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第68章 AI认识的不是你,是你的特征值[2 / 3]

在座位上,背挺得笔直,手里的笔在笔记本上飞速滑动,发出沙沙的声响。

这是开课以来,他第一次在开头五分钟内,没有跟丢老师的节奏。

林宇随手在黑板上画了一个极其潦草的人脸轮廓,然后在上面标准了七个关键的坐标点。

“特征提取,就是把这七个点,通过一个叫‘矩阵变换’的东西,变成一串数字。”

“再结合我们上节课讲的概率论。当系统扫描到一张新的人脸,提取出来的七个坐标点,跟数据库里你那串数字的吻合度超过99.7%这个阈值时,系统就会判定——这是同一个人。”

“人脸识别是这样,声纹识别是这样,甚至判断一篇文章是不是你写的,也是这样。”

他一口气举了三个例子,每个例子都用一道简短的推导题收尾。

程建国跟上了前两道。第三道关于文字风格判别的,他在某个公式转换的环节卡住了半步,但他没有停笔,直接跳了过去,继续追赶林宇的思路。

走廊外。

高天易本来背对着教室,正在检查周界警戒的情况。

但当他听到林宇讲到“为什么同一个人,化妆前后,AI的识别率会瞬间下降37%”时,他前进的脚步,停住了。

他慢慢侧过头,耳朵不自觉地朝着教室那一侧,微微偏了过去。

旁边的工作人员悄悄瞄了他一眼,没敢吭声。

“下面我们讲记忆机制。”

林宇擦掉黑板上的矩阵,话锋一转。

“AI是怎么‘记住’你们说的话的?你们可以把它想象成你跟朋友聊天。你朋友上一句说‘今天好热’,你下一句接‘那我们去吃冰淇淋吧’。‘冰淇淋’这个词,就是被‘热’这个字给激活的。”

“AI的记忆也一样,它记住的不是文字本身,而是词与词之间的关联权重。这个东西,在模型里,叫‘注意力机制’。”

他再次拿起粉笔,在黑板上画了一张由无数个小方格组成的、简化的注意力矩阵。

“你们在图书馆找一本书,会先去对应的书架。AI也是一样,它在庞大的数据库里检索信息,靠的就是这张‘地图’。”

这一段,讲得极其通俗。

连一直把这门课当体育理论课听的赵磊,都放下了手里的笔,抬着头,死死盯着黑板,嘴里念念有词,跟着林宇的思路在脑子里推演。

在场的三十一个人,包括程建国,对AI工作原理的理解

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