Anshumali Shrivastava使用AI来摧毁数据

大数据增添速率高出当前计较机措施可以跟上的速率，GET SMART 计较机科学家Anshumali Shrivastava正在计划奇妙的要领来辅佐计较机措施更智能地事变，而不是更难。天下充斥着数据，而Anshumali Shrivastava也许会让我们免于溺水。

天天在线宣布高出10亿张照片。在一秒钟内，大型强子对撞机可以发生100万千兆的视察值。大数据的膨胀速率比今朝的计较机措施可以说明的速率快。

休斯顿莱斯大学的电气和计较机工程师理查德·巴拉尼克说：“我们拥有复杂的数据海洋，我们必需通过花圃水管将其吸走。”

因此，33岁的计较机科学家Anshumali Shrivastava正在计划新一代的人工智能措施，以有用地处理赏罚大水信息。

麻省理工学院的电气工程师和计较机科学家Piotr Indyk暗示，“他很是有缔造力”的计策可以办理粗笨的数据集题目。“我说个中一些工作，'我但愿我想出来。'它们清楚，雅观，并且有用。“

Shrivastava进入了人工智能，由于办理实际天下题目的数字运算算法是“你看到数学在动作中的处所”，他说。但作为博士Shrivastava是康奈尔大学计较机科学专业的门生，他意识到人工神经收集是云云低效，现在的人工神经收集。

神经收集由称为人工神经元的代码片断构成。为了进修诸如图像辨认之类的使命，AI收集可以研究标志图像，收集中的每小我私人工神经元都得到辨认某些模式的专业常识。

但纵然他们专注，以是典范收集中的全部神经元城市继承研究全部传入的信息。譬喻，当收集看到猫照片时，乃至认真留意卡车的神经元也会引起留意。Shrivastava说，这不须腹地淹灭时刻和精神。

在研究生院，Shrivastava找到了一种辨认和激活与每个输入最相干的神经元的要领。他行使散列函数，在数据库中组织记录的计较器材，就像Dewey Decimal System在图书馆中组织书本一样。

有序存储

计较机可以通过将每个文档馈送到散列函数来组织数据库中的记录，散列函数为记录分派散列码。相同的文档被分派了相同的哈希码并存储在哈希表中的沟通“桶”中 - 相同于统一主题的书本在库中被弃捐在一路的方法。

T. TIBBITTS

Shrivastava按照它们与给定输入的相干性，计划了一组哈希函数来组织和快速定位收集中的假造神经元- 因此您可以找到全部猫神经元并忽略卡车神经元。

“我在思量这个题目高出两年，”他说。“你把全部的困难都放在脑后。”当他有一段时刻而且凡是无处可去时，他会回到这个题目。可是回到他身边的那一天，他在几个小时内办理了这个题目。他回想起坐在他的寝室里，阅读并从头阅读他的办理方案，以说服本身它现实上会起浸染。

他提出的体系也许被以为是“昔时呆板进修的最佳研究事变，”赖斯的计较机科学家Moshe Vardi说。它在2014年神经信息处理赏罚体系集会会议上得到了精巧论文奖。

从那往后，Shrivastava成立了一个图像分类神经收集，其事变方法与尺度收集一样，但计较劲镌汰了95%。这样的服从可以开释人工智能措施处理赏罚其他信息的时刻和精神，譬喻，用于语音识此外音频，为更多样化的人工智能铺平阶梯。

自从2015年插手莱斯大学以来，他还开拓了其他简化计较的要领。他“很是智慧，速率极快”，瓦尔迪说。“我们偶然不得不跟随他，由于他的头脑正在向前成长。”

Rice和杜克大学的Shrivastava及其同事最近对叙利亚内战受害者数据库举办了散列处理赏罚。为叙利亚斗嘴得到精确的衰亡罪数，以辅佐告状犯有危害人类罪的犯法者已证明是坚苦的。家庭成员，媒体和其他来历陈诉的受害者数据库包括一再记录;计较机必要耗费一周多的时刻才气将全部354,000笔记录彼此较量才气找到一再记录。

一旦Shrivastava的计较机措施为四个受害者数据库中的每个记录分派了哈希码，它就会在几分钟内行使这些代码来辨认也许的一再记录。该打算于6月份在“应用统计年鉴”中陈诉，然后仅搜查了这些记录的匹配环境。

更靠近家庭，Shrivastava及其同事建设了一个智妙手机应用措施，用于按照人的周围情形照片导航购物中心或其他大型构筑物。该应用措施将用户拍摄的照片反应为哈希码，以与参考照片代码举办较量，在两秒钟内准确定位位置。

跟着大数据的泛滥，Shrivastava很轻易被沉没和沮丧。荣幸的是，“他体内没有忽忽不乐的骨头，”巴拉尼克说。

Shrivastava也许会在特定题目上搁浅数月或数年，然后才气得到导致他基于哈希的尤里卡时候的大脑爆炸。但他暗示，当他可以或许将迟钝移动的计较机体系推向高速档时，“这是值得的。”

（编辑：湖南网）

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