北航教授李波:說(shuō)AI會(huì)有低潮就是胡扯,這是人類(lèi)長(zhǎng)期的追求

鎂客 8年前 (2017-09-28)

這一輪所謂人工智能的高潮,和以往的幾次都有所不同,那是因?yàn)槠涫艿搅水a(chǎn)業(yè)界的極大關(guān)注和參與。而以前并不是這樣。

當(dāng)今世界是一個(gè)高度信息化的世界,甚至我們有一只腳已經(jīng)踏入了智能化時(shí)代。而在我們?nèi)粘=涣骱托畔⒒?dòng)中,迅速發(fā)展的多媒體技術(shù)起到了至關(guān)重要的作用。

北航教授李波:AI沒(méi)有落與不落,“應(yīng)用”才是退潮后的裸泳者

在日前結(jié)束的“2017中國(guó)多媒體大會(huì)”上,提出了“智能媒體,創(chuàng)新未來(lái)”的主題。會(huì)后,我們采訪了大會(huì)主席、北京航空航天大學(xué)教授李波,就當(dāng)前人工智能技術(shù)在多媒體中的應(yīng)用以及二者相互促進(jìn)展開(kāi)對(duì)話。

多媒體(Multimedia)是數(shù)據(jù)的最主要的現(xiàn)形式。在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中,多媒體指文本、圖形、圖像、視頻、聲音 、動(dòng)畫(huà)和影片等,在實(shí)際應(yīng)用中,也可以多種媒體綜合使用。多媒體的應(yīng)用領(lǐng)域已涉足諸如安防、影視、娛樂(lè)、廣告、藝術(shù)、教育、工程、商業(yè)及科研等諸多行業(yè)。

AI熱起來(lái),首先爆發(fā)在多媒體領(lǐng)域

多媒體技術(shù)是把信息技術(shù)與應(yīng)用結(jié)合起來(lái)的核心技術(shù)。很多信息在現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)和生活中的使用,都會(huì)涉及到聲圖文視頻等,還有在我們常說(shuō)的人機(jī)交互中,多媒體技術(shù)也都發(fā)揮著重要的作用。

當(dāng)前這一輪的人工智能熱起來(lái),與多媒體關(guān)系很大,首先是深度學(xué)習(xí)用于語(yǔ)音識(shí)別,很大程度上提升了識(shí)別效果。其次是圖像分析,對(duì)圖像分類(lèi)、人臉識(shí)別、以及圖像檢索等也有大幅度提升。這些都是AI與多媒體應(yīng)用結(jié)合的表現(xiàn)。

北航教授李波:AI沒(méi)有落與不落,“應(yīng)用”才是退潮后的裸泳者

另一方面,關(guān)于多媒體技術(shù)本身的發(fā)展。多媒體的數(shù)據(jù)量很大,其內(nèi)容豐富多彩,理解難度大,它本身的內(nèi)容分析就需要智能處理,目前多媒體處理正在朝著智能化方向發(fā)展。所以本次大會(huì)的主題里有一個(gè)叫做“智能媒體”,體現(xiàn)的就是這件事情。

關(guān)于主題中的“創(chuàng)新未來(lái)”,因?yàn)槎嗝襟w技術(shù)是一種與應(yīng)用結(jié)合十分緊密的技術(shù),所以說(shuō)它必將在各行各業(yè)、方方面面發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。大家目前聽(tīng)到的、看到的很多東西都是這樣,比如無(wú)人駕駛系統(tǒng),它首先要感知周?chē)膱?chǎng)景,要有視覺(jué)技術(shù)支撐。又比如大家看到的機(jī)器人問(wèn)詢(xún)系統(tǒng),它的核心在于語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言理解,也是以模擬人的聽(tīng)覺(jué)和語(yǔ)音處理來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

所以說(shuō),多媒體技術(shù)的智能化對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)、生產(chǎn)生活的方方面面產(chǎn)生了重大影響,這也是另一個(gè)主題“創(chuàng)新未來(lái)”的由來(lái)。

圖像識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別之外,有更多的AI應(yīng)用在我們身邊

首先呢,我們要區(qū)分人工智能和深度學(xué)習(xí)。人工智能是一種跨學(xué)科的、多學(xué)科交叉的技術(shù),它在不同的應(yīng)用行業(yè)對(duì)其的要求也有所區(qū)別。

北航教授李波:AI沒(méi)有落與不落,“應(yīng)用”才是退潮后的裸泳者

現(xiàn)在所說(shuō)的深度學(xué)習(xí)影響很大,它最早是在語(yǔ)音和圖像識(shí)別取得突破。但是,深度學(xué)習(xí)只是其中一種技術(shù),人工智能還有很多其他的技術(shù),遠(yuǎn)遠(yuǎn)不只深度學(xué)習(xí)這種技術(shù),例如數(shù)據(jù)分析、模式識(shí)別、智能控制等,也都是屬于人工智能技術(shù)的范疇。

