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人工智能AlphaGo 早已击败围棋世界冠军，计算机 AI 视觉却还是3岁的“智力”


【人工智能AlphaGo 早已击败围棋世界冠军，计算机 AI 视觉却还是3岁的“智力”】20 世纪 50 年代和 60 年代 ， 计算机视觉并没有被看成重头戏 ， 人们认为视觉系统很容易复制 ， 而教计算机下棋更加困难 。
但是现在 ， AlphaGo 已经击败围棋冠军 ， IBM Watson 也在 Jeopardy 中击败人类竞赛者 ， 而大多数计算机视觉软件最多只能完成 3 岁儿童的任务……
理论与实践不断证明 ， 人类视觉神经非常复杂 ， 计算机视觉实现并非易事 。 计算机视觉研究从上世纪 50 年代兴起之后 ， 也历经了狂欢、冷静 ， 又重新燃起希望的阶段 。
本篇编译整理自计算机视觉相关文章 ， 介绍计算机视觉各阶段的理论支撑与外部舆论变化 。
最早的人工智能想象
大多数人都认为 ， 是现代人创造了人工智能的概念 ， 实际上远古祖先也提出了思考型机器人的理论 。
大约3000年前 ， 荷马描述了火神赫菲斯托斯（Hephaestus）的故事 。 赫菲斯托斯用黄金塑造了机械侍女 ， 并赋予她们理性和学习能力 。
在无人驾驶汽车问世之前的几个世纪 ， 古希腊作家阿波罗纽斯（Apollonius）用想象力创造了塔洛斯（Talos） ， 这是一个青铜自动机 ， 负责保卫克里特岛 。
但这些历史性的叙述并不能准确描述当今正在开发的人工智能的种类 。 因为尽管现在大多数人工智能程序无法将其目标任务之外的知识概括化 ， 但是对于本身给定的预期 ， 他们已经达到或超过人类水平 。
人的视觉与计算机视觉
人类视觉系统非常特别 ， 超过50%的神经组织直接或间接地与视觉有关 ， 其中超过66%的神经活动仅为处理视觉 。 今天人们对视觉、知觉的了解大部分来自1950年代和1960年代对猫进行的神经生理学研究 。

人工智能AlphaGo 早已击败围棋世界冠军，计算机 AI 视觉却还是3岁的“智力”
本文插图
上世纪50年代初期 ， 哈佛医学院的两位神经科学家 David Hubel 和 Torsten Wiesel 在猫的视觉皮层上进行了一项实验 。 通过研究神经元对各种刺激的反应 ， 两位科学家观察到 ， 人类的视觉是分级的 。
神经元检测简单的特征 ， 例如边缘 ， 然后输入更复杂的特征 ， 如形状 ， 最后再输入更复杂的视觉表示 。 基于这些知识 ， 计算机科学家就可以专注于以数字形式重建人类神经结构 。
早期乐观
人工智能领域成立于1956年在达特茅斯学院举行的夏季研讨会上 ， 来自不同领域的科学家们聚集在一起 ， 以阐明并发展关于“思维机器”的观点 。
1960年代 ， 大学开始认真进行计算机视觉研究 ， 并将该项目视为人工智能的奠基石 。
麻省理工学院的神经科学家戴维·马尔（David Marr）在70年代出版了一本《VISION》 ， 汇集了一些方法 ， 作出了可检测的预测 ， 提供解决神经科学问题的框架 ， 并激发一代年轻科学家研究大脑及计算 。
该书提出了一种用于研究生物视觉系统的计算范例 ， 并介绍信息处理系统的三个不同分析层次概念 ， 即计算理论层次、表示形式和算法层次、以及实现层次 。
他们分别指向：计算的目标是什么；解决问题、实现目标的陈述与流程；这些表示和过程的物理实例化 ， 例如如何在神经元中完成特定任务 。 这三个层次划分的意义是 ， 研究者从视觉系统的宏观表示出发进行思考 ， 而不是查看如单个神经元式的微观实体 。
Marr 建立了视觉表示框架 ， 任何视觉系统感知到的强度 ， 都是四个主要因素的函数：几何形状 ， 意指形状和相对位置；可见表面的反射率和绝对吸附特性 ， 即物理特性；照明 ， 即光源；相机 ， 包含光学 。
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早期研究人员对相关领域的未来非常乐观 ， 并提倡把人工智能作为一种可以改变世界的技术 。 一些人预测 ， 一代人的时间内就会创造出像人类一样聪明的机器 ， 这种炒作为研究人员赢得了数百万美元的公共和私人资金 ， 研究中心在全球涌现 。


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