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发布时间:2022年06月01日    点击:[0]人次

AI“翻车”从侧面体现了人工机器视觉需加强

近几年,人工智能发展迅猛,应用领域不断拓展。但在各领域大展身手的同时,AI翻车案例也频上热搜。

10月底,苏格兰球迷经历了一场难忘的足球赛。在因弗内斯对阵艾尔联的苏格兰足球联赛上,无论球员传球还是带球进攻,场边的AI摄像机都视而不见,反而不离不弃跟着一名边裁,时不时来张C位特写。原来,AI摄像机误将这名裁判的光头识别成足球,所以疯狂追了一整场。

有技术人员表示,在训练直播球赛的AI摄像机时,需要的不仅这是球数据集,还需要一个这不是球数据集。光头、足够亮的白鞋、灯光、比赛场地旁训练场上的球、球员用来热身的球,都是训练AI时需要考虑的干扰因素。

深度学习建立在图像和视频大数据的训练基础上,和主动感知动态世界的生物视觉相距甚远,而且仍未脱离算力需求。例如,如果把视频帧率从30提高到3万,深度学习的算力就需要提高1000倍。

而生物神经络是脉冲神经络,更适合完成视觉信息处理。黄铁军认为,借鉴生物视觉系统的神经络结构和信息加工机理,建立一套新的类脑视觉信息处理理论和技术,是重启机器视觉的希望所在。

专家表示,发展人工机器视觉,目前有两条主要技术路线,一是通过收集更多数据、增加数据量,加大训练力度,构造出强大的智能系统;二是模仿生物神经系统,照葫芦画瓢,将生物神经系统的结构甚至机理搞清楚,以此为基础发展未来智能。

资料来源:科技

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