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来源:1分快3计划2024-02-05 17:48

  

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向善而生的AI助盲,让AI多一点,障碍少一点******

  有人说,盲人与世界之间,相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中,失去视力的盲人不会陷入永夜,科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

  AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前,让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破,更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力,以另一种方式重新“看见世界”。

  新契机:多模态算法或将造福数以亿计失明者

  科学实验表明,在人类获取的外界信息中,来自视觉的占比高达70%~80%,因此基于AI构建机器视觉系统,帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力,无疑是最直接有效的解决方案。

  一个优秀的AI助盲技术,需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展,才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够,以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

  多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力,也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说,多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟,将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计,全球至少22亿人视力受损或失明,而我国是世界上盲人最多的国家,占世界盲人总数的18%-20%,每年新增的盲人数量甚至高达45万。

  大挑战:如何看到盲人“眼中”的千人千面

  AI助盲看似简单,但多模态算法依然面临重大挑战。

  多模态智能算法,营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域,盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一,这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与,这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题,形成了最真实的模型训练数据集。

  但是在现有技术条件下,盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战:一方面是盲人上传的问题类型很复杂,比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

  另一方面,由于盲人的特殊性,很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时,经常会产生虚焦的情况,可能上传的照片是模糊的或者没有拍全,或者没拍到关键信息,这就给AI推理增加了难度。

  为推动相关研究,来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”,并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题,然后要求给出相应的答案,解决盲人的求助。

  另外,盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说,盲人逛超市,由于商品外观触感相似,很容易犯错,他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表,拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效,没法给出有效信息。

  最后,针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制,同样也是现阶段的研发难点。

  多解法:浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

  AI助盲哪怕形式百变,无一例外都是消灭痛点,逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究,只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

  在VizWiz官网上公布的2万份求助中,盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西,很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断,例如 “这本书书名是什么?”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上,提出了自监督旋转多模态模型,通过自动修正图像角度及字符语义增强,结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

  盲人所拍摄图片模糊、有效信息少?研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法,并提出多阶段交叉训练策略,具备更充分的常识能力,低质量图像、残缺的信息,依然能够精准的解答用户的求助。

  目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点,在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

  真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此,研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC,FREC提供3万图片和超过25万的文本标注,囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声,还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时,该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR,噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议,该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

  在智能交互研究方面上,浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA,同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

  眼球虽然对温度并不敏感,但浪潮信息的研发团队,却在努力让盲人能“看”到科技的温度,也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍,跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界,更重要的是如何造福人类,让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸,当AI充满人性光辉,我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意,见证着更加光明宏大的远方。

360联合天津智慧城市数字安全研究院发布《全球人工智能安全治理》报告******

  2023年1月10日,360天枢智库、天津智慧城市数字安全研究院、网络空间国际治理研究中心三方联合发布《全球人工智能安全治理》报告,报告站在全球视角的宏观高度纵览、分析和解读人工智能安全治理问题,提出人工智能发展面临十大安全挑战,旨在探索既能发挥人工智能技术效益又能控制其安全风险和负面影响的治理之道,是中国学术界和产业界对人工智能发展与安全的一次思想碰撞与深度探索,对人工智能安全治理具有积极指导意义。

  在人工智能加速智能化变革的同时,针对人工智能的伦理规范、风险框架、以及治理理念和模式的探索成为各国学术界和政策界的重点工作。360首席安全官、天津智慧城市数字安全研究院院长杜跃进称,人工智能作为中、美、欧等国家或地区都在积极发展的关键新兴技术,其在发展过程中所产生的安全挑战也更为复杂多元,世界主要国家和地区已经将安全治理列为各自人工智能战略的优先事项。

  目前,各国普遍关注的人工智能安全问题共十类,包括网络安全问题、企业合规问题、可解释性问题、隐私安全问题、声誉和伦理问题、未来劳动力问题、公平性问题、人身安全问题、社会稳定问题、以及国家安全问题。而以上挑战映射到人工智能的研发和应用过程,又可以划分为人工智能自身安全、衍生安全、以及人工智能赋能安全等核心安全挑战。

  报告显示,作为一种数字技术,人工智能“双刃剑”特征明显,不仅自身存在数字安全威胁和隐患,随着人工智能工程化、场景化、平台化落地不断加快,人工智能安全需求已经超越单纯技术范畴。面对日趋复杂的安全挑战,人工智能安全治理难以一蹴而就,只有在实践中不断摸索,才能将人工智能安全风险遏制在可控范围。

  报告对各国人工智能安全治理模式进行了深入剖析,针对上述问题,报告主要发现:美国流派在人工智能安全治理上采取的手段是在人工智能技术部署、使用与监测的全过程中都进行验证与监管,建立与之配套的规范体系;欧盟流派则更寄希望于运用监管框架与信任体系来对人工智能的安全进行规制,其规制更倾向于人权方向;相较美国与欧盟,中国流派的人工智能安全治理致力于形成内含研发、管理和应用的全流程安全保障体系,涵盖基础框架研制、基本安全原则、供应链管理实践指南、安全服务能力、应用领域的标准研制等各个方面。

  为了避免人类社会发展被技术创新所“反噬”,也就是落入所谓的“科林格里奇困境”,产学研各界以监管和设置可操作性原则为主导,通过治理实践凝聚共识,探索人工智能安全治理的思路与模式。报告详细介绍了业界通用的各类风险治理思路,首先是基于未来风险预防的影响评估模式,其次是基于自主性原则的元监管模式,然后是基于透明追踪的AI系统预警模式。并由此细分出以用户为考虑重点的参与性设计和以政府为主导力量的敏捷治理两条路径。

  在中国,360等多家人工智能龙头企业以自身实践构建行业安全案例,走出了技术赋能、行业规制、平台监测的多种道路。其中,360承建了科技部牵头成立的“安全大脑国家新一代人工智能开放创新平台”建设,集中解决各类人工智能发展问题,引领人工智能安全生态建设。

  作为报告联合发起方,天津智慧城市数字安全研究院依托于新一代人工智能创新发展试验区核心区——中新天津生态城提供的丰富应用场景,紧紧把握新型城市发展规律和机遇,致力于促进人工智能与经济社会发展深度融合,助力打造“智慧城市国家级标杆区”。

  随着数字经济成为改变全球竞争格局的关键力量,人工智能产业将得到更大发展。同时,人工智能安全治理也将得到全世界的关注和推动,《全球人工智能安全治理》报告作为相关领域的权威论著,也将为人工智能产业的健康发展贡献一份重要的力量。

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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