ai投影:巔峰的AI和庫里誰厲害？ _ai投影

這個(gè)問題其實(shí)不止一次有人提出過，甚至連艾弗森本人也提出過ai投影。其實(shí)他們兩個(gè)都很厲害，只是很多人還是認(rèn)為巔峰期的艾弗森比庫里還是要厲害一些！現(xiàn)在如果是比較兩個(gè)人的歷史地位，庫里應(yīng)該能排在艾弗森的前面，主要就就是他有三個(gè)總冠軍加身，而艾弗森苦于無冠就是排在庫里后面也無話可說。但是若是比較誰巔峰期更厲害一點(diǎn) ，那么我們看如何定義巔峰期，那么就比較他們各自MVP季，以及季后賽上的表現(xiàn)！

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一：先看看艾弗森

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2000～2001賽季，艾弗森獲得了賽季得分王+搶斷王+MVP+全明星首發(fā)+AMVP+最佳陣容一陣，總決賽輸給了如日中天的OK組合未能奪冠，可以說是他職業(yè)生涯最輝煌的賽季。這個(gè)賽季艾弗森常規(guī)賽場(chǎng)均31.1分3.8板4.8助攻，場(chǎng)均42分鐘出場(chǎng)時(shí)間；季后賽場(chǎng)均32.9分4.7板6.1次助攻，場(chǎng)均不可思議的46.2分鐘出場(chǎng)時(shí)間。這就是艾弗森，那一年他26歲。當(dāng)賽季常規(guī)賽效率值為24排在科比之后位于第7 ，季后賽效率值為22.5下降到第10位，但總體效率變化不大！
二：看看庫里
應(yīng)該說庫里最強(qiáng)的賽季是73勝總亞軍的2015～2016賽季，這和艾弗森有些像。庫里獲得了賽季得分王+搶斷王+MVP(蟬聯(lián))+全明星首發(fā)+最佳陣容一陣，總決賽敗給了詹姆斯的騎士，未能蟬聯(lián)總冠軍，常規(guī)賽73勝，總決賽被1:3逆轉(zhuǎn)都幾乎是牢不可破的歷史記錄！庫里在這個(gè)賽季常規(guī)賽場(chǎng)均30.1分5.4板6.7助攻，場(chǎng)均出場(chǎng)34.2分鐘；季后賽場(chǎng)均25.2分5.5板5.2助攻，同樣場(chǎng)均34.2分鐘出場(chǎng)時(shí)間。這個(gè)賽季庫里28歲，常規(guī)賽庫里的效率值是31.5 ，排當(dāng)季第一，季后賽效率值為22.3下降到第13位，下降明顯！
三：常規(guī)賽不分伯仲，季后賽艾弗森占優(yōu)
通過兩個(gè)人最強(qiáng)賽季表現(xiàn)來看，艾弗森由于是單核作戰(zhàn) ，球隊(duì)對(duì)他的依賴更大，出場(chǎng)時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng) ，常規(guī)賽的表現(xiàn)效率不如庫里，貢獻(xiàn)幾乎不分伯仲；但是到了季后賽（保擴(kuò)總決賽），明顯艾弗森的表現(xiàn)比常規(guī)賽更好，庫里則下降明顯，效率也下滑較多；這其實(shí)可以看出庫里的打硬仗能力不如艾弗森；艾弗森就是依靠一己之力和強(qiáng)手對(duì)抗，而庫里在有全明星隊(duì)友的幫助下表現(xiàn)的差強(qiáng)人意，庫里迄今沒有FMVP這也是他的硬傷！
這其實(shí)是我們選擇了他各自最強(qiáng)的賽季做出的比較，盡管不全面，但還是可以看出艾弗森是個(gè)鐵人，個(gè)人能力上還是強(qiáng)于庫里的，這就是“答案”！關(guān)注體壇睿視角，一同探討體育熱點(diǎn)、賽事！
在5G大規(guī)模商用的情況下，會(huì)產(chǎn)生哪些與AI有關(guān)的新應(yīng)用場(chǎng)景？5G到來之后，設(shè)備聯(lián)網(wǎng)的成本會(huì)變得更低。另外，視頻會(huì)變成更主流的溝通和協(xié)作的方式。在4G的時(shí)候拿手機(jī)可以看一些視頻， 5G來了之后，有可能實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程醫(yī)療、遠(yuǎn)程駕駛，在異地就好像在跟前一樣，能夠?qū)崟r(shí)了解情況，去做決策。無人駕駛的車，今天一個(gè)是依靠AI ，從技術(shù)領(lǐng)域用機(jī)器取代人還需要很長(zhǎng)的時(shí)間，但是在很多領(lǐng)域里，沒有那么大的安全隱患場(chǎng)合里，比如說礦山就可以遠(yuǎn)程開車了，醫(yī)生可以遠(yuǎn)程做診斷了，大家可以更好地跨越時(shí)間空間，如何見面，時(shí)空關(guān)系會(huì)發(fā)生重大的變化，以前文本可以傳來傳去，以后像咱們這樣的視頻，或者特別需要高清度的視頻都能夠傳遞，這個(gè)事情的爆發(fā)優(yōu)先于其他更深層次的5G的應(yīng)用。
Salesforce提出的去性別偏見AI訓(xùn)練方法有何特點(diǎn)？通過與弗吉尼亞大學(xué)的研究人員合作， Salesforce 提出了有助于減輕 AI 性別偏見的新方法。

