【化工機械設備網(wǎng) 熱點關注】近幾年,人工智能發(fā)展迅猛,應用領域不斷拓展。但在各領域大展身手的同時,AI“翻車”案例也頻上熱搜。
10月底,蘇格蘭球迷經(jīng)歷了一場“難忘”的足球賽。在因弗內(nèi)斯對陣艾爾聯(lián)的蘇格蘭足球聯(lián)賽上,無論球員傳球還是帶球進攻,場邊的AI攝像機都視而不見,反而不離不棄跟著一名邊裁,時不時來張“C位”特寫。原來,AI攝像機誤將這名裁判的光頭識別成足球,所以*追了一整場。
有技術人員表示,在訓練直播球賽的AI攝像機時,需要的不僅“這是球”數(shù)據(jù)集,還需要一個“這不是球”數(shù)據(jù)集。光頭、足夠亮的白鞋、燈光、比賽場地旁訓練場上的球、球員用來熱身的球,都是訓練AI時需要考慮的干擾因素。
深度學習建立在圖像和視頻大數(shù)據(jù)的訓練基礎上,和主動感知動態(tài)世界的生物視覺相距甚遠,而且仍未脫離算力需求。例如,如果把視頻幀率從30提高到3萬,深度學習的算力就需要提高1000倍。
而生物神經(jīng)網(wǎng)絡是脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡,更適合完成視覺信息處理。黃鐵軍認為,借鑒生物視覺系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和信息加工機理,建立一套新的類腦視覺信息處理理論和技術,是重啟機器視覺的希望所在。
專家表示,發(fā)展人工機器視覺,目前有兩條主要技術路線,一是通過收集更多數(shù)據(jù)、增加數(shù)據(jù)量,加大訓練力度,構(gòu)造出強大的智能系統(tǒng);二是模仿生物神經(jīng)系統(tǒng),照葫蘆畫瓢,將生物神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)甚至機理搞清楚,以此為基礎發(fā)展未來智能。
資料來源:科技日報
原標題:AI“翻車”從側(cè)面體現(xiàn)了人工機器視覺需加強
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