一篇文章把“人工智能”讲到心坎上了

简单来说，视觉AI就是研究如何让机器会“看”，即用摄影机和电脑代替人眼对图像进行特征提取和分析，并由此训练模型对新的图像数据进行检测、识别等任务，建立能够从图像或者多模态数据中获取“信息”的人工智能系统。源于深度学习的突破，视觉AI的识别能力突飞猛进，2012年的两个轰动事件，更被视为视觉AI的发展拐点。当时，由多伦多大学Geoffrey Hinton领导的团队，在一项名为ImageNet的图像识别竞赛中，利用深度学习和GPU的强大计算能力，将错误率降低了10%，震惊学术界，因为之前这项错误率每年只会降低1%—2%。

同年，“谷歌大脑之父”吴恩达带领团队，利用10亿参数的神经网络，在没有任何先验知识的情况下，仅仅通过观看无标注的YouTube的视频，创造了一套猫脸识别系统——从海量照片里自动识别出猫脸。视觉AI迅速成为人工智能领域最重量级的研究领域，源自于其在安防、医疗、无人驾驶等多个领域的应用前景。当下AI+医疗的红火，对推动这个行业的发展起到了不可磨灭的作用，还有丰富的应用场景和海量的机会等待挖掘，例如个性化医疗、可穿戴智能医疗设备的实时监测与分析等。