說起人工智能，孕育了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)算法的 ImageNet 挑戰(zhàn)賽恐怕是世界上最著名的 AI 數(shù)據(jù)集。8 年來，在 ImageNet 數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練下，人工智能對于圖像識別的準(zhǔn)確度整整提高了 10 倍，甚至超越了人類視覺本身。

然而，AI 領(lǐng)域的科學(xué)家們并沒有停下前進的腳步。上個周末，人工智能領(lǐng)域最卓越的科學(xué)家之一：斯坦福大學(xué)終身教授、谷歌云首席科學(xué)家李飛飛在未來論壇年會上，為我們做了一場名為“超越 ImageNet 的視覺智能”的精彩演講。她告訴我們，AI 不僅僅能夠精準(zhǔn)辨認(rèn)物體，還能夠理解圖片內(nèi)容、甚至能根據(jù)一張圖片寫一小段文章，還能“看懂”視頻......

今天小編給大家?guī)淼氖俏覀冏罱囊恍┭芯克悸?，今天小編的演講內(nèi)容是視覺智能。我們都知道，地球上有很多種動物，這其中的絕大多數(shù)都有眼睛，這告訴我們視覺是最為重要的一種感覺和認(rèn)知方式。它對動物的生存和發(fā)展至關(guān)重要。

所以無論我們在討論動物智能還是機器智能，視覺是非常重要的基石。世界上所存在的這些系統(tǒng)當(dāng)中，我們目前了解最深入的是人類的視覺系統(tǒng)。從 5 億多年前寒武紀(jì)大爆發(fā)開始，我們的視覺系統(tǒng)就不斷地進化發(fā)展，這一重要的過程得以讓我們理解這個世界。而且視覺系統(tǒng)是我們大腦當(dāng)中最為復(fù)雜的系統(tǒng)，大腦中負(fù)責(zé)視覺加工的皮層占所有皮層的 50%，這告訴我們，人類的視覺系統(tǒng)非常了不起。

寒武紀(jì)物種大爆發(fā)

一位認(rèn)知心理學(xué)家做過一個非常著名的實驗，這個實驗?zāi)芨嬖V大家，人類的視覺體系有多么了不起。大家看一下這個視頻，你的任務(wù)是如果看到一個人的話就舉手。每張圖呈現(xiàn)的時間是非常短的，也就是 1/10 秒。不僅這樣，如果讓大家去尋找一個人，你并不知道對方是什么樣的人，或者 TA 站在哪里，用什么樣的姿勢，穿什么樣的衣服，然而你仍然能快速準(zhǔn)確地識別出這個人。

1996 年的時候，法國著名的心理學(xué)家、神經(jīng)科學(xué)家 Simon J. Thorpe 的論文證明出視覺認(rèn)知能力是人類大腦當(dāng)中最為了不起的能力，因為它的速度非?？?，大概是 150 毫秒。在 150 毫秒之內(nèi)，我們的大腦能夠把非常復(fù)雜的含動物和不含動物的圖像區(qū)別出來。那個時候計算機與人類存在天壤之別，這激勵著計算機科學(xué)家，他們希望解決的最為基本的問題就是圖像識別問題。

在 ImageNet 之外，在單純的物體識別之外，我們還能做些什么？

過了 20 年到現(xiàn)在，計算機領(lǐng)域內(nèi)的專家們也針對物體識別發(fā)明了幾代技術(shù)，這個就是眾所周知的 ImageNet。我們在圖像識別領(lǐng)域內(nèi)取得了非常大的進步：8 年的時間里，在 ImageNet 挑戰(zhàn)賽中，計算機對圖像分類的錯誤率降低了 10 倍。同時，這 8 年當(dāng)中一項巨大的革命也出現(xiàn)了： 2012 年，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutionary neural network）和 GPU（圖形處理器，Graphic Processing Unit）技術(shù)的出現(xiàn)，對于計算機視覺和人工智能研究來說是個非常令人激動的進步。作為科學(xué)家，我也在思考，在 ImageNet 之外，在單純的物體識別之外，我們還能做些什么？

8年的時間里，在ImageNet挑戰(zhàn)賽中，計算機對圖像分類的錯誤率降低了10倍。

通過一個例子告訴大家：兩張圖片，都包含一個動物和一個人，如果只是單純的觀察這兩張圖中出現(xiàn)的事物，這兩張圖是非常相似的，但是他們呈現(xiàn)出來的故事卻是完全不同的。當(dāng)然你肯定不想出現(xiàn)在右邊這張圖的場景當(dāng)中。

