一場(chǎng)地震災(zāi)難發(fā)生后，專(zhuān)業(yè)救援人員組成的隊(duì)伍會(huì)奔赴現(xiàn)場(chǎng)，在廢墟中搜尋生命體征、實(shí)行醫(yī)療救護(hù)、呼叫救援。

但在斯坦福大學(xué)首席人工智能科學(xué)家李菲菲(Fei-Fei Li)的想象中，對(duì)事件率先做出響應(yīng)的并不是紅十字會(huì)的志愿者或醫(yī)護(hù)人員，而是那些能洞悉周邊環(huán)境并響應(yīng)人們需求的智能機(jī)器人，它們將竭盡所能拯救盡可能多的人。對(duì)這一場(chǎng)景背后所涉及的技術(shù)，李已經(jīng)做了大量思考和研究，她認(rèn)為如果計(jì)算機(jī)能夠掌握最復(fù)雜的人類(lèi)視覺(jué)認(rèn)知能力的時(shí)候，這項(xiàng)技術(shù)就離我們不遠(yuǎn)了。

目前，由李及其帶領(lǐng)的斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室，在這項(xiàng)技術(shù)上取得了一些進(jìn)展，這多虧了在2009年建立的擁有超過(guò)1500萬(wàn)數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)庫(kù)。此后的每一年，研究人員利用該數(shù)據(jù)庫(kù)組建了大型視覺(jué)識(shí)別比賽，目的是開(kāi)發(fā)出可以教會(huì)計(jì)算機(jī)識(shí)別、理解圖像內(nèi)容的算法。2014年，參與者設(shè)計(jì)的軟件程序識(shí)別對(duì)象和動(dòng)作的準(zhǔn)確率幾乎是往年的兩倍，這得益于更快的計(jì)算能力和更精煉的代碼。2014年末，李和她的學(xué)生研發(fā)出首個(gè)能夠用類(lèi)似人類(lèi)語(yǔ)句來(lái)描述其所見(jiàn)圖像的計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型。

她認(rèn)為，計(jì)算機(jī)視覺(jué)是所有人工智能的關(guān)鍵?！袄斫獠⒔⒁曈X(jué)系統(tǒng)，才能真正理解智能，對(duì)于‘看’，我的意思是理解，而不是簡(jiǎn)單的像素記錄?！?/p>

新型智能

人工智能領(lǐng)域的科學(xué)家們，還有在谷歌、Facebook、微軟等企業(yè)任職的研究人員，他們?cè)谟?jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)中投入大量資源的原因很簡(jiǎn)單：人類(lèi)利用一半的大腦進(jìn)行視覺(jué)處理，這一認(rèn)知能力經(jīng)歷了5.4億年的發(fā)展演變。在李看來(lái)，“這里(大腦)比海灣地區(qū)的住房更值錢(qián)”。視覺(jué)在我們認(rèn)識(shí)世界的過(guò)程中扮演了至關(guān)重要的角色，很難想象未來(lái)的智能計(jì)算機(jī)會(huì)沒(méi)有視覺(jué)能力。任何像樣的無(wú)人駕駛汽車(chē)最終都需要具備分辨的能力，假如路上有一個(gè)大石頭和一個(gè)小的紙袋，它就應(yīng)該用剎車(chē)、轉(zhuǎn)向來(lái)避開(kāi)石頭，選擇性地忽略紙袋。

如今，計(jì)算機(jī)可以識(shí)別出照片中的貓或汽車(chē)的形狀、年代等，但是要想讓計(jì)算機(jī)像人一樣通過(guò)觀(guān)察和推理來(lái)理解內(nèi)容，還需要進(jìn)行大量的科研工作。比如，同樣的球棒，在球場(chǎng)和犯罪現(xiàn)場(chǎng)就有完全不同的含義。李表示：“我們實(shí)驗(yàn)室下一步的任務(wù)是研發(fā)出滿(mǎn)足基本視覺(jué)任務(wù)的認(rèn)知能力，例如對(duì)場(chǎng)景、人類(lèi)行為、關(guān)系、推理和講故事等的理解。”

照亮人類(lèi)的“暗物質(zhì)”

教會(huì)計(jì)算機(jī)如何去“看”已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于對(duì)出現(xiàn)在我們物理世界的物質(zhì)的識(shí)別。更好的機(jī)器視覺(jué)應(yīng)該可以洞悉和透露我們都不知道的細(xì)節(jié)。互聯(lián)網(wǎng)每一天都在產(chǎn)生所謂的數(shù)字時(shí)代的暗物質(zhì)——數(shù)以萬(wàn)億計(jì)的圖像和視頻。網(wǎng)頁(yè)中有超過(guò)85%的內(nèi)容是多媒體，這是一大堆混亂的爛攤子。“我們有理由去理解它們，對(duì)我們生活、日?；顒?dòng)、社會(huì)關(guān)系(不論是個(gè)人還是社會(huì))的記錄，都在那些內(nèi)容中。”

