美科学家尝试为计算机植入人工智能种子 让电脑拥有常识
日期：2023-04-21 16:49:08 / 人气：
“图像是学习视觉性质的最佳方法，”阿比纳伍·古普塔说，“图像也包括了与这个世界有关的许多常识信息。人类自己学习了这一点，对于‘尼尔’，我们希望它也能像我们一样。”
伊利诺伊大学芝加哥分校计算机科学系主任、人工智能专家罗伯特·斯洛恩说，“尼尔”的方法会产生有趣的结果，因为只用语言去教一台计算机“会带来各种问题”，“如果它们对着不管什么地方看到的动物，都不停地说‘斑马、斑马、斑马’，我会对这一幕印象深刻。”
机器人学博士生阿比纳伍·希瑞瓦斯塔伍说，“尼尔”有时也会出错，所以还需要有人工参与。比如谷歌图像搜索可能会“误导”它，让它以为“pink”（意为粉红色）是一位歌星的名字，而不是一种颜色。
“人们不一定总是知道该怎么去教计算机，以及教它们学什么，但发现它什么时候出错，人们是很擅长的。”希瑞瓦斯塔伍说，人们会告诉“尼尔”，物体、场景等属于哪一类，以便研究分析。
有时候，“尼尔”的预测能力也让研究人员震惊。在搜寻“苹果”时，不仅给出了水果图，还有苹果电脑；搜索F-18时不仅发现了战斗机，还有F-18级双体船，这是古普塔和他的陆地小组所不知道的。
“根据我们50年从事计算机视觉研究的经验，你掌握的数据越多，计算机视觉就会变得越好，”古普塔说。“尼尔”的座右铭是“我爬、我看、我学习”，研究人员希望让“尼尔”一直运行下去，这也意味着它可能会一点点地变得越来越聪明；但也可能不会。
“尼尔”担负着当前计算机视觉的进步。计算机视觉能让计算机程序识别和标记出图像中的物体，找出场景特征，认出图像属性，如颜色、明暗、材质等，所有这一切都力求使人类对它的监管达到最小。反过来，它生成的数据也会进一步加强计算机理解视觉世界的能力。
古普塔对项目的初步进展感到高兴，“当我们开始这个项目时，不敢确保它是否可行。这还只是个开始。”今后，“尼尔”还要分析YouTube上的大量视频，以寻找事物之间的联系。
“尼尔”项目的一个目标是，创造世界最大的视图体系知识库，在这个库中，所有的物体、场景、动作、特征以及背景关系都被加上标记并分门别类。目前，ImageNet和Visipedia项目也在人工汇编这些结构数据，但互联网规模如此巨大，单一个Facebook（脸谱）就有超过2000亿幅图像，要分析它们，唯一的希望是教会计算机来做。
此外，这一项目由谷歌公司和国防部海军研究办公室共同资助。谷歌公司和海军研究办公室都没有回答他们为何要资助“尼尔”，但也有一些线索。“海军研究”网站上指出，“当前的作战空间环境比过去要复杂得多，数据到达决策系统的速度正在提高，而能把这些数据转化为决策方案的人员数量却正在下降。”也就是说，电脑可能在未来战争中作出许多决策，“在许多军事行动中，根本不需要人类到场。”
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