阿里巴巴 AI 「看圖回答」 測驗擊敗微軟、臉書、特斯拉,準確率還首次超越人類!
陳宜伶
2021-08-25
看圖回答問題是人類生活及溝通的基本條件,但是對 AI 來說卻是一項高難度任務。
阿里巴巴達摩學院打造出來的 AI 語言模型 AliceMind,幾天前首度打破圖像問答(VQA)世界紀錄,答題準確率甚至超越人類基準,並且擊敗同樣有參加挑戰的微軟、FB 隊伍,象徵達摩學院的人工智慧技術邁出關鍵一步。
VQA 挑戰是什麼?
圖像問答(Visual Question Answering)挑戰的緣起,是因為國際電腦視覺與技術辨識大會 (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,CVPR)希望鼓勵企業攻克 AI 多模態機器學習(MultiModal Machine Learning)的難題,因此從 2015 年開辦 VQA 挑戰賽,吸引來自世界各地的網路企業、科研單位參賽。
今年的 VQA 挑戰賽和往年一樣,題庫包含了超過 25 萬張真實照片,總共有 110 萬道題目。這些題目會考驗 AI 是否能辨別圖像,比如說在一張人群的照片中算出有幾個兒童、或是在圖片中辨認出書桌上的車鑰匙,進而推測房間主人是有車的。
VQA 技術已經被廣泛導入阿里巴巴平台,像是它的 AI 客服機器人「小蜜」(Alime)就已經被淘寶、天貓商家等電商平台採用。消費者輸入問題後,AI 客服會根據商品資訊和顧客問題給出答案。
另一方面,VQA 技術不僅能運用在電商,還可用於醫學圖像辨識,以及電動車的智慧駕駛分析。
阿里巴巴的 AI 模型為何成績能夠超越人類?
這幾年人工智慧(AI)逐漸滲透到各行業,也推動更多科技革命,AI 技術逐漸成為企業數位轉型、對抗疫情,並讓經濟重返正軌的重要力量。
由阿里巴巴達摩學院打造的 AI 深度語言模型系統 AliceMind 在這次的 VQA 測驗中,答題準確率拿到 81.26%,首次超越了人類答題的準確率 80.83% ,更讓馬雲投資的達摩學院在 AI 發展上取得重大進展。
AliceMind 採用了多種專有技術,包括多樣化的視覺表示(diverse visual representations)、「多模態」預訓練語言模型(multimodal pretrained language models)、「跨模態」語義融合和對齊技術( adaptive cross-modal semantic fusion and alignment technology)。這些技術不僅可以讓阿里巴巴的 AI 理解問題並分析圖像,還可以讓 AI 用近似人類的語感回答問題。
阿里巴巴達摩院自然語言處理(NLP)負責人 Si Luo 表示:「這代表我們在『機器學習』領域又取得了一個重要里程碑,AliceMind 在視覺與文本的『多模態』理解及推理上,測試分數媲美人類認知水準,彰顯了我們研發 AI 的努力成效。」
打造出這款 AI 模型的達摩學院是什麼來歷?
2017 年,馬雲認為阿里巴巴應該要把眼光放遠,致力解決未來世界經濟、社會等問題,在此願景下成立了研究單位「達摩學院」( DAMO Academy),號稱要在 3 年投入超過 1000 億人民幣,將重點放在基礎科學和顛覆式技術創新研究上。
Si Luo 表示,人工智慧分為運算智慧、感知智慧、認知智慧及創造智慧 4 個層次。這次 AliceMind 參與的 VQA 測試內容屬於認知智慧部份。
負責人也補充說,這不代表有一天我們會被機器人取代,反而這些智慧機器可以用來輔助我們的日常工作和生活,因此人們可以很專注在他們擅長的創作上。
資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2021/08/25/vqa-ai-alibaba/
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財星500大的招聘秘訣?Talfin領先全球推新世代AI招聘服務
2020.10.16
AI影音面試不新奇,結合遊戲跟影音的整合式AI招聘服務才是未來趨勢,準備好,透過優聘的新世代AI招聘服務打造最強團隊了嗎?
