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可以做到准确识别并实时追踪的图像识别算法,更重要的是,这种图像识别算法还被王烁整合到了人工智能当中。
通过何尘光的零蛋,余同光已经知道了零具有强大的语音识别能力,这种语音识别性能几乎已经是行业之最。
现在,他又发现了零的另一项隐性技术。
这样的程度,毫无疑问同样也是行业之最。
余同光到底是接触过先进技术的,他十分清楚这背后所展现出来的东西。
这是堪称恐怖的数据处理能力。
计算机毕竟和人不一样。
人类看见狗,因为它的形状而知道它是一只狗,但计算机不同,它无法实质上的看见,也无法理解形状这种东西,在它的理解层面,所有的东西都用最本质的东西表达,那就是0和1。
你如何通过一堆0和1分辨这个东西到底是人还是狗?
聪明的人类发明了编码这种东西。
将图片中的像素分布、纹理颜色等信息数字化,并且将其按照一定的规律进行编码,使其转变成有规律的0和1,这样,人的形状转换后的编码就和狗的形状转换后的编码存在了差别,计算机识别的,正是这些人类看起来“微小”
的差别。
那么问题来了。
将一张照片全部转换成0和1进行数字化储存后,想要将其重新在其他设备上转换成原本的样子该怎么办?
很简单,将转化的步骤进行固定,并将其整理成册,成为“格式”
,预装到所有的设备。
如同二战时期的密码本,发送者按照密码本转换密码,得到密码的人再按照密码本逆向还原,这样就能基本保证信息的不失真。
至此,精彩纷呈的数码世界正式向世界呈现。
而就在人们信心满满在图像识别这一领域中狂奔的时候,最大的问题来了。
一张最简单的照片,像素至少也得2400万左右。
将其完全转化后的数据量并不算什么,按照一般计算机的速度,这点东西随随便便顺手就搞定了。
但这只是一张。
如果是一百张呢?一千张呢?一万张呢?甚至……数亿张呢?
这还不提发展到今天,已经多达数十种的图片和视频格式,并且这些格式还在不断推陈出新。
该如何处理?
所有的人工智能和数据处理公司都在寻找路径,有的已经多达数十年。
有研究算法的,有研究编码的,甚至还有剑走偏锋,强行堆硬件,想通过分布式图形处理器来达到目的的。
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投入很高,但收获……几乎可以说是忽略不计了。
不论哪一种方式,都有不可忽视的缺陷。
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