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行業(yè)新聞

人工智能下個挑戰(zhàn):教會機器理解圖像和動作行為

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資料圖:2017年12月4日,在浙江烏鎮(zhèn)舉行的第四屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會“互聯(lián)網(wǎng)之光”博覽會上,民眾體驗人工智能機器人。中新社記者 杜洋 攝

 

 

  目前,人工智能(AI)在圖像和語音識別等領(lǐng)域表現(xiàn)出色,但科學(xué)家認為這還遠遠不夠。據(jù)美國《麻省理工技術(shù)評論》雜志網(wǎng)站近日報道,對于AI的發(fā)展來說,理解視頻中的動態(tài)行為是接下來的關(guān)鍵發(fā)展方向,這對于AI用其軟件理解世界至關(guān)重要,也有助于AI在醫(yī)療、娛樂和教育等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。

 

  理解圖像 還要理解動作行為

 

  解釋視頻的AI系統(tǒng),包括自動駕駛汽車中的系統(tǒng),常常依賴于識別靜態(tài)框架中的對象,而非對行為進行解釋。谷歌最近發(fā)布了一種能識別視頻中對象的工具,并納為云平臺的一部分,該平臺包含用于處理圖像、音頻和文本的AI工具。

 

  但對AI來說,能理解貓為何會騎著Roomba掃地機器人在廚房與鴨子追逐嬉戲,才是彰顯其能力之處。

 

  因此,科學(xué)家面臨的下一個挑戰(zhàn)可能是教會機器不僅理解視頻包含了什么內(nèi)容,還要理解鏡頭中發(fā)生了什么。這可能帶來一些實際的好處,比如帶來強大的搜索、注釋和挖掘視頻片段的新方法,也可以讓機器人或自動駕駛汽車更好地理解周圍的世界如何運轉(zhuǎn)。

 

  各出奇招 用視頻訓(xùn)練計算機

 

  目前,科學(xué)家使用一些視頻數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練機器,以使其更好地理解真實世界中的行為,麻省理工學(xué)院(MIT)和IBM目前正攜手進行相關(guān)研究。

 

  去年9月,IBM與MIT宣布組建“IBM—MIT腦啟發(fā)多媒體機器理解實驗室”,雙方將合作開發(fā)具有高級視聽能力的AI。

 

  前不久,MIT和IBM發(fā)布了一個龐大的視頻剪輯數(shù)據(jù)集,這個名為“時間數(shù)據(jù)集時刻”的視頻數(shù)據(jù)集囊括了從釣魚到霹靂舞在內(nèi)的許多動作的3秒鐘片段。該項目負責(zé)人、MIT首席研究科學(xué)家奧德·奧利瓦說,世界上許多事情瞬息萬變。如果你想明白為什么有些事情會發(fā)生,運動會給你提供很多信息。

 

  之所以把視頻長度定成3秒,是因為大部分時候,人類需要3秒時間,去觀察并理解一個動作意圖,比如,風(fēng)吹樹動,或者一個物體從桌上掉落下來等。

 

  無獨有偶,谷歌去年也發(fā)布了一套由800萬個做了標(biāo)記的YouTube視頻組成的視頻集YouTube-8M;臉譜正在開發(fā)名為“場景”“操作”和“對象”集的注釋數(shù)據(jù)集。

 

  普林斯頓大學(xué)助理教授奧爾加·魯薩克維斯基專門從事計算機視覺工作。他表示,此前科學(xué)家認為,很難開發(fā)出有用的視頻數(shù)據(jù)集,因為它們需要比靜止圖像更多的存儲和計算能力。他說:“我很高興能使用這些新的數(shù)據(jù)集,3秒的時長很棒——它提供了時間上下文,同時對存儲和計算的要求也比較低。”

 

  還有其他機構(gòu)在研究更具創(chuàng)造性的方法。位于多倫多和柏林的創(chuàng)業(yè)公司“二十億神經(jīng)元(Twenty Billion Neurons)”創(chuàng)造了一個定制數(shù)據(jù)集。該公司聯(lián)合創(chuàng)始人羅蘭梅·尼塞維奇稱,他們還使用了專門處理時間視覺信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),“用其他數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的AI可以告訴你,視頻中顯示的是足球比賽還是派對;用我們的定制數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以告訴你,是否有人剛剛進入房間?!?/span>

 

  轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí) 人工智能的未來

 

  按照IBM的解釋,人類能夠觀看一段簡短的視頻并輕松地描繪出視頻內(nèi)容,甚至能預(yù)測后續(xù)事件的發(fā)生,而這樣的能力對機器來說依然是可望而不可及的。因此,IBM和MIT要做的就是,解決機器在認知和預(yù)測上的技術(shù)難題,在這一基礎(chǔ)上開發(fā)出一套認知系統(tǒng)。

 

  IBM的丹尼·古特弗羅因德說,有效識別行為要求機器學(xué)習(xí)某個行動,并將獲得的知識應(yīng)用于正在進行同樣行動的情境中,這一領(lǐng)域的進步,即轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí),對于AI的未來非常重要;而且,這項技術(shù)在實際中大有用途,“你可以用它來幫助改善對老年人和殘疾人的護理,比如告訴護理人員是否有老人跌倒,或者他們是否已經(jīng)吃過藥等等?!?/span>

 

  MIT和IBM也表示,一旦機器能夠看懂視頻,具備視覺能力的高級計算機認知系統(tǒng)將能用于各種行業(yè),不僅僅是醫(yī)療,還有教育、娛樂等領(lǐng)域,包括對復(fù)雜的機器進行保養(yǎng)和維修等。記者劉霞

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