阿里人工智能这五年:天才的野心与自证(4)
2023-05-04 来源:飞速影视
技术的觉醒并不止于高层,更早些,一股从下至上的创新力量就窜上了头,内部创新的文化开始流行——「只要你的老大不反对,就是对你最大的支持」。
2013 年的十一国庆,李昊印象尤其深刻。他没有旅游计划,也不用回老家走街串巷,而是一人闷头在办公室里捣鼓。一连七天,他都在工位上敲打着键盘,像是着了魔。
终于,赶在假期结束前,他长舒一口气——Demo 跑通了,由一块 GPU 搭上一台主机,纯手写的用于图像搜索的深度学习算法。再简陋不过的装置,但结果令人欣慰——比传统算法的准确度有了明显提升。
正值第三次人工智能浪潮起势,ImageNet 大赛进入到第三届,深度学习教父 Geoff Hinton 和他学生设计的 AlexNet 在赛事中大放异彩,基于深度神经网络的思路一举解决了图像分类的棘手难题,至此开启神经网络百家争鸣的盛况,更深、更宽的网络层出不穷。
李昊从外文网站上读到这些消息时备受鼓舞,他博士毕业于中科院光电技术研究所,来阿里不到一年,满腔学以致用的迫切。
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李昊,阿里巴巴资深算法专家
早在 2010 年,谷歌豪掷 1 亿美金收购图像购物搜索网站 Like.COM,掀起全球图像搜索的风口。文字搜索场景有限,图片描述更为加精确,微软、亚马逊、百度纷纷出手,阿里也顺势投资了一家图搜购物网站(现名为「淘淘搜」),通过识别图片上的实体物品来索引网络上对应的店铺链接。
遗憾的是,随着移动互联网时代的到来,图搜风口很快熄火,手机实拍图的普及,让搜索结果越来越不可控,图搜应用体验大幅受挫,不少创业公司濒临倒闭。
「实拍图的比对相比 PC 的原图难得不是一星半点,已经不是传统图搜技术能应付过来的」,李昊说道。
既然传统图搜技术已经无以为继,那在视觉领域技惊四座的深度神经网络能否奏效?为此,李昊花了整个国庆假期来验证这个想法。
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