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咱们仍旧站在人工智能研讨的起点

作者:admin 发布时间:2019-05-14 20:22:15 浏览次数:308
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说起人工智能,孕育了卷积神经网络和深度学习算法的 ImageNet 挑战赛恐怕是国际上最闻名的 AI 数据集。8 年来,在咱们仍旧站在人工智能研讨的起点 ImageNet 数据集的训练下,人工智能关于图画识别的精确度整整提高了 10 倍,乃至逾越了人类视觉自身。

可是,AI 范畴的科学家们并没有停下行进的脚步。上个周末,人工智能范畴最杰出的科学家之一咱们仍旧站在人工智能研讨的起点:斯坦福大学终身教授、谷歌云首席科学家李飞飞在未来论坛年会上,为咱们做了一场名为“逾越 ImageNet 的视觉智能”的精彩讲演。她通知咱们,AI 不只仅可以精准辨认物体,还可以了解图片内容、乃至能依据一张图片写一小段文章,还能“看懂”视频......

今日我给咱们带来的是咱们最近的一些研讨思路,今日我的讲演内容是视觉智能。咱们都知道,地球上有很多种动物,这其间的绝大多数都有眼睛,这通知咱们视觉是最为重要的一种感觉和认知方法。它对动物的生计和开展至关重要。

所以不管咱们在评论动物智能仍是机器智能,视觉是十分重要的柱石。国际上所存在的这些系统傍边,咱咱们仍旧站在人工智能研讨的起点们现在了解最深化的是人类的视觉系统。从 5 亿多年前寒武纪大迸发开端,咱们的视觉系统就不断地进化开展,这一重要布达佩斯大饭店的进程得以让咱们了解这个国际。并且视觉系统是咱们大脑傍边最为杂乱的系统,大脑中担任视觉加工的皮层占一切皮层的 50%,这通知咱们,人类的视觉系统十分了不得。

寒武纪物种大迸发

一位认知心理学家做过一个十分闻名的试验,这个试验能通知咱们,人类的视觉系统有多么了不得。咱们看一下这个视频,你的使命是假如看到一个人的话就举手。每张图出现的时刻是十分短的,也便是 1/10 秒。不只这样,假如让咱们去寻觅一个人,你并不知咱们仍旧站在人工智能研讨的起点道对方是什么样的人,或许 TA 站在哪里,用什么样的姿态,穿什么样的衣服,可是你依然能快速精确地识别出这个人。

1996 年的时分,法国闻名的心理学家、神经科学家 Simon J. Thorpe 的论文证明出视觉认知才能是人类大脑傍边最为了不得的才能,由于它的速度十分快,大概是 150 咱们仍旧站在人工智能研讨的起点毫秒。在 150 毫秒之内,咱们的大脑可以把十分杂乱的含动物和不含动物的图画差异出来。那个时分计算机与人类存在大相径庭,这鼓励着计算机科学家,他们期望处理的最为根本的问题便是图画识别问题。

人工智能可以像人类相同看懂视频?

Visual Genome 数据集能让计算机更好地了解场景信息,可是仍是不行的。并且实际上到现在为止,咱们只是探究了认知心理学家所评论的一个概念——现场感知(scene gist perception):只需要悄悄一瞥,就能掌握主整个场景中的物体和它们之间的联系。那么在此之外呢?

我想回过头去看看十年前我在加州理工学院读博士的时分做的一个心理学试验,我用 10 美元/小时的费用招募人类被试,经过显现器给他们快速出现出一系列相片,每张相片闪现之后用一个相似墙纸相同的图画盖住它,意图是把他们视网膜暂留的信息清除去。然后让他们尽可能多地写下自己看到的东西。有些相片只显现了 1/40 秒(27毫秒),有些相片则显现了 0.5 秒的时刻,咱们的被试可以在这么短的时刻里了解场景信息。假如我给的试验费用更高的话,咱们乃至能做的更好。进化给了咱们这样的才能,只看到一张图片就可以讲出一个很长的故事。

2015 年开端,咱们运用卷积神经网络和递归神经网络算法比方 LSTM 来树立图画和言语之间的联系。从此之后咱们就可以让计算机给简直任何东西配上一个语句。比方这两个比如,“一位穿戴橙色马甲的工人正在铺路”和“穿戴黑色T恤的男人正在弹吉他”。

不过图画所包括的信息很丰厚,一个简略的语句不足以包括一切,所以咱们下一步的作业便是稠密捕获(dense capture)。让计算机将一张图片分为几个部分,然后分别对各个部分进行描绘,而不是只是用一个语句描绘整个场景。

除了此之外,咱们本年所做的作业迈上了一个新的台阶,计算机面临图画不只是简略的阐明语句,还要生成文字阶段,把它们以具有空间含义的方法连接起来。这与认知心理学家所做咱们仍旧站在人工智能研讨的起点的试验傍边人类的描绘结果是十分挨近的。

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