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雷鋒網(wǎng)按：如果一個信息量爆炸的博物館與先進的人工智能相結(jié)合，會碰撞出什么樣的火花？NVIDIA Blog發(fā)表的文章《以色列大屠殺博物館擁抱人工智能，以幫助游客從其龐大的檔案中獲得啟發(fā)》或許可以告訴你，雷鋒網(wǎng)全文編譯如下：

國會圖書館數(shù)據(jù)的兩倍

上周，世界各地的人們紀(jì)念了大屠殺紀(jì)念日。除了緬懷希特勒的受害者，還向那些冒著生命危險試圖拯救他們的非猶太人致敬。

世界上最著名的大屠殺紀(jì)念中心Yad Vashem是一個每年吸引一百萬游客的地方，有六位美國總統(tǒng)訪問過這里，它致力于為后代保存600萬年前死于德國納粹及其合作者之手的猶太人的記憶。Yad Vashem的檔案包括獨特的、強烈的視頻證詞、短片、照片、個人書面記錄、納粹文件和音頻文件。這個8億的數(shù)字資產(chǎn)，包含4pb的數(shù)據(jù)，是美國國會圖書館數(shù)據(jù)的兩倍。

這個世界大屠殺紀(jì)念中心，一個供全世界學(xué)者使用的文獻來源的地方，其中存儲的大量關(guān)于受害者和幸存者的數(shù)字媒體存檔確是難以訪問和查找的。研究人員跟上編制歷史的步伐都是一個艱巨的挑戰(zhàn)，更不用說更年輕的一輩去接觸到它。由于這些文獻是幾十年來提交和發(fā)現(xiàn)的，經(jīng)過完全數(shù)字化以后將會成為全球大屠殺學(xué)者的資料來源。因此，這家總部位于耶路撒冷的組織正在尋求人工智能的幫助，讓其從海量數(shù)據(jù)中幫助識別、組織和鏈接照片和其他歷史文件，以便更容易地發(fā)現(xiàn)。

Yad Vashem的團隊利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓圖像識別算法幫助索引和分類其數(shù)字歷史。Yad Vashem的首席信息官Michael Lieber表示，這可能有助于找到大屠殺受害者的新的關(guān)系和故事。Lieber說：“我們是世界上第一家處理文化遺產(chǎn)的機構(gòu)，我們決定把所有東西進行數(shù)字復(fù)刻，因為這是在全球范圍內(nèi)獲得更廣泛受眾的途徑?！彼麡酚^地認為，人工智能將有助于更好地識別資源，在其社交媒體賬戶上講述大屠殺受害者和幸存者的故事。他說，這可能有助于與更年輕的觀眾保持聯(lián)系。另外，他還希望研究人員可以利用深度學(xué)習(xí)的方法來揭示一些無法被輕易發(fā)現(xiàn)的新的歷史信息。

改進對家族史的搜尋

許多人訪問Yad Vashem是為了研究祖父母和曾祖父母的遭遇，并拼湊出他們的家族史?，F(xiàn)在的問題是，數(shù)字化數(shù)據(jù)的收集在未來幾年可能會翻番，這將更難進行搜索。

Yad Vashem的技術(shù)團隊旨在通過利用高性能計算驅(qū)動的深度學(xué)習(xí)來改變這一現(xiàn)狀。該公司計劃利用NVIDIA DGX-1人工智能系統(tǒng)的超級計算能力，通過深度學(xué)習(xí)幫助組織和擴充其歷史。DGX-1在一個系統(tǒng)中提供了數(shù)百臺基于cpu的服務(wù)器的能力，該系統(tǒng)的人工智能計算能力可以超過每秒千萬億次。

NVIDIA高級解決方案架構(gòu)師Yuval Mazor表示，DGX-1把Yad Vashem和全球最具創(chuàng)新性的組織放在一起，部署人工智能以應(yīng)對挑戰(zhàn)。他說：“他們從人工智能的應(yīng)用中獲得了實實在在的好處。例如，Yad Vashem可以使用視頻分析來理解和預(yù)測博物館的客流量和單個展品的影響，并且可以從豐富的歷史數(shù)據(jù)中提取深刻的見解。這些可以幫助Yad Vashem完成它的首要任務(wù)，即接觸和教育盡可能多的人?！?/p>

Lieber說，無監(jiān)督學(xué)習(xí)為訓(xùn)練有素的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶來了為數(shù)字產(chǎn)品創(chuàng)建元標(biāo)簽的希望，允許深度學(xué)習(xí)將各種信息的點連接起來。 “如果你設(shè)法在Mauthausen集中營找到一張監(jiān)獄卡，系統(tǒng)就會知道這是一張囚犯卡。它會引導(dǎo)你找到相關(guān)的數(shù)據(jù)字段和文檔，你將能夠定位和識別文檔的類型，并在不需要人為干預(yù)的情況下提供額外的信息。” 他說道。

另一種選擇是讓大批人給數(shù)億數(shù)字媒體資產(chǎn)貼上標(biāo)簽，并繼續(xù)跟蹤和更新數(shù)據(jù)庫。NVIDIA在以色列的研發(fā)人員正在與Yad Vashem合作開展這項工作。

雷鋒網(wǎng)注：本文編譯自  NVIDIA Blog

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