失误or作弊?百度人工智能遭遇刷分危机

大标 2022年9月16日14:51:41网络推广评论0阅读模式

本周,百度因为在一场比赛中作弊而被推到了舆论的最前沿。

2张票和200张票

最初的故事可以追溯到5月中旬。当时,百度声称在Imagenet(最大的图像识别数据库)的图像识别测试挑战中击败了谷歌和微软,称其图像识别错误率低至4.58%,而微软为4.94%,谷歌为4.8%。在本测试中,Imagenet照片的人类识别错误率约为5%。

Imagenet大规模视觉识别挑战赛(ilsvrc)的全名由斯坦福大学、密歇根大学和北卡罗来纳大学教堂山分校的学者举办。这是目前最权威的图像识别测试。测试主要测试计算机识别图片中物体的能力。其原理与百度和谷歌基本相同。然而,测试数据集很大,标准更为严格和详细。

该比赛自2010年开始举办,现在已经是第六次了。50多个学术组织和机构参加了比赛,其中大部分来自世界知名大学的人工智能研究机构和谷歌、微软等科技领域巨头。

参与者需要扫描100多万张图片的数据库,将其分类为1000个不同类别,并通过识别自动为每张图片添加注释,最后将结果上传到Imagenet的评估服务器。最终比赛排名结果和各项指标将在比赛结束后由Imagenet审查并公布。

然而,本月初,Imagenet随后发表文章,指控百度在测试中非法作弊。因为根据测试的官方规定,参与者每周只能向服务器提交两次测试结果,而百度在五天内提交了40个结果。此外,Imagenet表示,百度在过去六个月内还使用了30个不同的账户,并提交了大约200份测试结果。

一般来说,百度的做法可以理解为,当其他球队只买了两张彩票时,它购买了200张彩票,以提高中奖概率。

Imagenet向所有参赛队伍通报了这一情况,否认百度的成就,并禁止百度参加比赛一年。

百度不遗余力

与谷歌类似,百度是一家基于互联网搜索的技术型公司。百度拥有大量用户和数据积累,在大数据挖掘和探索人工智能方面具有天然优势。它确实向谷歌学习,加强其在各个领域的创新和技术探索,其中人工智能是极其重要的一部分。

在人工智能这个大领域,百度不遗余力地进行探索和研究,并在许多子类上投入了大量资金。

其中包括引进权威人才吴恩达,以及成立硅谷研究中心。2014年5月,百度宣布在美国硅谷成立人工智能专门研发中心,并聘请谷歌深度学习权威学者吴恩达担任百度深度学习研究院首席科学家。吴恩达不仅是斯坦福大学计算机科学和电子工程的学术风向标,还因其创建和领导谷歌深度学习团队而被业界称为“谷歌大脑之父"。百度要招聘这样的权威人才并不容易,这表明了它的重要性和承诺。

去年年底,《福布斯》发表文章称,吴恩达和他的研究团队发明了一种新的语音识别方法。这种基于深度学习的深度语音识别系统在噪声环境中可以实现近81%的识别准确率。卡内基梅隆大学工程助理研究教授伊恩·莱恩评论说,“百度研究院最近的工作可能会颠覆未来语音识别的应用效果。"

百度目前在中国拥有十几个云计算中心。为了满足大数据在计算和存储方面的高要求,它还投入了4万兆字节交换机,并正在探索10万兆字节的交换机。百度在GPU高性能计算机上的投资也非常昂贵。吴是百度美国研发中心的一名科学家,他说当百度第一次准备在年建立民和超级计算机的时候

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