2020-07-02 15:44:31| 人氣432| 回應0 | 上一篇 | 下一篇
推薦 0 收藏 0 轉貼0 訂閱站台

馬斯克怒斥貝佐斯模仿狂魔:我搞火箭你也搞,我搞自動駕駛你又搞!

作為汽車圈資深吃瓜群眾,我平日里最大的愛好,就是看大佬們撕逼,尤其是那些身價上億的富豪們,打起嘴仗來,那也是絲毫不要面子的。




上周,亞馬遜悄悄滴收購了自動駕駛初創企業Zoox,沒想到惹來了馬斯克的不爽,他在推特上艾特了光頭首富貝佐斯,喊人家“模仿🐱”(還有人翻譯成抄襲狗,那啥,馬斯克還沒這麼損)。

為啥亞馬遜收購公司,馬斯克不高興呢,因為自動駕駛業務也是特斯拉一直以來的重點,而且這個被收購的Zoox還有個“劣跡”,曾因為僱傭特斯拉前員工被控竊取商業機密,後來自己認慫和解了,賠了特斯拉一筆錢。



而且這也不是馬斯克第一次公開嘲笑貝佐斯模仿自己,去年亞馬遜宣布推出“Kuiper”全球衛星寬帶服務,對抗Space X的“星鏈”時,老馬也發過同樣的內容。




這麼看來,貝佐斯好像確實一直緊緊跟隨着馬斯克的腳步,人家有私人火箭業務他也有,人家做全球衛星寬帶他也做,人家有電動卡車他投資一家,現在再加上一項自動駕駛。


貝爺真的這麼喜歡跟着老馬的腳步走?


01

上天,一起啊

其實人家貝爺2000年就進軍商業太空業務了,成立了Blue Origin,而老馬的Space X是2002年才成立的,所以在探索太空領域,只能說英雄所見略同。




不過因為前幾年兩個公司都屬於業內小咖,沒什麼好爭的,2004年青澀的老馬和發量尚存的貝爺還一起共進晚餐,探討有錢人的生活如何枯燥乏味,其樂融融。

時間來到2013年,NASA的LC-39A發射台自航天飛機2011年退役後一直閑置,所以考慮出租出去。Space X舉手表示,給我。貝佐斯一聽,嘿,這麼熱鬧我也瞧瞧呀,甚至還向政府投訴Space X說不能給它用。




這下兩家算是結下仇了,老馬罵貝爺虛偽卑鄙,後來不得不承諾NASA和他們共享平台,才拿下租賃權,一租就是20年。

沒多久兩家又鬥起來了,貝爺公司申請了在海上平台着陸火箭的專利,老馬說你扯呢,這個技術太空電影里都出現了無數回了,你好意思讓我們付你專利費?最後法官判老馬贏了。




後來吧倆人隔三差五就要互懟一次,比如到底誰第一個實現火箭回收啊之類的。

去年4月,貝爺宣布啟動Kuiper項目,打造一個3200顆通信衛星組成的全球網絡,老馬又怒了,罵他“模仿🐱”。




因為早在2015年老馬就宣布推出星鏈(Starlink)計劃,要把1.2萬顆通信衛星發射到軌道,在全球範圍內提供低成本的互聯網連接服務。


02

電動車+無人駕駛,一起啊

如果說火箭衛星這個領域,倆人算是旗鼓相當的話,回到地面上,貝爺確實是一直緊跟老馬腳步。






造車,那是人家老馬的本行,特斯拉2003年就開始造電動車了,2014年開始交付搭載了第一代Autopilot硬件的車輛給消費者,妥妥的先鋒。




貝爺一個搞線上零售的,對車的最大需求其實就是用於物流領域,2016年亞馬遜開始嘗試無人機投遞包裹,2019年初開始推無人送貨小車。

雖然造電動車和自動駕駛不是貝爺本行,但是誰讓人家是世界首富呢,窮的就剩下錢了,不懂的領域沒關係,花錢買唄。






去年亞馬遜投資了自動駕駛初創企業Aurora,又投資了電動卡車製造商Rivian,還向它訂購了10萬台車。光投資還不過癮,這次直接把Zoox買下來了,有錢就是可以為所欲為啊。


