10月29日上午消息,2017未來(lái)科學(xué)大獎(jiǎng)?lì)C獎(jiǎng)典禮暨未來(lái)論壇年會(huì)在京舉辦。在計(jì)算機(jī)科學(xué)人工智能研討會(huì)上,斯坦福大學(xué)終身教授、谷歌云首席科學(xué)家李飛飛稱,通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)將圖像“變”短句,這與認(rèn)知心理學(xué)實(shí)驗(yàn)結(jié)果“非常接近”。
斯坦福大學(xué)終身教授、谷歌云首席科學(xué)家李飛飛
李飛飛認(rèn)為,視覺(jué)是人類發(fā)展的重要基石,在過(guò)去的幾億年中,不同生物的視覺(jué)系統(tǒng)不斷發(fā)展,至今已成為人類大腦中最復(fù)雜的系統(tǒng)。在計(jì)算機(jī)識(shí)別領(lǐng)域,視覺(jué)系統(tǒng)同樣是重要研究,各國(guó)專家在視覺(jué)識(shí)別方面發(fā)明了眾多技術(shù),近8年時(shí)間,視覺(jué)識(shí)別的錯(cuò)誤率已降低了10倍。
“在2012年,我們了解到了GPU技術(shù)以及深度識(shí)別技術(shù),幫助世界發(fā)展”,李飛飛說(shuō),人工智能的發(fā)展對(duì)視覺(jué)研究作用明顯。近期,專家們開(kāi)始預(yù)測(cè),根據(jù)視覺(jué)化語(yǔ)言模式,了解不同體積下的關(guān)系,甚至去了解不同物體間的位置和動(dòng)作關(guān)系,“這是量化研究,用更豐富的方法來(lái)了解世界”。
圖像識(shí)別是如何了解物體的呢?
李飛飛舉例稱,一張照片,通過(guò)視覺(jué)識(shí)別技術(shù),后臺(tái)可以分析出眾多標(biāo)簽,通過(guò)不同標(biāo)簽、不同屬性、不同關(guān)系來(lái)描述物體,而數(shù)據(jù)庫(kù)和信息集,可以做到更精準(zhǔn)的研究。
“大家都用過(guò)百度和谷歌搜索圖片”,李飛飛說(shuō),當(dāng)你輸入一個(gè)男人時(shí),圖片搜索結(jié)果很豐富,當(dāng)搜索一只狗時(shí),同樣會(huì)獲得豐富結(jié)果,但當(dāng)你輸入“一個(gè)坐著的男人牽著一只狗”時(shí),結(jié)果卻大相徑庭,甚至很不理想。
李飛飛認(rèn)為,這主要取決于算法差異。目前絕大多數(shù)算法,在搜索圖像時(shí)還是使用物體本身信息,只是簡(jiǎn)單了解圖中有何物體。若加入更多屬性,那么結(jié)果會(huì)更好,“我們?cè)谔剿餍路椒?,比如一個(gè)長(zhǎng)句,放到數(shù)據(jù)庫(kù)中,與圖像進(jìn)行對(duì)比,通過(guò)這種算法可以得到更好更精準(zhǔn)的結(jié)果”。
目前,圖像識(shí)別領(lǐng)域的成果是通過(guò)場(chǎng)景圖,可以提供4層的分析結(jié)果,從而獲得更多信息,“但這些是不夠的,到目前我們只探索了認(rèn)知心理學(xué)家討論的概念”,李飛飛說(shuō)道。
她以一名美食家的視頻舉例。視頻中,美食家在做飯時(shí),放入了不同調(diào)料,通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù),這些圖像下方就出現(xiàn)了描述短語(yǔ)。
李飛飛表示,目前可以將圖像變成短句,從而出現(xiàn)更多內(nèi)容,“這與認(rèn)知心理學(xué)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果是非常接近的”。
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