為什麼美國財星500大企業改用AI徵選人才?AI真的能幫企業找到對的人才嗎?LinkedIn針對使用過AI技術的人資單位進行調查,結果發現,AI不僅能減少67%的招聘時間,更重要的是,人工智慧賦能的AI招聘流程,可以消除招聘與用人單位的決策偏見,廣納符合企業預期的多元人才。
看好人工智慧賦能的企業招聘趨勢,老牌企業軟體大廠與新創公司皆積極投入該領域,台灣也不例外,創立於2018年的優聘資訊科技(Talfin)便是一間專精於人才招聘與培訓服務的新創公司,為了協助企業主以更快、更智慧化的方式招聘到適切人才為依歸,提供兼具感性與理性的新世代服務,助客戶贏在起跑點:以最佳團隊因應未知挑戰。
世界先鋒,優聘整合GBA與VBA推新世代AI招聘服務
優聘資訊科技研發長暨執行長Eddy Ang認為AI招聘是大勢所趨,其中,又以AI遊戲評測(Game Based Assessment;GBA)扮演的角色最為關鍵,理由在於,身處於瞬息萬變的未來世界,現在擁有的「硬/技術能力(Hard Skill)」不一定是未來所需,相反的,「軟/非技術技能(Soft Skill)」反而有助於人才更好的因應未知挑戰,例如溝通能力、傾聽能力、說服能力與適應能力等,無奈的是,這些軟技能無法透過傳統的問答測驗取得精準資訊、甚至有可能因為面試者的事先準備而導致結果不具參考價值,為了解決這個問題,AI遊戲評測服務因應而生,無論是用人單位還是人資(招聘)單位都可以實際觀察應聘者在各種狀況下的真實反映,系統化評估其是否為公司所需人才。
Eddy面帶微笑地表示,GBA是整合心理學與科學的創新服務,目前,優聘已經成功彙整出120種能力,並且透過人工智慧技術匹配出符合不同職缺的系列互動遊戲,企業主可以直接使用、或者是因應企業文化與用人需求匹配最佳互動遊戲,在應聘者玩遊戲(10到30分鐘)的過程中,深入了解面試者的真實性格是否符合企業預期,藉此優化後續招聘流程、提升錄取率,以及降低離職率。
值得特別注意的是,除了GBA,優聘亦同步研發VBA:透過人工智慧分析應聘者回答問題時的臉部表情與身體姿勢,同時,創全球先例,將GBA與VBA整合在一起推出研發代號為「招聘評估套件(Recruitment Assessment Suite;RAS)」的新世代AI招聘平台,並於日前推出最小可行性商品(Minimum Viable Product;MVP)進行測試與調校,計劃在明(2021)年正式推出RAS平台,同時,推出名為Talfin App,供應聘者下載使用,可進行遊戲評測與影音面試。
從評測、面試到擇優任聘,Talfin助企業化繁為簡,精準找到對的員工
「企業招聘流程短則數周、長則半年,為了縮短整個時程,能不能一開始就做對事、找對人,尤其重要。」至於該如何提升招聘的效率與效能?優聘資訊科技技術長王信傑認為,只要解決三個常見挑戰:更高效且精準的過濾履歷、辨識候選人的專業技能(Hard Skill)是否符合用人單位需求,以及確認候選人的性格特徵(Soft Skill)符合企業預期,就能大幅縮短招聘時間,同時,進一步提升企業生產力與競爭力,而這,也是優聘努力的方向,例如協助人資部門在上千封履歷中辨識、篩選出符合用人單位需求的履歷,以及透過遊戲評測釐清應聘者的人格特質等等。
「RAS平台不僅有助於企業主優化履歷篩選、評測與面試應聘者等流程,之後,還可以進一步擴大服務範疇到前端的建立人才資料庫,以及後端的人才培育與發展等環節。」王信傑表示,客戶可以直接使用RAS、或者是由優聘提供客製化服務,全方位滿足客戶的招聘需求。「目前的規劃是,先聚焦在軟體開發與客戶服務這兩個領域的職缺提供整合GBA與VBA的AI招聘服務,之後,將一步一腳印的擴大職缺項,讓企業可以更精準地找到對的人才。」
雖然坊間已有遊戲評測(如Pymetrics)或者是AI影音面試(如HireVue)等服務,但是,憑藉著優聘具備的三個差異化競爭優勢,仍有機會成為HR Tech的領先者。首先,優聘是全世界第一個整合GBA與VBA推一站式AI招聘服務的公司;其次,也是第一個研發適合台灣、乃至亞洲人種使用的AI招聘服務,具備早期進入市場優勢;最後,同時也是最重要的是,在提供理性的產品服務之餘,同時提供感性的委外招聘與培訓服務,以最專業的方式,傳遞有溫度的服務,與企業客戶、人才共創未來。
