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唐文斌:人脸识别被忽视到什么程度?-9号彩票app下载
本文摘要:30岁的鄙视技术脸的创始人对这个中国人脸识别独角兽有着明确的定位:“Defiance不是技术公司,鄙视是产品公司,是人工智能技术。唐文斌:这需要不同且清晰的场景和数据库。我们首先转向LFW,基本上把它刷到了顶端。

日前,迪法恩科技脸创始人兼CTO唐文斌拒绝接受辛致远的采访,谈及迪法恩科技脸的商业模式、公司定位、人才、发展理念等。唐文斌在迪法恩斯技术脸的北京办公室。“任何技术都无法替代。

技术

”唐文斌说:“算法好,技术好,是手段,最后需要获得的是产品价值。”30岁的鄙视技术脸的创始人对这个中国人脸识别独角兽有着明确的定位:“Defiance不是技术公司,鄙视是产品公司,是人工智能技术。核心产品公司。

”他指出,最终消费者必须为产品的价值买单。被忽视的团队数量从去年到现在翻了一倍,迅速增加到600多人,其中产品部门扩张速度最慢,数量最少。与另一位经常出现在人们视野中的领军人物殷琦相比,唐文斌说他们的对手是“殷琦云星,我脚踏实地”。他更注重工程,更注重如何自由选择场景融合技术,带给用户仅次于电子货币的“不美好的拥有,但必须拥有”。

他指出,工程团队应该做的是把算法边界内所有需要自动化的任务转移到机器上。他也在找一个复合AI产品经理,一个随时需要换成研究员的全栈AI工程师,这样他就可以在不知道算法、编程、架构的情况下,随时削减研究这种毫无价值的工作。无视不是一个技术公司,而是一个产品公司的新智慧:目前在人工智能领域,尤其是深度自学技术领域,你指出真正的障碍在哪里?唐文斌:我指出深度自主学习技术的关键词是“整合”。

我们有一些好的算法,比之前的好很多,但是一定要找到合适的场景,用算法解决问题,给用户带来具体的价值。这些价值观不是“美好的”,而是“必须的”。

我们内部有不同意见,叫“用户价值增值”——。当你在场景中使用技术时,相对于他原来方式的增量,给用户带来了多少价值?如果是挺大的,那么就是很好的场景了。如果增量只是一点点,要么说明不是最重要的,要么你没有看清本质。

以人脸识别为例,我们要大大思考,在哪些场景下,以什么方式,给谁带来多大的价值。买技术,今天买,明天他买,所以你一定要浅薄,懂行业,做好产品,构成一套原创的商业服务。

这并不是说从用户价值的角度去思考,而是从公司生存的角度去思考。说得极端一点,我指出没有一家公司是不可替代的。为什么客户会自由选择你而不是另一个?一定是因为你给他带来了更多的价值,他为你产品的价值买单。

新智慧元:如何找到这项技术与场景价值低增量的结合点?唐文斌:我们已经经历了几个阶段。当初作为一家科技公司,我们为开发者做了一个开放平台,叫做Face,通过API获取互联网服务。

美图秀秀、慢手等应用都使用了我们的技术。第二阶段,开始关注技术能给客户带来最重要价值的场景,寻找那些用户市场需求感官非常反感的场景。我们去找了很多,最后两个场景要求业务理解。第一个是互联网金融,通过人脸识别推出远程身份认证,将线下业务转化为线上业务,让用户有更便捷的体验,银行也建了安全,是一个非常大的增量。

第二个场景是安全。现在有很多安全数据,人们显然看不到,但是用机器看的话,可以识别出里面的每个人是谁,也可以识别出通缉犯,并根据仔细观察的人的不道德模式发动预警。

这是本来做的近的事情,商业价值的增值也很大。在某种程度上,一种技术,如面部搜索(或图像搜索),可以用来搜索视频,以查看哪些电影明星经常出现在哪些电影剪辑中,以及检索监控摄像头视频。后一个场景,可以解决老人小孩误入的问题。

所以在这两种场景中,一定要自由选择后者,因为后者更有价值。忽略技术的人脸识别做了多远?新智慧袁:人脸识别被忽视到什么程度?唐文斌:这需要不同且清晰的场景和数据库。在不同的场景下,市场需求是不同的。比如用人脸识别实现门口,员工回到门口进入。

在这种场景下,父母拒绝辞退的比例很低,大家都要认,速度很慢。我们没有做什么刷阿里集团的脸。

现在阿里有几万人,基本上一天能识别几十万次,大概一两次误报。在安全场景中,数据库不会大很多。警察认可嫌疑人表达的意见,最重要的是不能喊出“狼来了”,这就拒绝认可其中一部分是尽可能正确的,我们一般不控制一个虚警率。

现在我们在安检现场识别嫌疑人,基本上所有路过的嫌疑人都需要被识别,误报率会高达30%。目前行业内没有标杆,但是我们参加过很多建筑和安防的比赛,都是行业最低水平。现在经常听到99.9%,这只是在某个数据集上的演示。事实上,真正的问题和场景比测试数据集要困难得多。

只是一开始我们引领刷基准的潮流,后来没有翻身。我们首先转向LFW,基本上把它刷到了顶端。

最后,即使犯了错,感觉也不是本质问题,就不管了。但现在大家都在可怕地把99.9%后面的数字翻过来,毫无意义。

LFW只有6000对数据,而那个数据集已经超过了数值。我指出,我们更应该注意的是结合实际场景解决问题。新致远:抛开很多行业和政府关系密切不谈,ToG是人工智能发展最重要的方向吗?这是不是鄙视发展最重要的方向?唐文斌:面对政府意味着它不会是人工智能发展的新方向。

就像我刚才说的,自由选择的逻辑是用户价值,图像识别或者人脸识别给城管和公共安全带来巨大的价值增值,这是我们非常不愿意做的。政府现在是我们的顾客之一。

当然,政府也非常反对目前人工智能行业的发展,这也在这个市场需求上给了我们很多机会。研究部门负责管理算法之外的所有东西边界的搜索,并通过工程实现自动化。

鄙视的核心优势是什么?唐文斌:深度自学有三个核心要素,即算法、数据和系统,它们是相加关系。你有很好的算法,需要大量的数据来承载。

当数据求逆比较多,算法求逆比较简单的时候,你还必须有一个好的底层架构和引擎来支持。从算法的角度,我们找到了孙健先生,期待孙健先生带领学生在现有算法的基础上找到新的东西。

算法像人的智商,数据像人的勇气。勇气要求你能走多低,智商要求你能回到多近。

两者都很重要。我们的研究团队只是在智商方向探索。而数据更多的是一个产品或者更多的工程的东西,所以一定要在产品中设计一个好的方式,构成一个数据循环,让产品中的数据回去,大大强化算法的训练,把它变成一个更强大的算法。


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