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人工智能这个词华峰在大学时就知道,但没有研究过,现在华峰越想越觉得人工智能是解决自已当前困难的唯一方案,既然人的大脑处理不了庞大的数据信息,那就让人工智能代替大脑来工作,最后只要由人工智能告知结论就行。
说干就干,华峰打开电脑,在国外技术网站发了一个关于人工智能的求助帖。
没过2个小时,就有5,6个人回复了邮件,华峰仔细阅读了每封邮件,其中老朋友汉耶茨的邮件对华峰的帮助最大。
嗨,亲爱的卢克,你是不知道当我看到你的求助帖时我是多么的高兴,之前lc编程你帮了我大忙,我正不知道怎么感谢你那,现在机会来了,我大学的专业方向就是人工智能,工作后,也一直从事人工智能方面的研究,下面我将向你介绍人工智能的知识,你有问题可以随时问我。
……
汉耶茨的邮件内容很多,详细讲述了人工智能的发展史,从最早的图灵测试开始,讲到首台人工智能机器人Shakey诞生,再到战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的电脑“深蓝”,以及卷积神经网络和深度学习。汉耶茨重点讲了卷积神经网络背后用到的各种技术:梯度下降算法,反向传播算法,卷积核,激励函数等等,邮件还有很多附件,里面有详尽的各种参考资料以及卷积神经网络的demo。
华峰看完邮件又继续看附件中的参考资料,时间不知不觉过去了3个小时,此时已经凌晨3点多,是一天中最黑暗的时刻,大多数人早已进入梦乡,但华峰被人工智能的内容深深吸引了,丝毫没有感到困倦,华峰对人工智能越看兴趣越大,有种相见恨晚的感觉,终于,华峰把附件中的参考资料全都看完了,华峰长出一口气,脑中梳理着人工智能的知识脉络。
所谓人工智能,概念很好理解,就是让计算机拥有人类的智慧,这事说起来容易,但实现起来很难,拿大家容易理解的图灵测试来说,从1950年图灵提出概念,直到现在(2009年),都没有一台计算机通过此测试(第一台通过图灵测试的计算机是在2014年),但经过50多年的发展,人工智能领域也有了长足的发展,其中最具代表性的就是计算机视觉。
人看到一只动物,如何判断是不是狗?经过生物学家的研究,发现是人类的神经网络在起作用,具体来说,当人看到一只动物时,动物的影像会通过眼睛传到神经系统,神经系统从影像中概括出这个动物的一系列特征,如毛发的颜色,长短,脸的形状,鼻子,嘴的形状,叫声,等等等等,然后再和脑海中已知狗的特征进行比对,从而判断出眼前的这个动物是不是狗。
计算机视觉原理也是如此,核心思想也是从一个图片中概括出动物的一系列特征,然后与已知狗的图片进行比对,从而判断出图片中的动物是不是狗。
计算机视觉应用的技术就是卷积神经网络,这是一个很复杂的技术,包含如梯度下降算法,反向传播算法很多算法,又分为输入层,卷积层,输出层等很多层,卷积层又有如卷积核,激励函数等等一系列概念。
华峰有非常深厚的C语言编程能力,看卷积神经网络的参考资料完全没有问题,华峰现在想的是如何将卷积神经网络技术应用到超声探测仪中。
首先,从本质上来说,用超声探测仪来探测翡翠原石内部情况,也是提取相应的特征,但与计算机视觉不同,计算机视觉提取的是图片的特征,而超声探测仪需要提取的是超声透射波与反射波的特征信号,通过提取的特征信号来判断翡翠原石内部的种,水,色,裂,棉,脏等信息。这类专属设备是没有现成的卷积神经网络模型的,华峰需要根据现有的卷积神经网络模型进行大量修改才能用。
其次,卷积神经网络需要有标准的输入输出,计算机视觉标准的输入数据是大小一致的图片,那么超声探测仪标准输入数据是什么那?华峰想了很长时间,初步定了标准输入:用相控阵超声探测仪扫描长宽高3个面,每个面按1度间隔,共提取180条数据,3个面加起来就是540条数据,每条数据中包含1000个频率数据(频率从1MHZ到40万MHZ),每个频率数据包含此频率下的弹性模量,泊松比,反射波波形,幅度,强弱,角度,透射波波形,幅度,强弱,角度等信息,如果按照频率来算,确定一块翡翠原石,总共要输入54万条频率的数据,华峰在设计2代超声探测仪时,虽然所有数据都保存了下来,但分析数据时,是通过计算芯片自动过滤出一个最大透射频率,只用这一个频率的数据来进行分析,说白了,就是舍弃了999个频率的数据,舍弃的原因不是这999个频率数据没用,而是因为人脑根本无法处理540000条数据,不得不舍弃,现在华峰在设计卷积神经网络时,将原本舍弃的999个频率数据又恢复使用,通过1000个频率数据间的比对,能更准确的判断翡翠原石内部特征。
华峰接着想标准输出,他将一块翡翠原石按1立方毫米为一个基本单元,分成很多个单元,拿一块20厘米见方的石头为例,其基本单元就有800万个,石头越大,基本单元就越多,每个基本单元都有长,宽,高3个维度的数据,然后通过提取到的540000条数据的特征,来计算每个基本单元的种,水,色,裂,棉,脏等信息。由于每个基本单元都有3个维度的数据,如果3个维度的数据判断结果一致时,说明此时判断准确率极高,如果3个维度数据判断不一致时,则根据3个维度的具体情况综合评判。
这一步需要大量的计算,也是人脑无法完成的工作。
最后,再将所有基本单元的情况汇总分析,最终得出一个结论:此块原石是什么种水,里面有多少棉,棉块大小,位置,有多少条裂,裂的长度,走向,是否有脏进到翡翠内部等等。
华峰尝试将此神经网络植入自已的手机中,可是令华峰无语的是,当他将汉耶茨发的卷积神经网络的demo植入自已手机中测试时,发现运行速度奇慢无比,一顿分析后,华峰找到了原因所在,一个原因是手机的cu运算能力太低(2009年的智能手机),另一个原因是汉耶茨使用ython编写的demo,ython是计算机编程语言中运行速度最慢的,没有之一。
解决第一个问题,华峰想到的办法是在手机中植入电脑的cu芯片,这需要设计相应的辅助电路以及编写驱动程序,这个工程量很大。
而要想解决第二个问题,唯一的办法是用c++语言重构神经卷积网络,这个工程量不比第一个小。
想到这里,华峰叹了一口气,想将人工智能引入超声探测仪,怎么这么难呀,没有一年半载,是完不成了,但是难也得去做!
华峰困意涌现,将电脑关机,上床睡觉,此时已经早上6点,天空已经泛起鱼肚白。
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