李飛飛:圖像識別使圖片變短句 已達(dá)認(rèn)知心理學(xué)水平

10月29日上午消息,2017未來科學(xué)大獎頒獎典禮暨未來論壇年會在京舉辦。在計(jì)算機(jī)科學(xué)人工智能研討會上,斯坦福大學(xué)終身教授、谷歌云首席科學(xué)家李飛飛稱,通過圖像識別技術(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

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,視覺是人類發(fā)展的重要基石,在過去的幾億年中,不同生物的視覺系統(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)識別領(lǐng)域,視覺系統(tǒng)同樣是重要研究,各國專家在視覺識別方面發(fā)明了眾多技術(shù),近8年時間,視覺識別的錯誤率已降低了10倍。

“在2012年,我們了解到了GPU技術(shù)以及深度識別技術(shù),幫助世界發(fā)展”,李飛飛說,人工智能的發(fā)展對視覺研究作用明顯。近期,專家們開始預(yù)測,根據(jù)視覺化語言模式,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作關(guān)系,“這是量化研究,用更豐富的方法來了解世界”。

圖像識別是如何了解物體的呢?

李飛飛舉例稱,一張照片,通過視覺識別技術(shù),后臺可以分析出眾多標(biāo)簽,通過不同標(biāo)簽、不同屬性、不同關(guān)系來描述物體,而數(shù)據(jù)庫和信息集,可以做到更精準(zhǔn)的研究。

“大家都用過百度和谷歌搜索圖片”,李飛飛說,當(dāng)你輸入一個男人時,圖片搜索結(jié)果很豐富,當(dāng)搜索一只狗時,同樣會獲得豐富結(jié)果,但當(dāng)你輸入“一個坐著的男人牽著一只狗”時,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,在搜索圖像時還是使用物體本身信息,只是簡單了解圖中有何物體。若加入更多屬性,那么結(jié)果會更好,“我們在探索新方法,比如一個長句,放到數(shù)據(jù)庫中,與圖像進(jìn)行對比,通過這種算法可以得到更好更精準(zhǔn)的結(jié)果”。

目前,圖像識別領(lǐng)域的成果是通過場景圖,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”,李飛飛說道。

她以一名美食家的視頻舉例。視頻中,美食家在做飯時,放入了不同調(diào)料,通過圖像識別技術(shù),這些圖像下方就出現(xiàn)了描述短語。

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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2017-10-29
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