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|解锁“不可能”：苏门答腊犀牛让我开始重新思考AI( 二 )


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劳力士年度《国家地理》探险家奖
在对苏门答腊犀牛进行数字化处理时 ， 我回到了之前在印度尼西亚的住处 ， 用笔记本电脑进行可视化预览 。 当我在屏幕上四处移动动物的3D图片 ， 其真实性让人震惊 。 停止移动鼠标时 ， 我几乎辨别不出该视图不是真的照片 。
我兼具人工智能与哲学双重学科背景 ， 很难抑制自己不去思考什么是“真实”图像？我当然认为自己用手机拍摄的照片是真实图像 ， 但除了一堆代表像素值的数字以外 ， 那到底是什么？如果合成数字化犀牛与照片无法区分 ， 那它与照片一样真实吗？
我意识到 ， 如果能创建对我而言真实的3D模型 ， 就可以使用这些图像来训练人工智能系统 。 数据是人工智能的致命弱点 ， 好的人工智能模型需要大量数据 ， 但在某些最具影响力的应用程序（例如保护 ， 反偷猎 ， 安全性和医学成像）中 ， 很难获得好的数据 。
该想法使我冒险尝试 。 我创立了Synthetaic ， 这是一家人工智能和合成数据公司 ， 专注于最高风险的人工智能用例 。 由于这些用例中的样本岛数量有限 ， 高质量预测建模工作受阻 。 在许多领域 ， 根本没有足够的数据来有效训练网络 ， 尤其是对于静止图像和动态图像 。
|解锁“不可能”：苏门答腊犀牛让我开始重新思考AI
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带步枪的偷猎者在野外部署 。 | 图源：Synthetaic
非法偷猎者的照片很少 ， 带有极端主义标志的新款丰田皮卡的照片同样很少 。 因为罕见脑癌的图像存储有限 ， 神经外科医生在手术室的实时反馈受到限制 。 由于训练数据中普遍存在的问题 ， 种族偏见在面部识别中非常普遍 。
我开始使用Synthetaic来回答对我而言人工智能中的两个最大问题 。 如果边界情况不再存在会如何？如果训练数据不再是约束会怎样？
自从建立Synthetaic以来 ， 我们已经扩展了该概念 。 我们意识到 ， 通过结合3D建模和人工智能 ， 能够以更快的速度、更低廉的价格增长数据 ， 而且比其他任何数据合成技术都更符合训练最先进的人工智能方式 。
目前 ， 我们正在制作用于脑手术过程中决策的人体肿瘤显微镜图像 ， 用于检测COVID-19的胸部x射线图像 ， 保护项目合成航空图像 ， 并为一些未解决的安全情报需求创建数据 。 在这些情况下 ， 数据与真实图像没有区别 ， 几乎是即时生成在服务器上 ， 我们可以使用这些数据训练AI模型 ， 以超越目前的先进水平 。
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用于COVID-19检测的合成胸部X射线图像 。| 图源：Synthetaic
我们需要技术作为力量倍增器来解决世界上最棘手的问题 。 即使是我们现在所看到的简单技术 ， 如滑轮或电力 ， 也从根本上提高了单个个体和物种的能力 。 我相信 ， 当人工智能发挥其全部潜力时 ， 就能成为这样的工具 。
人工智能将帮助为数不多的护林员保护广大地区免遭偷猎；当更多的治疗方案摆在桌面上时 ， 它能帮助医生更早诊断出医疗问题；也将帮助我们在不确定的世界中维持安全 。 为实现这样的愿景 ， 我们需要无限地输入高质量数据 ， 以解锁“不可能的”人工智能 。

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