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点亮资本力邀原微软卓越AI专家回国创业

2019-4-22 13:3
科技

受点亮资本的大力邀请,原微软人工智能平台卓越专家李劲博士带领团队从西雅图回国创业,成立视革科技。

        受点亮资本的大力邀请,原微软人工智能平台卓越专家李劲博士带领团队从西雅图回国创业,成立视革科技。

        李劲博士儿时曾是我国第一届儿童计算机程序设计比赛第一名,1984年,13岁的李劲向邓小平同志展示计算机程序,并受到邓小平关注,“计算机从娃娃抓起”由此而来。


        1994年,李劲成为中国最年轻的“娃娃博士”,并赴美国就读博士后。1999年,李劲博士回国就任微软亚洲研究院研究员,是微软亚洲最早一批创始成员。


        2001年后,李劲博士调回美国,先后担任微软雷德蒙研究院首席研究经理(副院长级)、ACMMultimedia2016年程序委员会主席、ICME指导委员会主席(2014-2015)及IEEE院士等要职。

        在李劲博士带领下视革科技在深度学习方面有着非常独到的研究,团队核心技术能够避免机器学习对训练集的重度依赖,让计算机对图像进行深度分析后,再进行机器训练,从而减少对标识图像的数量要求,这在人工智能领域是一项非常有意义的进步。

        今天人工智能行业,已经渗透到了我们生活的方方面面,智能手机、智能音响、机场、车站、地方安保等等,不知不觉中,已经大大的改善着行业的服务质量,提高了人们日常的生活品质和效率。人工智能取代人工已经是阻挡不住趋势,越来越多的生产生活场景,迫切的需要人工智能解决问题。但在这个领域里,却存在一个严重的瓶颈,一直抑制着人工智能的快速发展,那就是“人工标识”。目前广泛使用的视觉人工智能算法,需要通过大量标识图片组成的训练集,然后对未训练图片通过算法匹配这个训练集,判断的图像所属分类,逐步形成最终的神经网络。如果训练集样本量过低,则会导致分类不准确,神经网络算法识别率不高,所以,只有足够大量的标识图片,大量的训练,才能保障算法最终成型。那么训练集从那里来?训练集一般有上万张图片,这些图片经过人工标识以后,才可以起到训练作用,训练集就是这经过标识的上万图片的集合。也就是说:人工标识决定了训练集大小,从而决定了机器到底有多智能。人工标识的工作量相当惊人,计算机学习却快速的多,往往数十人数以月计的耗时所标记的数据,计算机学习只需要几天。因此,人工智能技术快速应用到行业实践中的难题一直是如何解决人工标识的速度或降低对标识的需求。

        视革科技团队经过长期的积累,开发出了一套全新的算法,这套算法在做有监督学习前要先做非监督学习,然后将非监督学习学到的权值当作有监督学习的初值进行训练。创新算法模型通过先对没有任何标记的数据进行特征统计和分类,再通过人工对机器分类完成后的数据进行人工标识,这种方法大量减少了需要人工标识的数据量,使整个人工智能识别中最繁琐的人工特征标识时间大幅度减小,整体学习速度可达到传统算法的十倍以上,学习成本也将只是以前的几十分之一。


        视革团队在无监督学习和深度学习可解释性等领域的探索已经取得了业界领先的地位,在国际顶级期刊ACM Multimedia及ACM ICMR上多次发表相关论文,并获得ACM ICMR 2018最佳张贴论文奖。

        经过前期的验证,视革团队的算法比当前通用的智能算法能更快的应用于不同的行业和领域,大大降低人工智能的使用门槛和成本,为AI快速应用于更多的落地场景提供了很多便利。为顺应国内对ai的应用需求,视革团队也将聚焦在医疗影像处理、卫星遥感影像处理、安全保障影像处理等极其消耗人工的领域,用自己的最新技术对国家人工智能行业发展做出应有的贡献。

        视革团队及李劲博士在创业初期与点亮资本一直保持的亲密的往来和接触。经过多次深入的交流后,团队决定接受点亮资本的投资与邀请回国创业。视革科技的成功落地意味着国内人工智能土壤已经成熟,也预示着国内的人工智能行业水平正逐步提升到国际领先的水准。点亮资本作为一家全球布局的科技领域创投基金,在北京、上海、武汉、深圳、成都、郑州、中山、宁波、美国均有分支机构; 在机器人与人工智能、数据服务、创新科技等方向有着长期的观察和投入,投资了多个行业知名与领先的项目,如速感机器人、Sophie仿真机器人、Syntouch触觉机器人、埃尔森工业机器人、爱迪森光热发电、布比区块链、P2联合办公、治趣、珈和遥感、中卫慧通数据服务、哈哈零兽等一批明星项目。此次合作,一方面再次证明了点亮资本优秀项目的发掘能力,同时也展现了点亮资本投资领域的品牌影响力和对世界顶级团队的吸引力。

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点亮微软李劲
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