AI人才快到碗里来!AI Challenger设300万奖金打造“

原标题:一线 | 搜狗、美团点评等举行了一个比赛:用AI挑战实际问题

原标题:AI人才快到碗里来!AI Challenger设300万奖金打造“中国版ImageNet”

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腾讯《一线》作者 韩依民

编辑 | 小LV

8月29日,由创新工场、搜狗、美团点评、美图联合主办的“2018 AI Challenger 全球AI挑战赛”正式开赛。

人工智能产业中,数据、算法、计算能力是三大基石,其中,数据更是人工智能科研的最宝贵资产。对于需要运用机器学习作为其业务核心技术的创业团队来说,高质量的数据集就是竞争优势的重要保证。

据介绍,四家主办方联合投入千万规模以上的资金,引入更多企业、大学、政府机构合作,新增十余个全新高质量数据集,以及相关的兼具科研、产业应用、社会意义的竞赛。

为了能让更多AI人才有机会拿到真实的数据,解决真实世界里的问题,今日,由创新工场、搜狗、美团点评、美图公司联合主办的“2018 AI Challenger 全球AI挑战赛”正式开赛。

今年比赛的主题是“用AI挑战真实世界的问题”,AI Challenger组委会认为,目前中国AI产业仍存在很多问题,比如中国欠缺一些深入行业的AI公司,比如说类似IBM Watson这样的、能够针对企业需求开发数据这样的公司,这些应用在医疗、零售、教育等领域的都会产生价值。从业界发展来看,中国科技公司相比国际AI巨头公司,目前也有巨大差距。因此,AI Challenger组委会希望本届挑战赛不仅仅是一场竞赛,更希望挑战者能从现实问题出发,创造出解决现实问题的成果。

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对于为何发起AI Challenger的原因,李开复曾表示是为缩小中美两国人工智能顶尖人才之间的差距。

“AI Challenger 全球AI挑战赛”是面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台,也是目前国内规模最大的科研数据集平台、以及最大的非商业化竞赛平台。

在官方介绍中,AI Challenger方称自己为中国版ImageNet。由斯坦福大学教授、斯坦福大学人工智能实验室与视觉实验室负责人、谷歌云人工智能和机器学习首席科学家李飞飞于2009年发布《ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database》论文,之后这个数据集迅速发展成一项竞赛,通过对数据集中的物体进行识别,选出识别错误率最低的算法。为促进图像研究的发展提供了重要的数据,2017年,ImageNet举行了最后一届挑战赛,此后将专注于目前尚未解决的问题及以后发展方向。

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李开复今日在现场表示,AI Challenger与ImageNet的相同点在于用公益的方法让更多人参与人工智能,区别在于AI Challenger的数据量和赛道比ImageNet更丰富。希望通过这个比赛为研究人工智能的群体提供有价值的数据集。

在2017年的首届大赛中,AI Challenger发布了从百万到千万量级的4个数据集、6个兼具学术前沿性和产业应用价值的竞赛、以及超过200万人民币的奖金,吸引了来自全球65个国家的8892支团队参赛,成为目前国内规模最大的科研数据集平台、以及最大的非商业化竞赛平台。

按照最初设定的目标,AI Challenger首先要建设紧贴前沿科研任务需要的数据集,再者是要建立超大规模的高质量数据,第三个目标是要打造开放的世界级平台。

澳门太阳集团2018网站,本届赛制中,四家主办方投入千万元规模以上的资金,同时引入了更多企业、大学、政府机构合作。此外,还新增十余个全新高质量数据集,和十余个兼具科研、产业应用、社会意义的竞赛,以及超过300万人民币的奖金。

据创新工场AI工程院副院长王咏刚的介绍,四个联合主办方投入的千万级资金用途包括300万出头的奖金费用,剩下的资金主要是数据集建设及比赛运营的费用。

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首届AI Challenger大赛由创新工场、搜狗、今日头条于2017年联合举办,据介绍,首届大赛发布了百万量级的计算机视觉数据集、千万量级的机器翻译数据集,以及超过200万人民币的奖金,吸引了来自全球120个国家超过百万人次的关注、来自全球65个国家的8892支团队参赛。