北航教授李波:AI沒(méi)有落與不落,“應(yīng)用”才是退潮后的裸泳者

例如數(shù)據(jù)內(nèi)容分析方面的技術(shù),在金融行業(yè)的風(fēng)控、在股票市場(chǎng)的監(jiān)管、在電信行業(yè)的反欺詐、在智慧物流的調(diào)度等方面,也都在發(fā)揮重要的智能作用。此外,在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中,例如各種復(fù)雜調(diào)度、零件裝配、故障檢測(cè)等,也都用到很多人工智能技術(shù)做支撐。

AI技術(shù)本身并沒(méi)有落與不落,退潮之后也沒(méi)有裸泳者

常說(shuō)人工智能有“三起兩落”,現(xiàn)在正處于第三次“起”的階段,那將來(lái)還會(huì)有第三次的“落”嗎?如果有,哪些技術(shù)和應(yīng)用會(huì)成為退潮之后的裸泳者?

人工智能為什么會(huì)有所謂的“三起兩落”?因?yàn)槿藖?lái)一直在不斷地拓展自己的智力,在追求更高更大的目標(biāo),并用于方方面面。

人類(lèi)發(fā)明了車(chē)輛,讓我們可以跑的更快;發(fā)明制造了飛機(jī),讓我們可以飛上天空。

所以說(shuō),人工智能的起落過(guò)程并沒(méi)有什么值得擔(dān)憂的,它只是人來(lái)在追求更高目標(biāo)過(guò)程中正常的階段性體現(xiàn)。另外,落與不落,只是發(fā)展?fàn)顩r的一種相對(duì)說(shuō)法。

北航教授李波:AI沒(méi)有落與不落,“應(yīng)用”才是退潮后的裸泳者

但是,這一輪所謂的人工智能高潮,和以往幾次都有所不同。為什么呢?因?yàn)楸据喌娜斯ぶ悄苤赃@么熱,那是因?yàn)槠渌幍沫h(huán)境有了本質(zhì)的變化,并受到產(chǎn)業(yè)界的極大關(guān)注和參與,而前兩輪并不是這樣。

雖然從第二輪開(kāi)始,產(chǎn)業(yè)界對(duì)智能系統(tǒng)開(kāi)始逐步重視,但相比這一輪來(lái)說(shuō),重視程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及,并沒(méi)有現(xiàn)在的普及和全面,對(duì)普通老百姓的工作和生活的影響也遠(yuǎn)不如現(xiàn)在這么大。

原因是什么?首先是現(xiàn)在的環(huán)境不一樣了,現(xiàn)在是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的快速發(fā)展,另外是在大數(shù)據(jù)的背景下,再加上計(jì)算系統(tǒng)的高性能化(現(xiàn)在普通手機(jī)的計(jì)算性能抵得上以前的一臺(tái)大型計(jì)算機(jī)),使得這一輪人工智能在某些應(yīng)用方面可以做的很實(shí),真正體現(xiàn)較高的智能特征。

當(dāng)然,由于各個(gè)行業(yè)之間千差萬(wàn)別,其對(duì)人工智能技術(shù)的需求不盡相同,所以也使得人工智能對(duì)具體行業(yè)的影響各有不同。比如說(shuō)對(duì)我們的聽(tīng)、說(shuō)、寫(xiě)等相關(guān)度比較高的,以及與大數(shù)據(jù)聯(lián)系緊密的行業(yè),影響就非常大;而對(duì)于其他的行業(yè)(需要做綜合的決策,而數(shù)據(jù)量又不夠多),影響可能就會(huì)相對(duì)較小。

北航教授李波:AI沒(méi)有落與不落,“應(yīng)用”才是退潮后的裸泳者

但即使是人工智能不那么熱的時(shí)候,也不能說(shuō)AI技術(shù)就沒(méi)用了。事實(shí)上,人工智能已經(jīng)悄然進(jìn)入我們生活的方方面面,在潛移默化中發(fā)揮作用并影響世界。

只要人類(lèi)追求智能、追求更高目標(biāo)的決心不變,人工智能的高潮就會(huì)一直存在且持續(xù)下去。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和知識(shí)驅(qū)動(dòng)相結(jié)合的思維方式,是未來(lái)AI的目標(biāo)

人類(lèi)思維是一種綜合的思維,來(lái)自?xún)蓚€(gè)方面:一方面是來(lái)自數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí),通過(guò)數(shù)據(jù)在人腦中的不斷抽象,就會(huì)形成高一層的語(yǔ)義。也就說(shuō),基于深度學(xué)習(xí)的智能,更多的就表現(xiàn)在這個(gè)方面。

另一方面,是知識(shí)驅(qū)動(dòng)展現(xiàn)的智能。人類(lèi)的思考是有目的的,在同樣條件下,出于不同的目的,思考的結(jié)論可能不同;所以在同一個(gè)場(chǎng)景里,今天和昨天可關(guān)注的事不同。

原因是什么?因?yàn)槲覀兊哪康牟灰粯?。也就是說(shuō),人類(lèi)思考同樣存在至上而下的目標(biāo)驅(qū)動(dòng);在展現(xiàn)智能方面,也存在利用高層知識(shí)去影響分析理解,這就是所謂的知識(shí)驅(qū)動(dòng)。

