AI“翻車”從側(cè)面體現(xiàn)了人工機器視覺需加強

2020-12-01 08:41:28儀表網(wǎng)閱讀量：302      我要評論

　　【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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