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全球AI挑战赛中国发起:奖金200万元,5大“变态”任务

澎湃新闻 综合报道
2017-08-14 22:20
来源:澎湃新闻
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“AI Challenger全球AI挑战赛”启动仪式现场。

8月14日,创新工场、搜狗和今日头条宣布三方发起首届“AI Challenger全球AI挑战赛”,设立总计200万元的奖金池。赛事将在三年内投入数千万元,建立中国最大的科研数据集与世界级AI竞赛平台。

9月4日起,首届大赛将开放超过1000万条中英文翻译数据(用于同声传译等自然语言处理的各类应用)、70万个人体动作分析标注数据(用于无人驾驶、安防、体感游戏等场景)、30万张图片场景标注和语义描述数据(用于图像和视频内容理解、图像标题自动生成等各类应用),是国内迄今公开的规模最大的科研数据集。根据大赛官网challenger.ai上的描述,比赛共包含5大“变态”任务,分别为:

英中机器同声传译:挑战同声传译中的语料无标点、无断句、口语化、以及夹杂语气词等问题。

英中机器文本翻译:用大规模的数据,提升英中文本机器翻译模型的能力。

场景分类:寻找一个更鲁棒(Robust,意为稳健性)的场景分类模型,解决图片的角度、尺度、和光照的多样性问题。

人体骨骼关键点检测:挑战复杂生活场景中的人体检测,并预测多种复杂动作下的人体骨骼关键点位置。

图像中文描述:用一句话描述给定图像中的主要信息,挑战中文语境下的图像理解问题。尝试自然语言处理与计算机视觉技术结合的力量。

五项比赛任务设有共计200万元人民币的奖金池。自9月5日起开放参赛队伍线上进行数据集下载,在三个月持续竞赛后,于12月中旬进行巅峰角逐。参赛的优秀选手还可获得进入三家主办方工作、实习或获得投资的机会,并有机会在国际顶级学术会议上分享获奖心得。上海科技大学教授马毅、旷视科技首席科学家孙剑、前Google研究院高级管理科学家林德康等十余位人工智能专家组成大会评委会。

在人工智能领域,数据的质和量是科学研究与产品技术研发的核心。高质量训练数据对机器学习模型的建立和优化有关键性的作用。ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)曾在计算机视觉、乃至整个人工智能发展史上发挥过里程碑式的作用,截至 2016 年,ImageNet数据集中含有超过 1500 万由人类标签的图片。不过,就在今年7月,其创始人李飞飞宣布举办了八届的ImageNet挑战赛走下历史舞台。

对于发起本次合作,创新工场董事长暨CEO、创新工场人工智能工程院院长李开复表示:“在30多年前自己作为AI科研人员的时代,能接触到真实世界的海量数据是个遥不可及的梦想。AI Challenger致力于解决数据集缺失的问题,为人工智能科研免费提供海量数据,辅以强大的学术界和产业界专家指导,全力支持国内外的高校、研究机构、产业界科研人才一起来挑战人工智能的未来可能性。”

根据“AI Challenger·全球AI挑战赛”发展规划,该赛事将持续投入,建设和发布更大规模的高质量数据集,涵盖自动驾驶、智慧医疗、智慧金融、机器人等行业应用中的核心AI需求。“AI Challenger·全球AI挑战赛”三年内计划总投入数千万元,建立中国最大的科研数据集和世界顶级的竞赛平台。

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