ai大牛吴恩达被各种怼,感觉现已被金钱堕落

  • 精度可接受范围内高效低成本可复制的分类器在工业界就可以解决绝大多数的问题了,DL找准自己的定位再合适的落地是足以改变世界的。不是所有解决方案都要花费1000倍成本去追求完美准确提升1%的精度。AI驾驶在现有开放式道路上有困难,但是在限定驾驶环境里可以更轻易解决问题。对医学诊断通过CV识别有困难,但作为一个低成本辅助能有效提高诊断效率。亦或者基于CV重新设计诊断方式在现有医学影像基础上针对性加以其他特征信息辅助能与人类识别相比。

    还有,AI不只是驾驶和医疗。现在已经渗透投资领域,取代交易员,并且在美国落地了。AI去年开始也可以预测新的化学反应,大幅缩减科研领域研发的试错成本,不过才开始。觉得AI没前途还是趁早转行的好。在后面的回复中看到楼主连炼丹都不知道,让人怀疑只是看戏的。

    这玩意可不好说……看你说的业内是什么业内了。也因为他做的不是一个搞科研该做的,缺少严谨,有很多的杂念在里面。现在学校里面是个人都在搞AI,马的搞机械振动的也跑去*河蟹*,等我研究生毕业不知道还能做不能了,机械狗刚准备转AI啊!肯定是辅助诊断为主。坦率的讲,大多数人都知道技术的客观性,但是更愿意相信人,因为你不会和技术做病情沟通,你片子出了问题也知道去告谁。真技术落地,自主诊断了,出了问题你去告大公司,你有诉讼费和精力吗。

    考虑到国情和人民的接受程度,我觉得短时间内还是以辅助诊断为主吧。diss他主要是因为他选择的对比样本太少了吧,一共才三个影像师,所以说chexNet完全淘汰了这个行业还为时过早,然而现在模型准确度一定程度上和人类持平,完全取代不现实,砍掉大部分重复无用的工作还是可行的吧。至于low不low到爆,反正我现在在硅谷flag的一家实习,感觉AI工作还是很热的,特别是之前googleI/O搞了那个demo以后。个人感觉目前大厂的AI/ML的组都很缺人。

    卧槽,大二机械狗刚找到目标准备学Python,slam。等我研究生毕业还能干几年啊?


发表时间:2019-01-06

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