阿里人工智能这五年：天才的野心与自证(4)

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。

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。