创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚

AI Challenger 2018数据集和竞赛将于8月29日开放,并于12月18、19日进行竞赛的总决赛答辩和颁奖。

创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚介绍了今年大赛的主题,他表示,今年会突出数据集建设和问题设置方面与产业结合的特点,尽量让AI Challenger发布的数据能直接满足科研和产业的一线需求。同时,AI Challenger也会尽量突出人才平台、人才社区、人才网络的建设,利用平台把全世界范围内的优秀人才聚集在一起。

附2018年大赛数据集和竞赛详细介绍:

本届大赛的主题是“用AI挑战真实世界的问题”,希望在数据集的建设上,既具有科研和学术上的前瞻性,也希望数据集能紧贴AI商业化、AI落地的实际场景、实际需求,从产业需要出发,为学术研究和AI人才培养提供方向性的建议,也反过来帮助产业界更好地利用最新的科研成果,解决真实世界的最有价值的问题。

主赛道

数据集和赛道如下:

观点型问题阅读理解竞赛:机器阅读理解是让机器读懂人类语言、和人类更好交流互动的重要领域。此技术可广泛应用于智能搜索、智能问答、智能客服、智能音箱、语音控制等场景,用AI实现基于文字、语音的人机智能互动。数据集包含30万问题、篇章与候选答案,是全球难度最大的中文观点型问题机器阅读理解数据集。

style="font-size: 16px;">主赛道

细粒度用户评论情感分析竞赛:在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户、挖掘用户情感等方面有至关重要的价值,并且在互联网行业有极其广泛的应用,主要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈、业务安全等。数据集包含15万条餐饮用户评论、6大类20个细粒度要素标签,为业界最大。

观点型问题阅读理解竞赛:机器阅读理解是让机器读懂人类语言、和人类更好交流互动的重要领域。此技术可广泛应用于智能搜索、智能问答、智能客服、智能音箱、语音控制等场景,用AI实现基于文字、语音的人机智能互动。数据集包含30万问题、篇章与候选答案,是全球难度最大的中文观点型问题机器阅读理解数据集。

英中文本机器翻译竞赛:机器翻译正越来越成为人们跨越语言障碍的重要工具,应用于各种领域。数据集在2017年数据集的基础上,总量达到1300万句对,为业界最大;且其中具有上下文情景的中英双语数据达到300万句对,为机器翻译的研究提供了更多探索空间

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短视频实时分类竞赛:近几年发展极快的短视频行业具有明显的娱乐性和流行性,深受人们喜爱;基于短视频机器分类的技术还可以广泛用于视频内容分析、编辑与生产,监控、安防等领域。数据集包含20万条短视频、涵盖63类流行元素,为业内首个多标签短视频分类数据集。

细粒度用户评论情感分析竞赛:在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户、挖掘用户情感等方面有至关重要的价值,并且在互联网行业有极其广泛的应用,主要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈、业务安全等。数据集包含15万条餐饮用户评论、6大类20个细粒度要素标签,为业界最大。

无人驾驶视觉感知竞赛:自动驾驶技术即将改变我们的出行和生活方式。本次大赛的自动驾驶竞赛采用了UC Berkeley DeepDrive(BDD)2018年最新发布的BDD 100K数据集,这是全世界最庞大、最复杂的自动驾驶数据集,包含原始图片1.2亿张、标注图片10万张,涵盖多样天气和昼夜光照条件。

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天气预报竞赛:气象要素的变化深刻影响着人类生活的方方面面。我们带来北京气象要素数据集,包含10个站点、3年多逐小时历史“观测”和“睿图”资料,探索以AI提高天气预报的准确性。

英中文本机器翻译竞赛:机器翻译正越来越成为人们跨越语言障碍的重要工具,应用于各种领域。数据集在2017年数据集的基础上,总量达到1300万句对,为业界最大;且其中具有上下文情景的中英双语数据达到300万句对,为机器翻译的研究提供了更多探索空间

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