从刷“脸”到刷“万物”
对识别技术的未来,印奇和小伙伴们还有着更为远大的规划。从识别人脸出发,进而识别万物,再进而实现真实物理场景的数据化,正是26 岁的印奇和他的小伙伴在2011 年创立旷视科技(Megvii)的初衷。对此,福布斯曾经在去年3月专门采访过印奇。
尽管旷视是一家极客性质的创业公司,印奇与他的团队很早便制定了“三步走”的发展战略——第一步是搭建Face++的人脸识别云服务平台,目标是识人;第二步则是Image++,识别万物;最后则是实现“所见即所得”的机器之眼。
如果说Face++ 平台已到了可以开花结果的阶段,那么意在识别万物的Image++ 平台,尚处在技术的打磨期。
不过,由于在做人脸识别时已经考虑到未来的扩展,印奇介绍,Image++ 与Face++共同一套底层平台,后者规划将在近3 年后进入技术成熟期,在其中将通过在智能→商用→数据→智能这个循环中不断在“滚雪球”大大缩短。
极客印奇对未来还有更为远大的规划
据悉,Image++ 的第一个公开版本将在2015年内发布。与Face++ 的发展路径相似,印奇称Image++ 是好几个Face++的结合,将首先识别文字、行人、人的行为、场景等高价值的东西,其逻辑顺序正如小孩识别万物的过程,先从父母亲的脸,到其他图片、物体,再到文字。
从Face++到Image++,挑战在于,各个细分领域的识别虽然都用深度学习算法,但各自难点不同,需要定向攻坚,即使一上来就能做到80% 的准确率,但剩下的20% 则属于每个领域中比较特别的东西。
印奇称,Image++ 出来后,对那些扫题库、扫名片的创业公司来说,并不意味着灾难。他想将这些入口级的技术开放给那些创业公司,围绕图像识别和人工智能技术,在未来建立一个以核心技术为轴的共生生态。
“就像马云说的,你必须让别人变得更强,自己才会有更大的发展空间。”Video++,真正的机器之眼,听起来似乎还很遥远,但在场景化数据的大循环与人工智能、机器学习的热浪中,技术的迭代更新无疑已呈加速。
加拿大华人网 http://www.sinoca.com/