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潘云鶴

■本報記者 韓揚眉

近年來，圖像識別水平的快速提升推動了人工智能熱潮。圖像識別技術的突破不僅提高了計算機對人臉、文字、指紋及生物特征、醫(yī)學圖片等識別的準確率，而且進一步推動了安全監(jiān)控、智能交通、無人機、智能制造等多領域的發(fā)展，但其進一步發(fā)展也遇到了諸如可解釋、可分析綜合、可設計仿真等方面的挑戰(zhàn)。

對此，在《信息與電子工程前沿》上，中國工程院院士、浙江大學教授潘云鶴提出了“視覺知識”概念。他認為，實現(xiàn)視覺知識表達、推理、學習和應用技術將是人工智能2.0取得突破的關鍵所在。近日，潘云鶴在接受《中國科學報》專訪時，詳細闡述了視覺知識發(fā)展面臨的5個基本問題。

“認知心理學早已指出，心象是人類知識記憶的重要部分，被用來進行形象思維。視覺知識就是計算機對心象的模擬?！迸嗽弃Q指出。

潘云鶴認為，視覺知識表達是第一大問題。與當今人工智能所用的知識表達方式不同，視覺知識概念具有典型與范疇結構、層次結構與動作結構等要素。視覺概念能構成視覺命題，包括場景結構與動態(tài)結構；視覺命題能構成視覺敘事，例如無聲電影就是視覺敘事的顯示形式。

不同于言語知識，視覺知識的特征是能表達對象的大小、色彩、紋理、空間形狀及關系；能表達對象的動作、速度及時間關系；能進行對象的時空變換、操作與推理等。事實上，人類記憶中儲存的視覺知識遠多于言語知識。

視覺識別是第二個問題。“從人工智能早期開始，模式識別便是最重要的研究領域，其中圖象和視頻識別是發(fā)展最快的方向?！迸嗽弃Q表示，近年來，深度學習提供的方法是，用大量標識的圖像訓練出深度神經網絡模型用于圖像識別，顯著提高了正確率，已獲廣泛應用。

但與深度神經網絡模型方法不盡相同，人類在工作記憶中進行視覺識別時，不僅分析視網膜即時感知后傳入短期記憶中的數(shù)據(jù)，而且激活了長期記憶中過去學到的并記住的相關心象，即視覺知識。因此，人類在完成視覺識別任務時往往只需少量數(shù)據(jù)，而且可解釋也可推理。

潘云鶴說，在視覺識別中，協(xié)同使用數(shù)據(jù)和視覺知識，形成數(shù)據(jù)驅動和視覺知識指導的協(xié)同計算范式是視覺識別的重要研究方向。

第三、四個問題分別是視覺形象思維模擬、視覺知識學習。潘云鶴指出，視覺形象思維模擬在計算機輔助設計和仿真、計算機動畫、游戲、兒童教育和數(shù)字媒體創(chuàng)意等領域應用十分廣泛，計算機圖形學已儲備很多基礎技術，但有待與人工智能打通。

“視覺知識學習則要將目標從三維（3D）形狀的重建提升到視覺知識概念和命題的重建?！迸嗽弃Q指出，這就需要對現(xiàn)有計算機視覺技術做進一步研究——不僅要重建3D形狀，而且要重構3D形狀的概念結構與層次結構。在此基礎上，有望發(fā)展出視覺知識的自動學習手段?！爱斍暗膱鼍皥D研究是向視覺知識自動學習前進的一個合適的中間方法。當今，特別需要人工智能、計算機圖形學和計算機視覺3個領域的研究者聯(lián)手研究?！?/p>

多重知識表達是第五大問題。潘云鶴認為，人腦中的知識往往通過多重表達來描述，因此，人工智能2.0的知識應有多種表達方式，包括知識的言語表達、深度神經網絡表達、形象表達等，多重知識表達將形成跨媒體智能和大數(shù)據(jù)智能新的技術理論和模型。

“視覺知識和多重知識表達的研究是發(fā)展新的視覺智能的關鍵，也是促進人工智能2.0取得重要突破的關鍵理論與技術?！迸嗽弃Q表示，視覺知識的獨特優(yōu)點是具有形象的綜合生成能力、時空演化能力和形象顯示能力。人工智能與計算機視覺、計算機輔助設計、計算機圖形學技術聯(lián)合，將為人工智能在創(chuàng)造、預測和人機融合等方面的新發(fā)展提供重要的新基礎、新動力。

“視覺知識是一塊寒濕而肥沃的人工智能的‘北大荒’，也是一塊充滿希望、值得多學科合作勇探的‘無人區(qū)’?！迸嗽弃Q呼吁道。