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第1章 我会给他一个无法拒绝的价格(第1页)

2013年的12月,孟繁岐即将前往澳大利亚,XN,参加计算机视觉方向的顶级会议,ICCV-2013,国际计算机视觉大会。

他没有任何的文章投稿并发布在这个会议,但所有人都很清楚,这个没有投稿的人才是本次会议的绝对核心。

去年的同一时刻,AI三巨头之一,加拿大多伦多大学的Hinton与自己的学生一同发布了AlexNet。在千万级别的图片上提取了人类难以理解和解释的知识。

作为唯一一个使用神经网络作为核心算法的队伍,他们以碾压的姿态击败了传统的算法,获得了千分类这样一个复杂视觉任务的冠军。

AI的新时代,深度学习从这一刻开始,以谷歌,微软,白度等公司为首的巨无霸科技企业蜂拥而至,让原本比较纯粹的AI领域多了几分工业界的务实,当然也有一些资本的铜臭。

2013年,相同的赛事例行举办。就在各路高校,机构还在争相复现去年Hinton团队的结果之时,一个众人从未听过的名字,孟繁岐,使用DreamNet,以一个更为夸张的性能提升傲立于竞赛的所有任务榜单之上。

并且4.8%的top-5错误率更是已经突破了赛方四年前提供的人类标准5.1%。

这个恐怖的提升完全超乎了所有人的想象和理解。

此时距离结果的公布已经接近一个月,整个学界对这个结果是如何做到的仍旧是一无所知。

协办该赛事的ICCV会议方早已给名列前茅的参赛者们都发送了邀请邮件。

所幸这个神秘的“Meng”很快便确认出席。否则还真没有人清楚到底该怎么联系上他。

不仅是不够熟悉这个领域的人难以想象,就连深耕该领域接近半个世纪,去年以三人之力刷爆榜单的Hinton团队,也完全想不明白这么恐怖的性能进步到底是怎么实现的。

有人在自己最擅长的领域做出了这么可怕的突破,自己却完全没有任何思路和头绪,这对这个灰白头发的老人来说是一件一时间不大容易接受的事情。

除此之外,最大的压力来自于他的雇主谷歌。

时年六十五岁的Hinton在去年将该竞赛的千分类Top-5准确率从75左右直接提升到单模型85。这对当时的谷歌来说是一个巨大的震撼。

虽然没有正式参赛,但一向对海量数据的处理非常自信的谷歌,私下里在竞赛的数据上做了一些验证。结果却发现,拥有丰富大数据处理经验,并具备海量计算资源的自己,被Hinton三人组这样一个学界的小团队给狠狠地爆出了十条街。

技术是核心生产力。

敏锐地谷歌很快意识到深度神经网络的潜力,但同时的,还有其他知名公司和机构。Hinton团队的电话和邮箱很快被挤爆,

谷歌派出了工程主管Alan,甚至名震硅谷的JeffDean亲自前往加拿大拜访,以求Hinton团队加入谷歌。

JeffDean其人加入谷歌甚早,也是早期谷歌三位大牛之一,由于其实在太牛,坊间流传有不少他的笑话,人称姐夫笑话。

大抵都是些,“光曾经时速只有120kmh,后来Jeff花了一个周末对物理学进行了小小的优化”

又或者,“Jeff编程的时候只使用0和1两个按钮”

“编译器从来不给Jeff警告,是Jeff警告编译器”

他在2011年创立谷歌大脑,誓要奠定谷歌AI世界领先的地位。并且在12年,就已经能够做到识别自己旗下Youtube视频内的一些内容,以及大大增强了语音识别的准确度。……

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