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第258章 上菜的路上还能边走边烹饪(3 / 7)

年,才能攻克全部技术难点。

但是,这5年不是‘行百里而半九十’的,而是按照一个个技术阶段分别攻克的。他们要实现的最终目标,是‘通过让人工智能算法,识别出一个视频中,哪几帧画面才是决定全篇调性、故事主题的‘主要内容/中心思想’。

然后,再通过精读识别这些帧的画面上,有多少人物、什么动作、发生了什么故事’,最后总结出‘这视频大致是在说讲怎么样一个故事’。”

冯见雄说到这里的时候,稍微停顿了一下。也观察了杰克马的接受度,又通俗解释了几个点。

他的这番理论,如果都用术语表述,可能比较晦涩。

但是,举个小学生都懂的例子,横向对比一下,就通俗了——谷歌科学家们,在调教“深度学习”型人工智能、理解人类语言文字/图像信息的时候,其实有点儿像老师给小学生上语文课。

相信小学生都记得,当年语文课的时候,老师会不厌其烦问你:这篇课文的主要内容是什么?中心思想是什么?线索是什么?

很多小学生当初肯定是内心有一万头羊驼奔腾而过:尼玛!老子知道这个课文说了啥,看懂不就好了?你问个屁的“主要内容”、“中心思想”啊!考试答错了还扣分!

但你别说,调教机器人学语文的时候,还真得严格按照“主要内容”、“中心思想”这么一步步总结下来。很多人类觉得可以靠本能绕过去、或者省略掉的步骤,机器是绕不过去的。

杰克马很快就懂了,示意他继续:“那么,然后呢?”

冯见雄继续解说:“既然知道谷歌的技术路线了,那么我们就可以推断:在实现最终极的目标之前,谷歌需要先解决‘读懂一张图里发生的故事’的问题,然后再考虑‘如何选出一个视频中最能体现中心思想的那几帧’。

那么,距离‘读懂一张图里的故事’这一步,

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