這里體現(xiàn)出了一個非常重要的問題，也就是人類能夠做到的、最為重要、最為基礎(chǔ)的圖像識別功能——理解圖像中物體之間的關(guān)系。為了模擬人類，在計算機的圖像識別任務(wù)中，輸入的是圖像，計算機所輸出的信息包括圖像中的物體、它們所處的位置以及物體之間的關(guān)系。目前我們有一些前期工作，但是絕大多數(shù)由計算機所判斷的物體之間的關(guān)系都是十分有限的。

最近我們開始了一項新的研究，我們使用深度學(xué)習(xí)算法和視覺語言模型，讓計算機去了解圖像中不同物體之間的關(guān)系。

計算機能夠告訴我們不同物體之間的空間關(guān)系，能在物體之間進行比較，觀察它們是否對稱，然后了解他們之間的動作，以及他們之間的介詞方位關(guān)系。所以這是一個更為豐富的方法，去了解我們的視覺世界，而不僅僅是簡單識別一堆物體的名稱。

Visual Relationship Detection with Language Priors

更有趣的是，我們甚至可以讓計算機實現(xiàn) Zero short（0 樣本學(xué)習(xí)）對象關(guān)系識別。舉個例子，用一張某人坐在椅子上、消防栓在旁邊的圖片訓(xùn)練算法。然后再拿出另一張圖片，一個人坐在消防栓上。雖然算法沒見過這張圖片，但能夠表達(dá)出這是“一個人坐在消防栓上”。類似的，算法能識別出“一匹馬戴著帽子”，雖然訓(xùn)練集里只有“人騎馬”以及“人戴著帽子”的圖片。

讓 AI 讀懂圖像

在物體識別問題已經(jīng)很大程度上解決以后，我們的下一個目標(biāo)是走出物體本身，關(guān)注更為廣泛的對象之間的關(guān)系、語言等等。

ImageNet 為我們帶來了很多，但是它從圖像中識別出的信息是非常有限的。COCO 軟件則能夠識別一個場景中的多個物體，并且能夠生成一個描述場景的短句子。但是視覺信息數(shù)據(jù)遠(yuǎn)不止這些。

經(jīng)過三年的研究，我們發(fā)現(xiàn)了一個可以有更為豐富的方法來描述這些內(nèi)容，通過不同的標(biāo)簽，描述這些物體，包括他們的性質(zhì)、屬性以及關(guān)系，然后通過這樣的一個圖譜建立起他們之間的聯(lián)系，我們稱之為Visual Genome dataset（視覺基因組數(shù)據(jù)集）。這個數(shù)據(jù)集中包含 10多萬張圖片，100 多萬種屬性和關(guān)系標(biāo)簽，還有幾百萬個描述和問答信息。在我們這樣一個數(shù)據(jù)集中，能夠非常精確地讓我們超越物體識別，來進行更加精確的對于物體間關(guān)系識別的研究。

那么我們到底要怎么使用這個工具呢？場景識別就是一個例子：它單獨來看是一項簡單的任務(wù)，比如在谷歌里搜索“穿西裝的男人”或者“可愛的小狗”，都能直接得到理想的結(jié)果。但是當(dāng)你搜索“穿西裝的男人抱著可愛的小狗”的時候，它的表現(xiàn)就變得糟糕了，這種物體間的關(guān)系是一件很難處理的事情。

絕大多數(shù)搜索引擎的這種算法，在搜索圖像的時候，可能很多還是僅僅使用物體本身的信息，算法只是簡單地了解這個圖有什么物體，但是這是不夠的。比如搜索一個坐在椅子上的男性的圖片，如果我們能把物體之外、場景之內(nèi)的關(guān)系全都包含進來，然后再想辦法提取精確的關(guān)系，這個結(jié)果就會更好一些。

2015 年的時候，我們開始去探索這種新的呈現(xiàn)方法，我們可以去輸入非常長的描述性的段落，放進 ImageNet 數(shù)據(jù)集中，然后反過來把它和我們的場景圖進行對比，我們通過這種算法能夠幫助我們進行很好的搜索，這就遠(yuǎn)遠(yuǎn)地超過了我們在之前的這個圖像搜索技術(shù)當(dāng)中所看到的結(jié)果。

Google圖片的準(zhǔn)確率已經(jīng)得到了顯著提升

這看起來非常棒，但是大家會有一個問題，在哪里能夠找到這些場景圖像呢？構(gòu)建起一個場景圖是一件非常復(fù)雜并且很困難的事情。目前 Visual Genome 數(shù)據(jù)集中的場景圖都是人工定義的，里面的實體、結(jié)構(gòu)、實體間的關(guān)系和到圖像的匹配都是我們?nèi)斯ね瓿傻?，過程挺痛苦的，我們也不希望以后還要對每一個場景都做這樣的工作。

