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機器人視覺是人工智能市場下一個“爆點”

未知 2019-10-14 15:13

  12月3日,谷歌發布了其云視覺API,來執行這些任務,如:識別人臉、標志和文字,探測物體并了解其環境的應用。一些客戶都對這些功能感到非常興奮,在市場上其它企業也正在尋找類似的一種服務,為使其適應其業務模式。

  為什么一個機器人需要去看呢?Vision(視覺)在我們的生活中,是非常有意義的,而且也是主要媒介之一。為了使機器人能夠與人類進行相處,以及提供給我們所需要的服務等。當務之急就是它們可以觀察,并且能夠根據自己視覺所觀察到的東西,來引導自己的行為。這可能是一個小攝像頭的形式,可以幫助盲人去看和感受環繞他們周圍的世界。或者是一個家庭監控系統,該系統能夠正確識別一群流浪貓之間的差異,或者移動樹枝,和一個防盜的形式。

  2015世界機器人大會在北京國家會議中心開幕。加拿大阿爾貝塔大學教授、加拿大工程院院士張宏,在分論壇演講時表示,現在形形色色的機器人還沒有產業化,尤其是服務機器人,而服務機器人發展空間很大。

  要想發展服務機器人,就要讓機器人獲得人的能力,重點是解決機器人視覺系統。因為視覺對人很重要,人類獲得訊息90%以上是依靠眼睛的,那么對于機器人,獲得信息來說,也是非常重要。

  在過去的一年中,圍繞著AI(人工智能)的嗡嗡聲,一直在非常強勁的增長。我們還從來沒有如此接近的觀察到這個技術的好處。2016年,將會看到新式的AI(人工智能)的供電設備,因為我們對于人工智能,所面臨的最困難的挑戰之一,已經取得了進展:讓我們的設備,能夠了解它們所看到的。

  在我們的日常生活中,由于設備逐漸成為我們不可分割的一部分,我們已經看到如果沒有足夠的視覺能力,越來越多的應用程序將走向失敗,其中包括空中無人機碰撞和機器人吸塵器吃了它們本不應該吃的東西。

  機器人視覺,作為AI(人工智能)一個快速增長的分支,目的是能夠給機器人與我們自己相當的視覺,在過去幾年中,由于研究人員運用專門的神經網絡,以幫助機器人識別和理解來自現實世界的圖像,機器人視覺已經取得了巨大的進步。2012年是一個開始的起點,雖然電腦現在能夠做一切,從在互聯網中識別貓,到能夠在一組照片中,識別特定的面孔,但仍然有很長的路要走。今天,我們看到機器視覺能夠離開數據中心,并適用于一切從自主無人機到機器人身上,可以整理我們的食物。

  為了更好的了解機器人視覺,一個常見的類比,機器人視覺與人類自己的視覺,就好比天空中飛行的鳥類與飛機。兩者最終都將依賴于基礎物理學(如伯努利原理),來幫助它們飛入到高空中,但是,這并不意味著飛機將要扇動它的翅膀進行飛翔。只是因為人與機器可能會看到同樣的東西,并且對這些圖像進行解釋的方式,甚至可能有一定的共性,最后的結果仍然可能是具有很大的不同。

  雖然基本的圖像分類已經變得更加容易,但是,當它涉及到從抽象的場景中提取意義和信息時,機器人就面臨著一系列新的問題。錯覺就是一個很好的例子,機器人視覺仍然還有很長的路要走。

  每個人可能都熟悉兩個剪影彼此面對,所產生經典的錯覺。當一個人看著這個圖像時,他們不限于只看到抽象的形狀。他們的大腦中插入更多的背景,使他們能夠識別圖像的多個部分,看到兩副面孔或一個花瓶,其實所有的都來自相同的圖像。

  當我們通過一個分類,就能夠管理這些相同的圖像(你可以在互聯網上找到一些免費的),我們很快就意識到,對于一臺機器來說,要理解這些復雜的東西,這是多么困難的。一個基本的分類,并沒有看到兩副面孔或一個花瓶,而是看到另外的一些東西,像一把斧頭、鉤子、防彈背心,甚至是一把木吉他。雖然該系統是公認的不確定性,在這些圖像中,實際上任何東西都有可能產生,它顯示了多么大的挑戰性,人類尚且看不太懂,更不要說是機器人了。

  如果我們看到一些更復雜的東西,這個問題甚至會變得更加困難,比如Beverly Doolittle(富康杜利特爾)的一幅畫,雖然看到這個圖的每個人,可能不能夠發現,其實每個人的臉都在這塊畫布上,他們幾乎立即看到,比映入他們眼簾更多的圖片。

  為了理解為什么這是如此大的挑戰,你需要考慮,為什么視覺是如此的復雜。就像這些圖像一樣,世界其實是一個非常混亂的地方。瀏覽世界,并沒有像構建一個算法,然后通過數據進行分析這么簡單,它要求我們需要根據實際的情況,我們能夠采取相應的行動經驗,并且需要進行深入的理解。

  機器人和無人駕駛飛機面對這些無數的障礙,可能是超出常規的,并且找出如何克服這些挑戰的方法,是那些希望能夠實現人工智能革命的人,需要解決的一大問題。

  隨著連續采用這些技術,如神經網絡和專用機器視覺硬件,我們正在迅速縮小人類和機器視覺之間的差距。在將來的某一天,我們甚至開始看到機器人的視覺能力,可能會超越我們自己,使它們能夠完成許多復雜的任務,并且我們的社會將會完全自主運作。

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