哦對了,亞馬遜還在美國推出了太陽能項目,也和特斯拉撞車了。現在,老馬手底下那些業務,就剩下挖地道的Boring Company還沒被貝爺copy走,不知道首富對地底下的事兒感不感興趣。





反正人家亞馬遜手握400多億美元現金,想涉足啥都無所謂。而貝爺和老馬這對兒冤家,其實骨子裡很像,都是想用技術改變世界的人,而且發力的方向也都很一致,說明電動化、無人駕駛和太空探索確實是人類未來的發展方向。---(每日汽車觀察)




*[人工智能剛上崗便“翻車” 培養一名合格的AI編輯分幾步?]*






日前,微軟宣布6月底擬裁撤近80名外包編輯,由AI編輯負責接下來的MSN網站的新聞抓取、排版和配圖等工作。但沒想到,剛到崗沒多久,AI編輯就“翻車”了,而且犯了一個非常低級的錯誤。AI編輯在尋找配圖的時候,把非裔歌手Leigh跟阿拉伯裔歌手Jade弄混了。


針對此次微軟AI的配圖錯誤事件,Jade也在社交媒體上表達了不滿:“正常區分兩個不同膚色的人有那麼難嗎?”為何一向以高識別率著稱的AI,這次卻“翻車”了?


解決臉盲問題需要不斷擴大學習範圍

人臉識別技術是目前AI領域公認的比較成熟的技術,圈內人士也熱衷像刷分一樣把人臉識別準確率屢屢刷出新高,最高的號稱準確率可達99.9%。人臉識別技術有如此輝煌的戰績,為何此次AI編輯還會臉盲呢?


“人臉識別技術的工作原理,主要是比對五官比例以及面部特徵。”天津大學智能與計算學部教授韓亞洪解釋,簡單說,就是基於人臉圖像的大數據,先對看到的人臉圖像進行預處理,提取面部各個方面的特徵,並通過分層多次提取,尋找對於識別個體人臉最有效的特徵表達。


人臉識別技術這些年已經發生了重大的變化,傳統的人臉識別方法已經被基於卷積神經網絡的深度學習方法替代。深度學習方法的主要優勢是它們可通過大規模數據集進行訓練,從而學習到這些數據的最佳特徵。


“雖然可以使用大規模數據集進行訓練,但是目前99.9%的準確率,基本上是在一些基準的數據集上測試的結果。這個數據集肯定是有範圍的,如果收集的數據是在數據集分布的範圍內,便可獲得比較高的準確率。”韓亞洪說。


據了解,目前號稱人臉識別準確率達到99%以上的,很多指的都是和全世界最權威的人臉數據庫LFW(Labeled Faces in the Wild)進行比對測試的成績。LFW可以被認作一個考查深度學習系統人臉識別能力的題庫。它從互聯網上提取6000張不同朝向、表情和光照環境的人臉照片作為考題,可以讓任何系統在裡面“跑分”。“跑分”過程是LFW給出一對照片,詢問測試系統兩張照片是不是同一個人,系統給出yes或no的答案。


“解決特定的臉盲問題並不難,其實就是重新針對任務,收集這項任務領域內的人臉圖像,在原有算法模型上訓練,或者重新設計新的算法模型進行訓練,都會提高人臉識別率,以滿足實際應用的需求。”韓亞洪說,但是超出了特定任務,AI的“臉盲症”就會複發。目前並沒有哪個通用的模型算法可以解決所有的任務,但是AI可以通過不斷地調整,大量的學習,從而提高人臉識別的準確性。





深度神經網絡模型是進階的必要條件

“目前針對新聞文檔的分析和處理任務,AI編輯做起來相對得心應手。”韓亞洪介紹,具體地說,比如在一篇很長的報道中,讓AI編輯把重點摘出來,這是沒有問題的。現在是多媒體時代,大量的新聞報道會涉及圖片和視頻,AI編輯可以將圖片或者視頻自動提取出來,再從大篇幅的文字報道中,選取與之相匹配的文字說明,這個工作AI是可以比較準確地做到的。


