeNet-5方可达标近似99.2%的正确率。这一系统后来被花旗国的银行周边用于支票上数字的辨别。#527

1:电路系统的“开”和“关”,对应二进制的“1”和“0”。这就是切实可行世界与虚拟世界最着重的一个相应,可以说香农的天才考虑建立了切实与虚拟之间的一个大桥。#197

11:2014年,Google花4亿加元收购DeepMind公司时,DeepMind公司也就是刚刚在《自然》杂志登载了一篇利用强化学习算法玩总计机游戏杂文的小商店,很三人都不晓得为啥这家铺子值这么多钱。后来DeepMind研发了震惊世界的AlphaGo之后,人们才先导相信佩奇和布林的高见。#513

10:据估计,单机上利用“急速走子”的博弈程序,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

人为智能简史(跟着图灵、冯?诺依曼、香农、西蒙(西蒙)等人为智能先驱重走人工智能之路,站在前人的肩膀上“鉴以往、知未来”)哲学 3

14:二零零六年,ImageNet项目落地了——那是一个含有1500万张相片的数据库,涵盖了22000种物品。那一个物品是依照平日芬兰语单词举行分拣协会的,对应于大型罗马尼亚语知识图库WordNet的22000个同义词集。#556

19:因为杰夫·迪恩实在太厉害了,Google公司里面流传着广大有关他有多厉害的戏弄,比如:“杰夫·迪恩的密码是圆周率的末段4位数字。”“当杰夫·迪恩性障碍时,他用MapReduce数羊群。”#734

6:纽厄尔、西蒙(西蒙)和约翰·肖发展的Alpha-Beta算法可以从寻找树中剔除分外大的一部分而不影响最终结果。它的主导考虑是,如若有些着法将自己引入了很差的范围,这么些着法的拥有继续着法就都不用继续分析了。#315

13:事实表明,12个NVIDIA集团的GPU可以提供一定于2000个CPU的深浅学习性能。此后,伦敦高校、阿姆斯特丹学院以及瑞士联邦人工智能实验室的钻研人口纷纷在GPU上加紧其深度神经网络。#547

20:TensorFlow的优势是永葆异构设备的分布式总括,它可以在不同平台上机关运行模型,那些平台包括手机、单CPU的PC和诸三个CPU/GPU组成的超大型分布式系统。#741

16:Thompson用汇编语言形成了UNIX的首先个版本,这或许是全人类历史上拿汇编语言完成的最了不起的作品。#690

4:世界围棋冠军常昊评论AlphaGo的围棋水平:“它现在的程度,能够说是大大地领先了大家人类的设想。”#287

终极两章是几位举足轻重的科学家的简史,我基本略过了。

3:西蒙(西蒙(Simon))和纽厄尔双剑合璧,成立了人工智能的最首要门户:符号派。符号派的医学思路称为“物理符号系统假说”,简单明了就是:智能是对符号的操作,最原始的标记对应于物理客体。#232

8:最后落实制伏人类国际象棋世界冠军之梦、取得人机大战胜利的是IBM的“深蓝”(DeepBlue)团队,要旨是缘于中国江西地区的许峰雄、莫里·坎Bell(默里Cambell)和乔·赫内(Joe Hoane)。#338

看内容有点像科研工作者、人工智能前沿从业者写的。电子书中从未对笔者的牵线,Amazon官网上有,不是做科研的。

18:TensorFlow是Google在2015年十二月宣布的深浅学习开源工具,Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着数据流图的运算,由杰夫·迪恩(Jeff
Dean,)指点的Google大脑社团开发。#728

5:人类思想棋类问题的基本智慧就是找到妙招,而找到妙招的第一就是推算出若干步之内无论对方怎么回应,本方都处于局面变好的态度。转换来国际象棋程序编程,核心都不可以不有两部分:博弈搜索和局面评估。#306

15:Lisp语言推出之后,因为比起Fortran这类专注于科学总结的言语具备更强的符号处理能力,很快成为人工智能领域的重中之重语言。同时,Lisp中的递归、垃圾回收等立异体制,对后续的Java、Python等语言有很大的震慑。#668

21:DENDRAL系统是第一个成功投入使用的专家系统,1965年由华盛顿圣路易斯分校大学起头研发,1968年研制成功,它的效能是分析质谱仪的光谱,帮忙数学家判定物质的积极分子结构。#775

17:有人问:“你如何发现有先天的程序员?”Thompson回答:“只看她们的豪情。你问她们做过的最有意思的主次是什么,然后让他俩讲述程序和它的算法,等等。#705

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