這些對(duì)人類(lèi)的視覺(jué)描述的增長(zhǎng)速度超出我們的想象。過(guò)去30天內(nèi)生成的圖片和視頻總量，比從人類(lèi)文明初期所有的圖像加起來(lái)都大。對(duì)人類(lèi)來(lái)說(shuō)，記錄下所有的這些數(shù)據(jù)是不可能的，但是對(duì)可以進(jìn)行模式識(shí)別，并用自然語(yǔ)言將視覺(jué)內(nèi)容描述出來(lái)的智能機(jī)器而言是可行的，這些機(jī)器可能成為未來(lái)的歷史學(xué)家。

新興的應(yīng)用

李表示計(jì)算機(jī)視覺(jué)最終會(huì)影響所有事情，從監(jiān)測(cè)和應(yīng)對(duì)氣候變化所帶來(lái)的影響，到構(gòu)建智能家居，但最令她感到興奮的是在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用?！爱?dāng)日常護(hù)理可以完全依賴(lài)人工智能的時(shí)候，也就是降低成本、提高護(hù)理水平的時(shí)候?！?/p>

這也難怪李和她斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)視覺(jué)實(shí)驗(yàn)室的學(xué)生會(huì)和斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院進(jìn)行合作，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)緩解護(hù)士們?nèi)粘５闹茍D任務(wù)，在美國(guó)護(hù)士們平均每天要在該項(xiàng)工作中耗費(fèi)45分鐘。在斯坦福大學(xué)醫(yī)院的重癥監(jiān)護(hù)室，臨床醫(yī)生每?jī)蓚€(gè)小時(shí)就會(huì)對(duì)病?；颊哌M(jìn)行檢查，并對(duì)其健康狀況在-4到4的范圍內(nèi)進(jìn)行打分。

李表示，她希望建立一個(gè)可以持續(xù)監(jiān)測(cè)病患的系統(tǒng)（例如對(duì)移動(dòng)性、疼痛程度、靈敏度等進(jìn)行監(jiān)測(cè)），不僅可以有效分擔(dān)護(hù)士和醫(yī)生的任務(wù)，還可以為負(fù)責(zé)該病患的臨床醫(yī)生提供更詳細(xì)、準(zhǔn)確、客觀(guān)的數(shù)據(jù)。

視覺(jué)實(shí)驗(yàn)室還與舊金山護(hù)士之家開(kāi)展合作，致力于探索如何利用人工智能幫助老年人更好地獨(dú)立生活。

多樣性發(fā)展

和所有的創(chuàng)新技術(shù)一樣，計(jì)算機(jī)視覺(jué)很有可能被別有目的的人利用，進(jìn)行高級(jí)別的視覺(jué)監(jiān)控。李對(duì)此并不避諱，“每項(xiàng)技術(shù)都有可能成為邪惡的幕后推手，但作為一個(gè)科學(xué)家，你必須具備這樣的社會(huì)意識(shí)并清醒的認(rèn)識(shí)到其潛在的風(fēng)險(xiǎn)?！?/p>

這種風(fēng)險(xiǎn)與其職業(yè)生涯息息相關(guān)，從法人團(tuán)體到學(xué)術(shù)界都缺乏技術(shù)研究和人工智能的多樣性。長(zhǎng)期解決多樣性問(wèn)題有助于研究朝著積極的方向發(fā)展，有效的規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)?！拔覀冃枰谌斯ぶ悄艿慕逃脱芯窟^(guò)程中為其注入包含有生活中各行各業(yè)的人文主義?！苯璐宋鐣?huì)中不同的群體關(guān)注該領(lǐng)域，并提供必要的制衡。

“從概念誕生之日到技術(shù)建立、實(shí)施和調(diào)整之時(shí)，人類(lèi)的意識(shí)至關(guān)重要”，她說(shuō)道。但在今天事情并不是這樣的，她是斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室的帶頭人，也是這15人中唯一的全職女教師。此外，F(xiàn)acebook的39人人工智能研究團(tuán)隊(duì)中也僅有兩名女性。李試圖改變這一現(xiàn)狀，她為同在人工智能領(lǐng)域工作的女性舉辦下午茶集會(huì)，并針對(duì)斯坦福大學(xué)9年紀(jì)的女生們組織人工智能夏令營(yíng)。她承認(rèn)，她喜歡自己的研究工作，多樣性的進(jìn)展還有很長(zhǎng)的路要走。

via wired

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