“解決特定領域的問題,AI大多時候還是沒問題的,但是要實現通用,就比較難了。”韓亞洪強調,實現這些功能需要用到自然語言處理、模式識別、圖像視頻理解等領域的技術。


要培養一名AI編輯,首先需要收集大量的新聞報道和圖片視頻,再根據收集到的數據設計一個針對這個任務的深度神經網絡模型,網絡模型里會有很多參數,然後通過數據把參數訓練出來,它就具備了最初設定的各種編輯能力了。在使用過程中,隨着AI編輯學習了更多的新聞,它的業務能力和性能也將不斷提升。


“不過目前的新聞生產對於AI編輯來說還很困難。”韓亞洪說,要讓AI學會寫新聞,必須要針對某個特定新聞主題,進行大量資料搜集和模型訓練。目前AI技術只能在風格相對固定、詞彙量使用範圍較小的領域完成文本生成,比如天氣預報等內容,AI可以很好地輸出相關報道和消息。但要生成人類創作的那種有創新要求、情感描述豐富的文章,AI編輯的能力仍有待進一步提升。




協作將使新聞生產更加高效

“有趣的是,AI犯的錯誤大多是我們意想不到的低級錯誤,但在某些方面又強悍到讓人類望塵莫及。”韓亞洪舉例說,像給文章分類這種工作,人類編輯要進行大量閱讀,重複性勞動耗時耗力,速度非常慢。但這項工作AI編輯做起來就非常簡單了,通過文字—文檔的主題建模,AI可以比較準確地對文章按主題進行分類。另外,對於可以使用模板的短新聞,比如天氣預報、證券信息等,AI編輯可以準確迅速地將各種數字或者專有名詞嵌套到模板中,從而完成一定的文檔生成任務。


美聯社曾使用AI系統自動編髮企業財報。AI系統對數據進行自動抓取,將其嵌套在美聯社預先設定的新聞模板中,幾秒鐘就能完成一篇150—300字的短消息,該系統每季度能產出約4000篇新聞,與之相比,美聯社的人工編輯們每季度只能完成400篇。


做這些特定的工作,AI編輯比人類厲害的地方不僅在於速度,準確率也可圈可點。“像分類或者是嵌套模板寫短消息這類的工作,因為任務明確,AI的準確率還是非常高的,很少出現錯別字或者數據錯誤。”韓亞洪介紹。

在運用大數據分析預測爆款方面,AI編輯可能比人類單純從經驗出發顯得更“科學”。2015年,《紐約時報》使用AI機器人對社交平台中的文章進行篩選和分析,預測哪部分內容適合推廣。凡是由它自動推薦的文章的點擊量都大大增加,甚至達到了普通文章的38倍。






“但在AI編輯的世界中,只有知道和不知道兩種狀態,因此處理的內容一旦超綱,它們就會立刻犯很多低級到可笑的錯誤。”韓亞洪說,像這次AI編輯把非裔的Leigh跟阿拉伯裔的Jade弄混了的這樣的錯誤,對於人類來說,即使沒見過Leigh ,但根據常識,也不會把非洲裔和阿拉伯裔弄混。


“目前階段的編輯工作完全依賴AI是不現實的,讓AI成為人類編輯的幫手似乎更切實可行。”韓亞洪說。美聯社預測,AI介入媒體行業能夠幫助新聞工作者釋放20%左右的時間,讓後者可以將這部分時間更多地投入到內容創作方面,簡單的事實核查與調研方面的工作交給AI,有利於提高新聞質量。


“未來,人類應該把AI編輯當作合作夥伴,雙方協同起來,使工作更加高效有質量。”韓亞洪說,人類不應該覺得AI是來“搶飯碗”的,而應該為有AI這樣的合作夥伴而感到幸運。---(經濟日報)


台長: 聖天使

我要回應 本篇僅限會員/好友回應,請先 登入
TOP
詳全文