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田奇、王涛、黄铁军为何谈AI技术创新是社会影响的一把双刃剑?【秒速牛牛登录】

发布时间:2021-01-18    来源:秒速牛牛登录83583

秒速牛牛登录|9月8日至9日,由人力资源和社会保障部、中国科学院和即刻科普主办的主题为“人工智能:技术创新与社会影响”的百万人才工程创意讲堂在北京智能大厦成功举行。会议内容主要以主旨演讲的形式,从技术前沿到行业热点,从人类伦理到社会变革。作为最重要的媒体,艺鸥被邀请参与其中。

其中华为诺亚方舟实验室计算首席视觉科学家田琦公开发表《行人轻辨识:挑战和最新进展》主题演讲,热爱奇妙艺术的资深科学家王涛、eecs教授、计算机科学与技术总监朱铁军公开发表《互联网视频AI》主题演讲。三位行业专家分别从视频监控、娱乐视频、类脑计算等领域分析了AI技术的发展现状和存在的问题。行人识别如何挑战大规模数据的信息存储?人物再识别,又称行人再识别,是利用计算机视觉技术来识别图像或视频序列中是否存在特定行人的技术,旨在解决识别大规模视频数据中经常重复出现的相同人物的问题。

一般认为它是图像检索的一个子问题。相当于被监控的行人图像,在穿越设备下的行人图像被检索。目的弥补目前同类摄像机视觉上的局限性,结合行人检测/行人跟踪技术,可广泛应用于智能视频监控、智能安防等领域。这个研究课题越来越受到工业界和学术界的关注。

行人光识别研究的蓬勃发展涉及解决大规模数据信息挖掘的挑战性问题,这为智能视频分析和处理技术的发展带来了前所未有的机遇。同时,也展示了其在监控视频网络中行人检索、跟踪和事件检测等公共安全问题上的应用前景。

田琦在报告中首先描述了行人光识别的背景,然后描述了行人光识别面临的困难和挑战,以及未来的研究方向和发展。田琦提到,由于大城市普遍存在摄像头,智能城市的智能监控系统产生的数据量是所有大数据问题的一半以上。视频监控还包括非常简单的信息内容,而视频监控中的人、车、物则更不引人注目。行人光识别研究中遇到的主要问题是大规模数据问题、行人外观差异问题和非理想场景问题。

而行人光识别的发展部分地反映在标准图像数据集的进展中:市场-1501、火星、PRW、MSMT17。田七更多的是指通过视频监控来说明行人灯光识别技术研究的必要性和安全性,并且在某种程度上,他也强调了当前智能安防发展的重要性。视频AI在互联网领域存在的挑战和痛点随着AI技术的缓慢发展,语音识别、视频解读、精准导入、智能创作等技术被广泛应用,对人类社会的方方面面产生了深远的影响,也引发了伦理道德、下岗工人、打破人类AI等一系列担忧。

王涛在报告中主要阐述了AI在互联网视频领域的发展现状、挑战和社会影响,探讨了AI互联网视频目前发展的优势和劣势以及未来的发展方向。多维视频发展过程从物理世界(人物、场景、活动)开始,然后演变为图形视频(文字、图片、声音、视频)、高清视频(高分辨率、低动态、低帧亲和性)、网络视频(编码、传输、对话)、VR视频(仅透视、全景声音、互动)、AI视频(智能创作),至于互联网视频的发展现状,王涛提到,中国的在线视频用户数量约为6.09亿,而爱人齐一的每月独立国家设备不到6亿。 视频的应用一般可以涵盖社交、电子商务、安全、交通、医疗、教育、娱乐和信息。

在发展趋势上,目前的互联网视频表现出两点,一是连接人和服务,二是AI提高了视频制作和运营的效率。随着各种流量网点的爆炸式增长,视频AI已经成为必然趋势。

在报道现场,王涛认为爱奇艺视频应用了AI技术:智能制作、智能标记、智能发送、智能播放、智能点播、智能客服。而智能创作——智能选角的AI应用广泛,AI智能给定的准确性越来越符合当代影视创作风格,可以大大增加不必要的开支。此外,将GAN分解技术、精确分割技术、智能硬件等AI新技术巧妙融入视频。但是从社会影响来说,好的坏的都留下了。

王涛举例:个性化推荐与成瘾,信息茧房。目前的现象是,个性化推荐已经成为主流,推荐符合用户的兴趣,更吸引眼球的信息,具有提高用户获取信息效率的优势,但在一定程度上也不能忽视威胁:算法欺诈、价值取向不当、诱导用户沉迷,造成信息茧。另外,内容自动分解与法律监督、虚拟现实、理解偏差等问题,一定程度上引起人们的敬佩。

一个可以实现强大人工智能的强大武器——类脑计算问世,类脑计算问世,这是自计算机经常出现以来仅次于一场革命,未来将打造强大人工智能(标准化人工智能,AGI)。视觉是生物智能最重要的组成部分,生物视觉信息处理机制良好。

在模仿视网膜时,只有视觉芯片像生物视网膜一样利用神经脉冲来传递视觉信息,脉冲分布的频率是造成事故的百倍,所以要“看清楚”高速旋转树叶的字样。“只有时间”是指从芯片采集到的神经脉冲序列中重构出给定时间的画面,这是构建真正机器视觉的基础。未来,它将重塑视觉信息处理系统,给无人驾驶、机器人和视频监控领域带来根本性的变化。

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在报道现场,朱铁军多次强调,人工智能是建立在机器基础上的智能,智能为用,机器为体的重要性。其中,朱铁军认为,标准化人工智能、强人工智能、人形智能、大数据智能、跨媒体智能是不同的,人工智能的分类也是不同的。强人工智能是指需要适应环境,迎接未知挑战,有自我意识,超越人类水平(从而打破人类)的智能。朱铁军说:“计算机无法构建强大的人工智能,但计算机可以构建能够实现强大人工智能的载体。

”关于类脑计算的问世,朱铁军详细解释了自然界进化中人脑所控制的适当的感性和理性因素,如何通过类脑计算问世,如何通过计算机算法展现机器,使之具有人脑的意识。这也是科学界现在正在理解和挖掘的领域。

计算所涉及的神经形态学和大脑模仿尤为重要。因此,脑神经网络分析、神经机器/电子脑、机器智能、脑开放的循环路线是目前可用的方法。通过以上三个行业、三个AI领域学术研究的分享,我们可以清晰地看到AI正在以一种潜移默化的速度向大众迅速扩张。在感觉AI技术强大的同时,也在一定程度上佩服其中的优劣!【秒速牛牛登录】。

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