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来源:盈彩网app下载app2024-11-06 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。

无比困难的决定?蔡英文宣布延长兵役年轻人不买账******

  中新网12月28日电 综合台湾媒体报道,27日,台湾地区领导人蔡英文时隔744天召开记者会,宣布从2024年1月1日起,2005年1月1日以后出生的役男,义务役役期由4个月延长为1年。台湾舆论对这一改革批评声浪不小,“票投民进党,青年上战场”也已经成为了台湾年轻人的惯用讽刺语。

蔡英文。图片来源:台湾中时新闻网 杜宜谙 摄

  蔡英文:无比困难的决定

  年轻人:还不都是你造成的

  蔡英文在记者会上声称,延长兵役是“无比困难的决定”,还称“只要台湾够强,青年就不用上战场”。

  岛内年轻人对蔡英文的说辞并不买账:“还不都是你造成的。”

  有台湾网友直言:“问题不是服役多久,问题是为何走到兵役要延长,是谁造成的。答案大家心知肚明”。还有网友讽刺,“票投民进党,青年上战场”“为了美国优先,台湾人年年缴保护费、吃莱猪、献上台积电……结果老美还嫌不够……”。

台湾网友评论截图

  此前,也有岛内民调显示,针对“若两岸开战是否愿意上战场”问题,高达65.2%民众表示不愿意,其中20至29岁不愿上战场比例高达七成。

  暨南国际大学公共行政与政策学系教授柯于璋表示,那些反对“九二共识”的人从没能拿出一个像样的主张,只会叫嚣、反对,最终也只能把两岸情势逼到墙角;这些人不仅拿不出像样的主张,还只能靠延长兵役壮胆,声称只要台湾强盛,年轻人就不用上战场。

  延长兵役的背后,

  “选票”和“美国人”扮演什么角色?

  有台媒分析,为了争取台湾人对延长兵役的支持,民进党当局洋洋洒洒写了26页的说帖。然而,除役男薪水大幅增加,役期纳入劳保年资,还提出分年分期入营,大学4年同时完成学业与役期的构想,摆明讨好役男与家属。

  《中国时报》刊文称,让念大学的役男兼顾学业与役期,就是在抢短线,只为2024年选举。这个构想若要可行,最可能的办法就是大学生利用寒暑假去当兵,等于将役期拆成分期支付,这样训出来的兵,比现在4个月的军事训练役还不如,防务部门怎么会答应?当局难道不知道方案不可行?但仍释出研议讯息,目的就只有一个,降低2024年“大选”对民进党选举的冲击。这是标准的选举计算。

  而对于台湾宣布的征兵改革,美国白宫发言人在回复台湾“中央社”询问时表示“欢迎”。这名发言人声称,美方会依循“与台湾关系法”与“一个中国”政策承诺,持续协助台湾维持足够的自我防卫能力。

  岛内网友纷纷就此吐槽,“摆明了美国把台湾人民当炮灰在看”“台湾延长役期 美国表态肯定 民进党完成主人任务”“被人卖了还帮别人数钱”“募兵装模作样大可精简,改征兵浪费年轻人宝贵青春作美国梦数馒头?”

  对此,有台湾学者分析,目前台当局的作法,只能暂时缓解来自华府的压力,相信后续华府仍会持续针对台湾防务支出、建军规划、装备采购、战术战法与役期等项目,进行“关切”。

资料图:台湾陆军学员训练画面。图片来源:台湾中时新闻网

  备战可以避战?

  和平才能避战!

  台湾《中国时报》28日的一则评论直指,自蔡政府上台以来,持续操作“抗中保台”;但蔡政府从来不诚实告诉民众,搞“抗中保台”不是“请客吃饭”那么轻松,绝对是要付出代价的。

  孙文学校总校长张亚中28日也发表评论表示,“兵役延长”一旦落实,它只是个起步,台湾未来必须还要付出更多的代价继续增购武器,也让台湾成为美国的军火库。

  “备战才能避战”是一种似是而非的思维,要备多少军备,征募多少兵力,才能达到“避战”的效果?如果台湾确定要用“备战”的思维,那么未来防务预算必须大幅提升,“延长兵役”为1年绝对不够。

  张亚中说,台湾人民很不幸,有一个以美国马首是瞻,不在乎台湾命运的领导人;有个唯唯诺诺,看到美国就只会点头遵命的政党。两岸关系是台湾的生死大事,但民进党当局只会用“延长兵役、增加军备、依靠美国”等陈旧方法来因应,拱手将台湾的未来交给美国来操盘。

  “用创造两岸和平来确保台湾安全才是唯一的思路。”张亚中最后说道。

                                                            (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                          [责编:天天中]
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