纪然：人工智能前沿技术深刻影响互联网行业发展

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作为新一代人工智能的核心技术，深度学习近年来表现出巨大的创造力，在语音识别、机器视觉、自然语言处理等经典人工智能问题上取得了实质性进展，许多以前无法实现的AI应用程序进入现实生活，加快了各行各业的发展速度。此前，ARK 2021年度投资报告公布了2021年15大趋势预测，将深度学习列为第一位。深度学习经过早期的期待，经历了技术应用的无奈过程，到今天重新审视技术和应用本身，深度学习技术为手机应用开发提供了前进方向。今后深度学习将与Android应用程序的开发发生更为绚丽的火花冲突。

　　纪然，优秀的人工智能技术开发领域人才，多年来Google公司的工作中丰富的研发amp积累了D经验，开发Chrome OS的操作系统，为Google搜索引擎网络爬虫提供优化策略，纪然在机器学习技术、深度学习和分布式计算利用纪然自动机器学习、神经网络解释方法、异构融合大脑计算等领域Progressive Web Apps在d和Chrome浏览器核心优化中应用创新成果，取得了惊人的成果，发挥了重要作用。从2020年1月开始，纪然在Facebook(Meta)工作，擅长Facebook Stories模块开发、自然语言处理和利用机器视觉对照片视频进行智能分类和推荐回复，对深度学习技术的发展现状、具体应用和发展趋势等有独到见解。

　　纪然谈谈机器视觉的四大任务。

　　1图像分类：将图像分为多个类别之一

　　2指定图像分类位置：将图像分类为多个类别之一，并提供已分类对象的位置

　　3物体检测：使用盒子在图像中标记物体的位置，并提供物体的类别(人脸检测、安全帽检测、车辆检测都属于这里)4图像分割：以像素为单位将图像分为具有特定特性的区域，并提供对象的类别(车道分割项目用作自动驾驶的一部分)

　　纪然谈谈机器视觉的基本过程。

　　1图像获取技术说明：提取相关物理数据，例如二维图像、三维图片组、图像序列或声波、电磁波或MRI的深度、吸收度或反射率。低阻值采样电阻/分流器


　　2预处理技术说明：对图像进行一个或部分预处理，以确保图像满足后续处理要求(例如，二次采样可以保证图像坐标的准确性、消除平滑噪声等)。网络排阻


　　3特征提取技术说明：从图像中提取线条、边缘提取和脊线检测、边缘检测、斑点检测等多种复杂特征。可调电阻/电位器


　　4检测/分割技术说明：对图像进行分割，过滤特征点，对包含特定目标的部分进行分割等后续处理，提取有价值的内容。

　　5高级处理技术说明：确保结果数据符合前提条件，估计特定系数，对目标进行分类。

　　这个有点像：食物(食物/图片导入)-料理(料理/图片的基础处理)-切割(有用的料理/图片切割)-炒菜(食物-食物的核心处理料理/图片)-盘子(料理/图片)

　　浅谈纪然自然语言处理

　　自然语言处理(Natural Language Processing)是构建形式化计算模型来分析、理解和处理自然语言的学科，也是涵盖语言学、计算机科学、数学等的交叉学科。

　　自然语言处理是指用计算机处理自然语言的形状、音、义等，即单词、单词、句子、章节的输入、输出、识别、分析、理解、生成等操作和加工。

　　自然语言处理的具体表现形式包括机器翻译、文本摘要、文本分类、文本校对、信息提取、语音合成、语音识别等。

　　自然语言处理可以说是让计算机理解自然语言。自然语言处理机制包括自然语言理解和自然语言生成两个过程。理解自然语言是让计算机把输入的语言变成有趣的符号和关系，然后根据目的重新处理。自然语言生成是将计算机数据转换成自然语言。实现人与计算机之间的信息交流是人工智能界、计算机科学、语言学界共同关注的重要问题。

　　浅谈纪然自然语言处理应用扩展

　　对自然语言处理的研究可分为基础性研究和应用性研究两部分，语音和文本是两类研究的重点。基础的研究主要涉及语言学、数学、计算机学科等领域，相应的技术包括消除歧义、语法形式化等。应用性研究主要集中在应用自然语言处理的领域，如信息检索、文本分类、机器翻译等。我国的基础理论，即机器翻译研究起步较早，基础理论研究是任何应用的理论基础，因此语法、句法、语义分析等基础性研究历来是研究的重点，随着互联网网络技术的发展，智能搜索类研究近年来也逐渐升温。近年来，计算机视觉在产业界和学术界不断取得突破。纪然从2020年1月开始在Facebook(现称Meta)负责Facebook Stories模块的功能开发，包括照片和短视频内容智能分析和内容智能识别，并使用计算机视觉和深度学习等人工智能技术为用户提供推荐回答。人工智能在技术推进和市长/市场主导下取得了历史性的发展，呈现出深度学习、跨界一体化、人机合作、军地开放、自主操作等新特点，相关技术不断渗透实体经济，对经济发展、社会进步、全球治理等产生重大影响。