9个月前 (09-14)  新科技 |   抢沙发  14 
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马云称,在这个大数据、人工智能不断发展的时代,“如果我们继续以前的教学方法,对我们的孩子进行,记、背、算这些东西。不让孩子去体验,不让他们去尝试琴棋书画。我可以保证,三十年后孩子们找不到工作。


人工智能真的威胁到各行各业的就业吗?


 

美国电商巨头亚马逊(Amazon)最近研发出一种新算法。这种算法可以通过分析大量图像并模仿其风格来设计服装。算法能够从原始数据中学习,所以通过查看一批图像,就能总结出一种特定的风格,这或许意味能够通过 在Instagram,Facebook或旗下的Echo Look相机中的时尚图像,集中探寻时尚潮流和风格。在这个自我记录的时代,像Instagram这样的平台已成为时尚界的重要角色。亚马逊的一系列机器学习项目将有助于公众和时尚设计师寻找下一个大的服装趋势。


这是如何实现的?


 

该算法由亚马逊的的研究和开发中心Amazon Lab 126开发,它使用了一种称为生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN)的工具。2016年,GAN热潮席卷AI领域顶级会议,从ICLR到NIPS,大量高质量论文被发表和探讨。Yann LeCun曾评价GAN是“20年来机器学习领域最酷的想法”。GAN 主要包括了两个部分,即生成器 generator 与判别器 discriminator。生成器主要用来学习真实图像分布从而让自身生成的图像更加真实,以骗过判别器。判别器则需要对接收的图片进行真假判别。在整个过程中,生成器努力地让生成的图像更加真实,而判别器则努力地去识别出图像的真假,这个过程相当于一个二人博弈,随着时间的推移,生成器和判别器在不断地进行对抗,最终两个网络达到了一个动态均衡:生成器生成的图像接近于真实图像分布,而判别器识别不出真假图像。

听不懂,说人话!!

(⊙o⊙)…呃,举个例子:假设有个造假币的团伙相当于生成器,他们想通过伪造金钱来骗过银行,使得假币能够正常交易,而银行相当于判别器,需要判断进来的钱是真钱还是假币。因此假币团伙的目的是要造出银行识别不出的假币而骗过银行,银行则是要想办法准确地识别出假币。双方通过不断的对弈,造假币团伙的造假水平越来越高,而银行辨别假币的能力也越来越强。呃,还是不懂,造假币和服装设计有半毛钱关系吗?把假币换成时尚服装,通过不断的对抗学习,最后能够以假乱真,让服装设计师看不出是伪造的,是不是生成器就相当于具备服装设计师的设计能力啦。


人工智能在时尚领域的发展


 

近年来,时尚零售商也在积极变革,过去设计师们是“时尚潮流趋势”的风向标,而现在“用户生成内容”的重要性日益凸显。大数据分析公司Edited已经开始帮助像Topshop和Desigual这样的快时尚品牌进行数据分析。该公司通过处理数百万的产品图片,从统计学角度为客户总结哪些样式的产品更好卖。此前,亚马逊刚刚公布了“按需生产服装系统(on demand apparel manufacturing)”专利细节,可以根据收到的订单即时安排生产,让整个服装生产和销售的流程更加高效此次研发出的AI算法,是亚马逊在时尚领域增强其影响力的又一重大举措。

伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校的一个小组展示了一种能够识别时装类社交网络账号的算法。印度服装网站Myntra的团队展示了一个程序,它可以根据某个人的购买记录,准确地猜到他/她穿某件衣服的哪个尺码。马里兰大学巴尔的摩分校的教授蒂姆·奥茨(Tim Oates)演示了一个能在服装之间转换特定风格的系统。他认为,这种方法也许可以用来设计服装。他说:“你可以用你的衣橱训练算法,然后给它展示一件外套或者一条裤子,告诉它你想换成这个风格的。”


人工智能能够取代服装设计师吗?


时装设计师尚且不必有危机感。奥茨等人表示,机器塑造时尚潮流的日子还很遥远。“人类擅于在音乐、时尚和电影等领域进行创新”,他说。“我们目前还没看到一个完全由电脑创作、并与人类形成共鸣的新音乐或时装风格。”

参考文献

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28057434

http://mp.weixin.qq.com/s/SSZ_AIsyxHRkJrRun5CuEA

 

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