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通常情況下，研究人員需要為 AI 模型投喂許多單次來展開訓(xùn)練，但其中不可避免地會(huì)摻雜一些或隱性、或顯性的性別偏見。
【ai投影:巔峰的AI和庫里誰厲害？】

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然后在執(zhí)行語言翻譯或其它預(yù)測(cè)任務(wù)的時(shí)候，這些 AI 也會(huì)沾染上一些不良習(xí)性。

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【雙硬去偏器示意】
有鑒于此，研究團(tuán)隊(duì)嘗試糾正某些規(guī)律性，比如大數(shù)據(jù)集中的單詞頻率，以使 AI 在推理前對(duì)嵌入的內(nèi)容進(jìn)行“純化” ，拋棄那些帶有性別歧視的詞匯。
這套方案可以捕獲單詞的語義、句法、以及同其它單詞的關(guān)系，此前已被許多自然語言處理（NLP）方案所采用，但因不可避免的性別偏見而遭到批評(píng) 。
先前補(bǔ)救方案是在后處理過程中引入幾個(gè)步驟，以剔除與性別歧視相關(guān)的成分，但有效性受到了較大的限制，比如在去偏見操作后又被復(fù)原了。
【雙硬去偏器基準(zhǔn)測(cè)試成績(jī)】
為此， Salesforce 提出了名叫“雙硬去偏”（Double-Hard Debias）的新方案，以將嵌入空間轉(zhuǎn)換為表面上無性別的子空間。
然后在執(zhí)行另一次消除偏見的操作之前，它會(huì)沿著這個(gè)維度去“投射”性別成分，以獲取修改后的嵌入內(nèi)容。為評(píng)估效果，研究人員針對(duì) WinoBias 數(shù)據(jù)集開展了測(cè)試。
該數(shù)據(jù)集由贊成性別定型和反對(duì)性別定型的句子組成，性能差距反映了算法系統(tǒng)是如何在兩個(gè)句子組上執(zhí)行、并導(dǎo)致“性別偏見”的得分。
【tSNE 嵌入投影】
結(jié)果顯示，在保留語義信息的同時(shí) ，雙硬去偏方案將使用 GloVe 算法獲得的嵌入偏差得分，從 15 分砍半到了 7.7 分。此外在對(duì)嵌入進(jìn)行建模的可視化（tSNE 投影）上，它也較其它方案的混合更加均勻。
即便如此，一些專家仍認(rèn)為無法從詞嵌入中完全消除偏見。比如慕尼黑工業(yè)大學(xué)的最近一項(xiàng)研究，就表明“沒有天然中性的文本” 。因?yàn)閱卧~的語義內(nèi)容，是始終與社會(huì)政治環(huán)境聯(lián)系在一起的。

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