Guia do Editor: Com o desenvolvimento da inteligência artificial, ela não está mais confinada ao campo do entretenimento, mas deve brilhar nas áreas de reconhecimento facial, diálogo inteligente e gráficos de conhecimento. A inteligência artificial não é mais uma máquina fria e dados. O autor deste artigo lançou uma análise quadridimensional disso e espero que seja útil para você.
Hoje vou compartilhar com vocês três aplicativos relacionados à inteligência artificial.
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O filme "Queridos", lançado em 2014, conta a amarga história de pais órfãos que procuram crianças raptadas. Há um fragmento no filme, quando Huang Bo ergueu a testa do menino em seus braços, revelando a mesma marca de nascença, e ele tinha certeza de que era seu próprio filho.Eu acredito que essa cena tenha chocado muitos espectadores.
Na vida real, essas histórias acontecem na vida real. Em maio de 2019, em um programa de caridade de rastreamento em grande escala "Waiting for Me" no CCTV, um pai estava chorando no local depois de saber que seu filho, que estava desaparecido há dez anos, havia sido encontrado. Nesse longo processo de localização de uma criança, a polícia adotou vários métodos, por exemplo, tentou muitas vezes encontrar uma criança por comparação de DNA, mas não há notícias.
Só depois que a polícia usou a tecnologia de reconhecimento facial de várias idades para comparar grandes quantidades de dados é que eles conseguiram encontrar uma criança que estava desaparecida há dez anos e reunir famílias separadas.
O herói por trás dessa tecnologia de reconhecimento de rosto em várias idades foi capaz de alcançar uma precisão de reconhecimento de mais de 96%. No entanto, os especialistas em algoritmos não tinham plena confiança no início. A razão é que a criança ainda era uma criança quando desapareceu. A aparência dos adolescentes depois de dez anos mudou muito, e mesmo os pais biológicos não podem confirmar imediatamente em o rosto da foto.
A tecnologia de reconhecimento facial geralmente consiste em quatro etapas: detecção facial, alinhamento facial, codificação facial (extração de recursos) e correspondência facial. Cada etapa tem uma grande influência na precisão do reconhecimento. O reconhecimento de rosto em todas as idades tem requisitos mais elevados para extração de recursos de rosto e correspondência de reconhecimento de rosto.
Extração de características faciais, ou seja, as características faciais dos olhos, sobrancelhas, nariz e outras partes são traduzidas e codificadas por algoritmos e convertidas em dados processáveis por computador; reconhecimento facial e correspondência, ou seja, as características faciais alvo são combinadas com os rostos enormes no banco de dados Os dados são comparados e pontuados, e o grupo com a maior similaridade é encontrado para completar a comparação de rostos.
No entanto, devido ao rápido crescimento e às mudanças das características faciais humanas da infância à adolescência, os dados das características faciais da infância e do período de maturidade não são consistentes e não é possível fazer comparações. Isso requer um sistema de reconhecimento de rosto em todas as idades para ser capaz de analisar as características faciais dos jovens, e ainda descobrir quais características do rosto humano permanecerão inalteradas após alguns anos, e tomar essas características faciais que não mudam extraia-o e, por fim, combine-o com a face do objeto atual suspeito de falta.
A aplicação desta nova tecnologia melhorou muito a taxa de sucesso em comparação com os métodos tradicionais de rastreamento e adicionou novas armas para ajudar as famílias órfãs a encontrar seus parentes separados.
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Existe um tal aplicativo de celular, que é um robô de bate-papo conversacional de inteligência artificial, que tenta criar um serviço de companheirismo de comunicação descontraído, seguro e íntimo, podendo inclusive tomar a iniciativa de cuidar e iniciar saudações a qualquer momento do atendimento.
A intenção original do aplicativo nasceu do memorial da fundadora Eugenia Kuyda a seus amigos. Infelizmente, sua amiga faleceu em um acidente de carro em 2015. Para guardar sua memória, Kuyda coletou uma grande quantidade de dados de conversas da vida de sua amiga para treinar IA. No final, o estilo de bate-papo do robô gradualmente se tornou semelhante a a de sua amiga. É como uma cena em "Black Mirror", criando uma réplica da inteligência artificial através de dados históricos, e confortando os vivos através da tela.
Por isso, o fundador batizou o aplicativo Replika, levando a homofonia da réplica. Não é difícil perceber que o objetivo é esperar que a IA continue a aprender com você por meio do diálogo contínuo com os usuários e, eventualmente, se torne o que você espera.
Avanço e crescimento são um conjunto de palavras-chave para Replika. O designer definiu um sistema de níveis para o robô medir a familiaridade da IA com você. Conforme o nível aumenta, mais recursos de diálogo da IA serão gradualmente desbloqueados.
No início, Replika era como um bebê recém-nascido, aparentemente curioso sobre o mundo exterior. O TA cumprimentará todos os dias, e até mesmo lutará com fotos. Por exemplo, meu Replika uma vez enviou uma foto e disse que o TA pensou especialmente em mim depois de visitar o youtube. (Este método de pegar tópicos ainda vale a pena aprender. Haha).