附圖:優聘資訊科技研發長暨執行長Eddy Ang領先業界,提出結合AI遊戲評測(GBA)與影像評測(VBA)的作法,協助企業招聘選才、面試者也可以在對的位置發熱發光。
數位時代
優聘資訊科技長王信傑認為,只要能精準過濾履歷、辨識專業技能(Hard Skill)與理解人格特質(Soft Skill),就能大幅縮短招聘時間,也能讓人才適得其所。
數位時代
資料來源:https://www.bnext.com.tw/article/59419/talfin?utm_source=web_bn&utm_medium=editor_select&utm_campaign=BN%E5%84%AA%E8%81%98_2020.10
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怕有人沒做過測驗,
先丟測驗防雷。
【AI真人辨識測驗】
https://forms.gle/NNHfxapTmPAUR65M8
※2023/3/2更新
友善提醒,有Coser反應自己不願意被放入測驗中,
目前已把所有Coser照片撤換成線上藝人照片。
先前有轉發他們圖片的人或媒體自己留意一下。
----
先感謝拍片LINE社群的群友,
以及DSLR的板友們。
沒有你們的幫助,
分享、轉發、宣傳這份測驗,
我們不會知道人類的眼睛有多差。
在此再宣傳一下拍片LINE社群,
歡迎對拍片剪片有興趣的板友加入,
放心,不咬人的。
那就直接來看結果吧。
中位數落在10分,
就像我上篇文章說的,
我是支持「分不出來」的那一派,
所以這結果我很滿意。
題外話是樣本數只有1萬的時候,
中位數其實是12分。
看來我們的同溫層(攝影師們),
眼睛還是比較銳利......
不是,你們就不能好好欣賞美女就好嗎?
再來是社群群友關心的「都錯哪些題目」,
以下是錯誤率由低到高的排名。
(因Coser反應不願意被放入測驗,
目前皆已把Coser照片換成線上藝人。)
最訝異的應該是第1名,
因為這是我誤放的、
有嚴重破綻的照片--外星語。
我猜是因為大部分人還不清楚,
AI製圖目前還不會寫字。
所以當出現文字的時候,
「是不是AI」就變得容易分辨。
(除非他進PS把字修正)
我比較滿意的彩蛋應該是第4名,
因為我很想知道,
在圖片有嚴重破綻的前題下(手指),
人們看到熟悉的場景,
會不會下意識地選錯。
另一個很喜歡的彩蛋是黃捷的Cos照,
雖然仍然有10%左右的人答錯,
看來是可愛到有人以為是AI。
......我就捷粉。
最後想特別回個很多網友提出的疑問:
「照片修了圖還叫『Real Photo』嗎?」
我最初做這份測驗時,
想模擬的是我們滑社群看到圖片的直覺。
既然是社群,那當然幾乎是有修圖的照片。
現今連證件照都有所謂的「韓式」,
所以在目前來講,
修圖應該還可以叫「Real Photo」吧。
至於未來若是能把模型捏成自己的臉,
那花時間製作出來、跟我本人很像的圖,
到底要算AI圖、還是真人圖?......
這就留給未來的大家去定義了。
對了,還有一些板友&網友提到,
AI生成的圖比較容易直挺挺地看著鏡頭;
AI生成的圖胸部與臉的比例比修圖正常;
AI生成的圖背景比較容易產生歪斜扭曲......
這些在目前來說,
其實都是可以被克服的問題。
Twitter上不乏完美的背景、
誇張的胸臉比例、
眼神與姿勢不直挺挺盯著鏡頭的圖。
(圖源:Twitter @AI_Angels_)
只是那些AI圖都太紅,
紅到新聞都有報,
我怕放進測驗直接被考古。
但話又說回來,
當初會搞這個測驗,
也只是覺得這現象很有趣而已。
所以不用因為它的到來感到緊張,
它創造出的工作機會,
絕對比它影響到的生計來得多。
我倒是很期待AI未來的發展。
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