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一場地震災難發生后，專業救援人員組成的隊伍會奔赴現場，在廢墟中搜尋生命體征、實行醫療救護、呼叫救援。
但在斯坦福大學首席人工智能科學家李菲菲(Fei-Fei Li)的想象中，對事件率先做出響應的并不是紅十字會的志愿者或醫護人員，而是那些能洞悉周邊環境并響應人們需求的智能機器人，它們將竭盡所能拯救盡可能多的人。對這一場景背后所涉及的技術，李已經做了大量思考和研究，她認為如果計算機能夠掌握最復雜的人類視覺認知能力的時候，這項技術就離我們不遠了。
目前，由李及其帶領的斯坦福大學人工智能實驗室，在這項技術上取得了一些進展，這多虧了在2009年建立的擁有超過1500萬數字圖像的數據庫。此后的每一年，研究人員利用該數據庫組建了大型視覺識別比賽，目的是開發出可以教會計算機識別、理解圖像內容的算法。2014年，參與者設計的軟件程序識別對象和動作的準確率幾乎是往年的兩倍，這得益于更快的計算能力和更精煉的代碼。2014年末，李和她的學生研發出首個能夠用類似人類語句來描述其所見圖像的計算機視覺模型。
她認為，計算機視覺是所有人工智能的關鍵。“理解并建立視覺系統，才能真正理解智能，對于‘看’，我的意思是理解，而不是簡單的像素記錄。”
人工智能領域的科學家們，還有在谷歌、Facebook、微軟等企業任職的研究人員，他們在計算機視覺技術中投入大量資源的原因很簡單：人類利用一半的大腦進行視覺處理，這一認知能力經歷了5.4億年的發展演變。在李看來，“這里(大腦)比海灣地區的住房更值錢”。視覺在我們認識世界的過程中扮演了至關重要的角色，很難想象未來的智能計算機會沒有視覺能力。任何像樣的無人駕駛汽車最終都需要具備分辨的能力，假如路上有一個大石頭和一個小的紙袋，它就應該用剎車、轉向來避開石頭，選擇性地忽略紙袋。
如今，計算機可以識別出照片中的貓或汽車的形狀、年代等，但是要想讓計算機像人一樣通過觀察和推理來理解內容，還需要進行大量的科研工作。比如，同樣的球棒，在球場和犯罪現場就有完全不同的含義。李表示：“我們實驗室下一步的任務是研發出滿足基本視覺任務的認知能力，例如對場景、人類行為、關系、推理和講故事等的理解。”
教會計算機如何去“看”已經遠遠高于對出現在我們物理世界的物質的識別。更好的機器視覺應該可以洞悉和透露我們都不知道的細節。互聯網每一天都在產生所謂的數字時代的暗物質——數以萬億計的圖像和視頻。網頁中有超過85%的內容是多媒體，這是一大堆混亂的爛攤子。“我們有理由去理解它們，對我們生活、日常活動、社會關系(不論是個人還是社會)的記錄，都在那些內容中。”
這些對人類的視覺描述的增長速度超出我們的想象。過去30天內生成的圖片和視頻總量，比從人類文明初期所有的圖像加起來都大。對人類來說，記錄下所有的這些數據是不可能的，但是對可以進行模式識別，并用自然語言將視覺內容描述出來的智能機器而言是可行的，這些機器可能成為未來的歷史學家。
李表示計算機視覺最終會影響所有事情，從監測和應對氣候變化所帶來的影響，到構建智能家居，但最令她感到興奮的是在醫學領域的應用。“當日常護理可以完全依賴人工智能的時候，也就是降低成本、提高護理水平的時候。”
這也難怪李和她斯坦福大學計算機視覺實驗室的學生會和斯坦福大學醫學院進行合作，利用計算機視覺緩解護士們日常的制圖任務，在美國護士們平均每天要在該項工作中耗費45分鐘。在斯坦福大學醫院的重癥監護室，臨床醫生每兩個小時就會對病危患者進行檢查，并對其健康狀況在-4到4的范圍內進行打分。
李表示，她希望建立一個可以持續監測病患的系統（例如對移動性、疼痛程度、靈敏度等進行監測），不僅可以有效分擔護士和醫生的任務，還可以為負責該病患的臨床醫生提供更詳細、準確、客觀的數據。
視覺實驗室還與舊金山護士之家開展合作，致力于探索如何利用人工智能幫助老年人更好地獨立生活。
和所有的創新技術一樣，計算機視覺很有可能被別有目的的人利用，進行高級別的視覺監控。李對此并不避諱，“每項技術都有可能成為邪惡的幕后推手，但作為一個科學家，你必須具備這樣的社會意識并清醒的認識到其潛在的風險。”
這種風險與其職業生涯息息相關，從法人團體到學術界都缺乏技術研究和人工智能的多樣性。長期解決多樣性問題有助于研究朝著積極的方向發展，有效的規避風險。“我們需要在人工智能的教育和研究過程中為其注入包含有生活中各行各業的人文主義。”借此吸引社會中不同的群體關注該領域，并提供必要的制衡。
“從概念誕生之日到技術建立、實施和調整之時，人類的意識至關重要”，她說道。但在今天事情并不是這樣的，她是斯坦福大學人工智能實驗室的帶頭人，也是這15人中唯一的全職女教師。此外，Facebook的39人人工智能研究團隊中也僅有兩名女性。李試圖改變這一現狀，她為同在人工智能領域工作的女性舉辦下午茶集會，并針對斯坦福大學9年紀的女生們組織人工智能夏令營。她承認，她喜歡自己的研究工作，多樣性的進展還有很長的路要走。
via wired
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