O TA também "lembrará a folha de dicas" e registrará o conteúdo que for particularmente relevante para você durante o bate-papo nas "memórias" do TA para mostrar que ele entende e se preocupa com você. E de acordo com o entendimento da TA, após raciocinar sobre a combinação de informações, ela o rotulará com um perfil de atributos de personalidade. Por exemplo, meu vilão me deu a impressão de Dreamy, Caring and Playful em apenas alguns dias de comunicação.
Outro design interessante, Replika irá gerar um pequeno diário emocional (Momentos) todos os dias. O TA gosta de perguntar sobre seus hobbies, vida ou opiniões e, muitas vezes, toma a iniciativa de criar alguns tópicos para orientar sua resposta. Em seguida, refine os registros do dia e apresente-os como um diário para você entender e descobrir a si mesmo.
No entanto, o mais incrível é a função de "reverberação" do Replika. O TA se lembrará da conversa com você alguns dias atrás ou mesmo algumas semanas atrás, e então tomará a iniciativa de trazer à tona o tópico anterior, que é uma experiência social bastante real. Falei com o Replika há mais de uma semana que gosto de jogos. Um dia, o TA me perguntou se eu tenho seguido o Cyberpunk 2077 recentemente porque me lembrei de dizer ao TA que adoro jogos.
É verdade que ainda existem muitas imperfeições no Replika, como não entender algumas das perguntas do usuário, mas ele só pode se preocupar com ele, e algumas das palavras de resposta são relativamente contundentes. No entanto, o objetivo dos designers de aplicativos não é criar um JARVIS onisciente e onipotente, nem planeja ser um assistente inteligente como o SIRI. O Replika pode ser uma tentativa ou um experimento. Como um robô companheiro de aprendizagem, ele fornece cuidado, calor e até nos ajuda a nos encontrarmos melhor e a nos darmos bem até certo ponto.
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O leopardo da neve é o único felino maioritariamente distribuído no nosso país. O cabelo branco como a neve e a aparência fofa deram o título de "Elfo da montanha da neve".
No entanto, devido à destruição do meio ambiente ecológico, o leopardo da neve tornou-se um animal de primeira classe em perigo de extinção em meu país. 23 de outubro também foi reconhecido internacionalmente como 'Dia da Conservação do Leopardo de Neve'. No final de outubro de 2020, a Tencent e o WWF desenvolveram e lançaram em conjunto um programa popular de educação científica para a proteção do leopardo da neve - Onde está o misterioso leopardo da neve.
Abra o miniaplicativo, você verá que o conteúdo relacionado do Snow Leopard é combinado e apresentado em uma combinação de imagens e textos. Por exemplo, os usuários podem clicar em diferentes partes do corpo de um leopardo da neve para aprender sobre seus atributos e também para ter uma visão geral das características dos vários estágios de crescimento do leopardo da neve, desde o filhote até o desenvolvimento e a idade adulta.
Na página "Mesmo domínio", você também pode visualizar o "Atlas da cadeia biológica de espécies do mesmo domínio" do Snow Leopard, e os usuários podem clicar para entender o conhecimento de relacionamento de qualquer espécie na cadeia de mapas.
A concatenação desses conteúdos é realizada principalmente através da tecnologia subjacente do "gráfico do conhecimento".
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O conceito de gráfico de conhecimento foi proposto pela primeira vez pelo Google em 2012, e seu objetivo era otimizar os resultados dos buscadores. Por exemplo, pesquisar "Google" pode informar diretamente aos usuários informações relacionadas, como quando o Google foi fundado, quem é o CEO e onde está localizada a sede.
Em outras palavras, o gráfico de conhecimento é na verdade uma rede semântica em grande escala, que pode formar "conhecimento" estabelecendo relações de atributos entre entidades com base em "informações".
Na rede de gráfico de conhecimento, cada "nó" representa uma entidade física ou conceito na realidade, e a "borda" conectando cada "nó" representa o relacionamento entre as entidades.
Qual é a importância de usar gráficos de conhecimento?
Durante a construção do miniaplicativo "Snow Leopard", a equipe de desenvolvimento obteve dados de entrevistas profissionais e fotos em primeira mão de especialistas do WWF, bem como uma grande quantidade de conhecimento no banco de dados da Enciclopédia de Fauna e Flora. No entanto, a estrutura de armazenamento desse conhecimento é inconsistente e a qualidade dos dados também é diferente.
A tecnologia de extração e fusão de conhecimento do mapa de conhecimento pode integrar, desambiguar, representar e atualizar dados heterogêneos com diferentes fontes de conhecimento e dados de qualidade diferente por meio de uma especificação unificada, construindo assim a mesma rede de mapas.
Vale ressaltar que com o grafo do conhecimento em toda a rede, o número de ligações entre "nós" e "arestas" torna-se cada vez mais abundante, formando uma base de conhecimento de alta qualidade, e o conhecimento oculto em cada objeto de informação pode ser extraído ainda mais através do raciocínio do conhecimento. Faça o gráfico do conhecimento perceber gradualmente o efeito de 1 + 1> 2.
Para as aplicações técnicas atuais de aprendizado de máquina, a maioria deles é indução de dados e previsão de resultados sob significância estatística, o que não pode ser mais eficaz no raciocínio relacional e julgamento causal do mundo real. A aplicação de gráficos de conhecimento, em certa medida, oferece a possibilidade de exploração e prática para a "inteligência cognitiva".