AI开发大赛(AI开发大赛母猪产子师体温40度是发烧吗)

　　2016上海BOT大数据应用大赛是国内首个专业人工智能大赛AI开发大赛，聚焦“人工智能聊天机器人产业应用”和“计算机视觉识别”两大赛题AI开发大赛，7/19起正式开放报名AI开发大赛，初赛将于9月初开始。大赛一经发布，最让人关注的便是赛制与赛题的规划，在人工智能话题再度兴起的2016年，赛题是否能反映最新技术发展趋势，而或者是跟随热点炒作呢？

　　Brain of Things

　　万物之智人工智能，让世界更智慧

　　铺设智能聊天机器人产业应用的最后一公里

　　智能聊天机器人(chatbot)这些年随着智能手机语音助理走入大家的生活，然而受限于语言理解的复杂程度，虽然有支持中文，但是用户体验仍然有待改善，因此多数的用户在新鲜消退后，也就把这项功能束之高阁，或者是偶而才找聊天机器人说说话或是调戏一番。

　　随着语音识别以及语意解析等技术的持续改进，最近两个月包括脸书、谷歌、微软、Line、苹果等国际科技厂商，不约而同地都以智能聊天机器人作为开发者大会的主轴，并称在未来几年聊天机器人将会取代App，成为新一代主流的人机交互形式的声音也逐渐出现在媒体版面。

　　然而目前国内聊天机器人的应用场景几乎千篇一律是在对话语境较为封闭的客服场景下，若是聊天机器人能撼动目前移动互联网时代以App作为主要交互的模式，势必需要在应用场景、使用者体验、交互形式以及商业价值等方面上，都需要有相当的创新。

　　也因此这次大会将赛题定义为智能聊天机器人产业应用，这也说明了能够脱颖而出的不会是通用的「只能」聊天机器人，而是专注于特定领域或场景，结合产业数据且具有商业应用潜力的智能聊天机器人。因此，如何挖掘出创新人机交互模式，参赛者能带来哪些前所未见的创新商业模式，这都本次大赛期待的焦点。

　　同时，为了能够保障对参赛选手在商业模式、技术等方面能够全面发展，大赛为进入复赛选手邀请了几十余位专业导师，包括AI领域知名专家CEO、投资人、媒体人，通过线上及线下活动，对选手进行深度交流和辅导。在决赛及后续闭门路演环节，优秀团队将有可能现场获得投资。过去很多大数据创新竞赛中，许多方案是透过精心的包装来获得评审青睐，最后却难以落地。

　　为了避免作者过度的包装，呈现作品的真实样貌，因此在本次大赛中首创智能聊天机器人PK环节，用抽签方式决定对战组合，由作者先通过路演展示作品，之后对手作者就可以使用原作者路演时使用的交互模式来进行进攻，透过交互来呈现出对方作品的不足之处，也就是说若是作者透过语音、手势等较先进的交互模式来做路演，就要做好心理准备路演内容是否经得起考验。

　　然而PK大赛并非是聊天机器人问答大赛，并不需要机器人能够会答任何难题，挑战的重点在于交互的体验，这对于团队技术以及是否能够针对对手进攻方式做沙盘推演，都是极大的考验。

　　机器视觉 从识别(recognition)迈向理解(reasoning)

　　本次大赛的另一个赛题「机器视觉」的设计上也是富含大量巧思。大赛将整个机器视觉赛制命名为Cognitive Context Reasoning for Computer Vision (CCRCV 2016)，直接点出了机器视觉的赛题规划不会再是那些运用大量图片集即可挑战的图像识别问题。而是将重心再往人类视觉靠近，看看机器除了能识别物体之外，能否透过学习所得到的特征，进行更泛化的推理理解。

　　就如人类只要见过一两次中华田园犬，之后看到吉娃娃或者是藏獒其他品种，都能够无须额外教导就能指出这是狗。 在这个主题下，9月即将登场的初赛赛题，是看似轻松简单的12种动物辨识，然而细看主办方发布时附上的生物学分类数据来看，就知道颇有困难。

　　像是狗与狼在界门纲目科属种的分类上是完全相同，只是不同亚种而已，再加上外型类似的鬣狗加入，以及狗与猫拥有大量品种外型变体，都让赛题看起来不是太轻松可以解决的图像识别问题。 当然，这些相似或相异物种并没有跳脱图像辨识的概念，只要样本数够多应该都可以做出不错的水平。

　　然而真正的挑战在于主办方所设定的「理解」概念，因此在让选手们提交成果的测试案例中将会出现各种人类肉眼一眼可以识别，但是对于机器却充满挑战的变体形式，甚至像是以动物为主题的绘画、卡通、布偶、艺术创作…等都在其中。 若要解决这些无法穷举的变体形式，唯一的方法就是要让机器理解这种动物的概念而非仅是识别。

　　主办单位也表示，在为期一个月，每周提交两次总计8次的提交过程中，每次都会有不事先透露的变体主题，对于选手算法通用性与泛化的考验难度也逐渐增加。 初赛全程累计的图片张数达30万张以上，主办方精心设计了相关考验并对图片进行标注，大赛也鼓励选手善用这些图片集进行学术研究。在过去几个经典图片集之外，机器视觉的领域相关者对这次崭新的图片集应该能撞击出新的火花。

　　初赛的赛题重点在于人与机器视觉的核心差异，那么复赛的重点则是希望如何为机器视觉产业挖掘出新的应用场景。也因此，这次复赛出现了前所未见的「双赛题制」，选手可以自己任选自己较感兴趣的题目进行挑战，也当然，复赛也准备了全新的两份各具商业价值的图片集。

　　关于复赛赛题主办方目前并未透露太多细节，其中一题是利用行车记录仪画面5万张来进行驾车场景判断，关于分析的命题恐怕是直指业界领先的Mobileye，而且又要在技术层级符合「图像理解」的主轴，以及耗费大量人力进行的标注，想必这次复赛赛题，能够让参赛者在ADAS（高级驾驶辅助系统）的应用上呈现出令人惊艳的突破。

　　另外一题则是透过照片自动计算卖场陈列商品各品类的货架占有率。过去要耗费大量人力盘点才能获得的真过市场信息，若能借助机器视觉大幅降低获取成本，这对于快销品的零售营销决策上将会有革命性的影响。若是想要取得这些图片集进行研究，最优途径就是报名晋级复赛。而48小时黑客松决赛，到底是甚么样的赛题？而选手们真能在这么短的时间内破解?我们会在后续继续关注。