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以下文章來源于數(shù)據(jù)實戰(zhàn)派，作者Paul Pop
轉(zhuǎn)自數(shù)據(jù)實戰(zhàn)派
作者：Paul Pop（Neurolabs CEO）
譯者：張雨嘉
原文：How our Obsession with Algorithms Broke Computer Vision: And how Synthetic Computer Vision can fix it
深度學習的出現(xiàn)帶動了整個機器學習領域的發(fā)展，以數(shù)據(jù)為中心的發(fā)展也一樣。
本文將論述主流計算機視覺（CV）的缺陷，和未來的發(fā)展重點：合成計算機視覺（SCV）。
計算機視覺的現(xiàn)狀
根據(jù) Crunchbase 統(tǒng)計，過去 8 年里對超過 1800 家計算機視覺創(chuàng)始公司的投資價值超過 150 億美元 ?！陡２妓埂窋?shù)據(jù)也表示，現(xiàn)在有 20 多家 CV 公司的估值超過 10 億美元，并且還在持續(xù)增加中。
為什么這些公司的估值這么高？因為他們教會計算機看待世界的方法，讓以前通過人類視覺才能完成的任務進行自動化。
這種繁榮景象是在 2012 年計算機視覺領域出現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)之后才有的。神經(jīng)網(wǎng)絡是模擬人類大腦的一種算法，使用大量的人類打標數(shù)據(jù)進行訓練。自 2012 年以來，算法進行多次穩(wěn)步改進，在某些視覺任務上的性能已經(jīng)可以與人類相媲美，比如目標計數(shù)、唇語識別或癌癥篩查任務等。
這 10 年里，很多人都對計算機視覺領域的發(fā)展有所貢獻：學術(shù)界研究更好的、先進的算法；大公司對努力給圖像數(shù)據(jù)集打標簽的人進行投資支持。還有一些成果也會為了大家的利益進行開源，比如包含 1400 萬張圖像數(shù)據(jù)的 ImageNet 數(shù)據(jù)集。
但是，當我們將這些系統(tǒng)部署成產(chǎn)品時，就會遇到以下問題：
1.現(xiàn)有標注數(shù)據(jù)并不可靠。麻省理工學院一支團隊對機器學習（ML）的數(shù)據(jù)集進行系統(tǒng)研究時發(fā)現(xiàn)，ImageNet 數(shù)據(jù)集中標記錯誤的錯誤率為 5.93%，其他數(shù)據(jù)集的平均錯誤率為 3.4% 。
2.很少有人去專門解決數(shù)據(jù)本身的問題。學術(shù)界大都把智慧集中在算法開發(fā)方面，忽略了對良好數(shù)據(jù)的需求。吳恩達曾表示，人們 99% 的注意力放在算法上，而數(shù)據(jù)僅剩 1% 。
3.計算機視覺算法不能很好地從一個領域推廣到另一領域。用于檢測法國南部車輛的算法，就很難在積雪覆蓋的挪威進行車輛檢測。同樣，在特定相機上訓練的系統(tǒng)很可能在另一個相機制造商或型號上就會出故障。
早在 1946 年，Alan Turin 就建議將國際象棋作為計算機能力的評價標準之一。經(jīng)過更加深入的研究，這一標準得到了很多媒體的和認可。
Elo 評分系統(tǒng)是大家普遍接受的衡量國際象棋表現(xiàn)的方法，它可以有效比較大家的棋藝水平。下圖是世界冠軍和國際象棋游戲引擎的評分。在過去的50年里，人類的表現(xiàn)一直徘徊在 2800 分，但在 2010 年被計算機超越。
最近十年，人類一直基于自己可以理解的規(guī)則設計國際象棋算法。但深度學習革命卻可以超越人類的理解范圍，帶來像計算機視覺一樣的飛躍發(fā)展。
圖 | 國際象棋引擎和人類的ELO評分
盡管在深度學習的技術(shù)下國際象棋游戲引擎已經(jīng)取得不錯的發(fā)展，但它已經(jīng)被下一代的國際象棋引擎超過：DeepMind的AlphaZero 。更驚人的是，AlphaZero 沒有使用任何人類提供的數(shù)據(jù) 。它在沒有任何象棋游戲知識，也沒有任何人類指導最佳走法的情況下構(gòu)造的。AlphaZero 既是老師，也是學生——通過與自己的競爭和學習，教會自己如何更好地玩象棋游戲。
AlphaZero 沒有輸?shù)粢粓霰荣?，就?zhàn)勝了當時最好的 Stockfish 8 引擎。即使少給 AlphaZero 一個數(shù)量級的考慮時間，仍能保持這種優(yōu)勢。

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