北航教授李波:AI沒(méi)有落與不落,“應(yīng)用”才是退潮后的裸泳者

在復(fù)雜的應(yīng)用中,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和知識(shí)驅(qū)動(dòng)都會(huì)存在,這樣才能展現(xiàn)高水平的智能,所以說(shuō)這兩方面都是需要的。在我們常說(shuō)的小樣本分析,更需要知識(shí)驅(qū)動(dòng)發(fā)揮作用。

在數(shù)據(jù)不足時(shí),人類(lèi)依靠經(jīng)驗(yàn)也能實(shí)現(xiàn)正確的判斷和思維;這說(shuō)明機(jī)器也需要借鑒其他領(lǐng)域?qū)W習(xí)的知識(shí),提高小數(shù)據(jù)或小樣本下的學(xué)習(xí)效果,目前在這方面還存在著很多不足和缺陷,需要深入系統(tǒng)的研究。

現(xiàn)在的攝像設(shè)備更多是在被動(dòng)采圖,未來(lái)將要實(shí)現(xiàn)主動(dòng)視覺(jué)

在視覺(jué)這件事情上,人類(lèi)的視覺(jué)范疇比我們目前見(jiàn)到的圖像和視頻的范疇更加廣泛。人類(lèi)的視覺(jué)能感受到客觀世界的方方面面,而我們?cè)诳陀^世界里能見(jiàn)到的物理現(xiàn)象是很多的,有聲光電熱、位置、方向、速度等等。

但目前的攝像頭只能做到被動(dòng)感知。直白的說(shuō),就是你讓攝像頭照什么,它就會(huì)照什么。而人類(lèi)不是這樣,當(dāng)人類(lèi)在思考需要什么之后,自己就會(huì)去主動(dòng)獲取什么。

北航教授李波:AI沒(méi)有落與不落,“應(yīng)用”才是退潮后的裸泳者

舉個(gè)例子,在同一個(gè)場(chǎng)景里,人類(lèi)看到了一輛汽車(chē)。如果他要想把車(chē)牌看清楚,他就會(huì)調(diào)整視覺(jué)到車(chē)牌的位置;如果他想把駕駛員看清楚,他就會(huì)調(diào)整視覺(jué)到駕駛員的位置。

而我們的攝像頭在這方面就做的比較差勁了,它并不會(huì)主動(dòng)根據(jù)目標(biāo)而調(diào)整自己的拍攝視覺(jué)。在主動(dòng)去感知周?chē)膱?chǎng)景和全方位、立體的感知周邊環(huán)境等方面,做得很不夠。

此外,現(xiàn)在大多用的是以光學(xué)攝像頭為主的設(shè)備,但上面也說(shuō)到了客觀世界除了視覺(jué)還有很多方面,而這些僅憑光學(xué)攝像頭是根本無(wú)法完全收集到的。所以我們將來(lái)會(huì)需要像激光、紅外、雷達(dá)、GPS等結(jié)合起來(lái)的攝像設(shè)備。

將來(lái)計(jì)算機(jī)的感知系統(tǒng)應(yīng)該是用綜合型的視覺(jué)來(lái)完成,而不是現(xiàn)在被動(dòng)式的采圖。將來(lái)的攝像頭也應(yīng)該是一雙很聰明的慧眼,類(lèi)似甚至要超過(guò)人眼的功能。

未來(lái)的Tof深度相機(jī)需要把更多信息整合到一起

在說(shuō)到深度相機(jī)和傳統(tǒng)相機(jī)區(qū)別的時(shí)候,首先要說(shuō)一下我們的客觀世界。

眾所周知,我們的客觀世界是三維的,我們?cè)谡J(rèn)識(shí)世界的時(shí)候,深度信息、位置信息等是非常重要的。傳統(tǒng)相機(jī)的成像也好、視頻也好,都是二維的信息,缺乏深度信息。

北航教授李波:AI沒(méi)有落與不落,“應(yīng)用”才是退潮后的裸泳者

而深度相機(jī)是在傳統(tǒng)相機(jī)的基礎(chǔ)上,加上了深度信息,使得機(jī)器在分析周?chē)鷪?chǎng)景的時(shí)候,多了一維信息,從而提高了分析的準(zhǔn)確性。

同時(shí),由于客觀世界遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止深度,還有很多像溫度、濕度、速度、方向等等,所以未來(lái)的深度相機(jī)應(yīng)該要把更多的信息也整合到一起。

不過(guò),在深度信息的獲取方面,如在特定場(chǎng)景、遮擋、距離等的情況下,準(zhǔn)確感知深度就存在著較大的困難。

所以目前的應(yīng)用也相對(duì)有限,像只在室內(nèi)、倉(cāng)庫(kù)、游戲交互等短距離的場(chǎng)景下,才能有理想的效果,而在其他場(chǎng)景則會(huì)大打折扣。

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