所以我們下一步的工作，就是希望能夠出現(xiàn)自動地產(chǎn)生場景圖的一個技術(shù)。所以我們在今年夏天發(fā)表的一篇 CVPR 文章中做了這樣一個自動生成場景圖的方案：對于一張輸入圖像，我們首先得到物體識別的備選結(jié)果，然后用圖推理算法得到實體和實體之間的關(guān)系等等；這個過程都是自動完成的。

Scene Graph Generation by Iterative Message Passing

人工智能可以像人類一樣看懂視頻？

Visual Genome 數(shù)據(jù)集能讓計算機更好地了解場景信息，但是還是不夠的。而且實際上到現(xiàn)在為止，我們僅僅探索了認(rèn)知心理學(xué)家所討論的一個概念——現(xiàn)場感知（scene gist perception）：只需要輕輕一瞥，就能把握主整個場景中的物體和它們之間的關(guān)系。那么在此之外呢？

小編想回過頭去看看十年前我在加州理工學(xué)院讀博士的時候做的一個心理學(xué)實驗，小編用 10 美元/小時的費用招募人類被試，通過顯示器給他們快速呈現(xiàn)出一系列照片，每張照片閃現(xiàn)之后用一個類似墻紙一樣的圖像蓋住它，目的是把他們視網(wǎng)膜暫留的信息清除掉。然后讓他們盡可能多地寫下自己看到的東西。有些照片只顯示了 1/40 秒（27毫秒），有些照片則顯示了 0.5 秒的時間，我們的被試能夠在這么短的時間里理解場景信息。如果小編給的實驗費用更高的話，大家甚至能做的更好。進化給了我們這樣的能力，只看到一張圖片就可以講出一個很長的故事。

2015 年開始，我們使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法比如 LSTM 來建立圖像和語言之間的關(guān)系。從此之后我們就可以讓計算機給幾乎任何東西配上一個句子。比如這兩個例子，“一位穿著橙色馬甲的工人正在鋪路”和“穿著黑色T恤的男人正在彈吉他”。

不過圖像所包含的信息很豐富，一個簡短的句子不足以涵蓋所有，所以我們下一步的工作就是稠密捕獲（dense capture）。讓計算機將一張圖片分為幾個部分，然后分別對各個部分進行描述，而不是僅僅用一個句子描述整個場景。

除了此之外，我們今年所做的工作邁上了一個新的臺階，計算機面對圖像不只是簡單的說明句子，還要生成文字段落，把它們以具有空間意義的方式連接起來。這與認(rèn)知心理學(xué)家所做的實驗當(dāng)中人類的描述結(jié)果是非常接近的。

COCO 能夠根據(jù)圖片寫出幾個句子（粉色部分）

新算法能夠生成一個段落（藍(lán)色部分）

A Hierarchical Approach for Generating Descriptive Image Paragraphs

但是我們并沒有停止在這里，我們開始讓計算機識別視頻。這是一個嶄新且豐富的計算機視覺研究領(lǐng)域。互聯(lián)網(wǎng)上有很多視頻，有各種各樣的數(shù)據(jù)形式，了解這些視頻是非常重要的。我們可以用跟上面相似的稠密捕獲模型去描述更長的故事片段。把時間的元素加入進去，計算機就能夠識別一段視頻并對它進行描述。

視覺認(rèn)知和邏輯推理的結(jié)合

最后，小編想談?wù)勗诤唵握J(rèn)知以外，我們?nèi)绾巫屓斯ぶ悄苓_(dá)到任務(wù)驅(qū)動的水平。從一開始人類就希望用語言給機器人下達(dá)指定，然后機器人用視覺方法觀察世界、理解并完成任務(wù)。

在 20 世紀(jì)七八十年代的時候，人工智能的先驅(qū)們就已經(jīng)在研究如何讓計算機根據(jù)他們的指令完成任務(wù)了。比如下面這個例子，人類說：“藍(lán)色的角錐體很好。我喜歡不是紅色的立方體，但是我也不喜歡任何一個墊著角錐體的東西。那我喜歡那個灰色的盒子嗎？” 那么機器或者人工智能就會回答：“不，因為它墊著一個角錐體”。它能夠?qū)@個復(fù)雜的世界做理解和推理。

最近，我們和 Facebook 合作重新研究這類問題，創(chuàng)造了帶有各種幾何體的場景，我們命名為 Clever dataset。這個數(shù)據(jù)集包含成對的問題和答案，這其中會涉及到屬性的辨別、計數(shù)、對比、空間關(guān)系等等。我們會給人工智能提問，看它會如何理解、推理、解決這些問題。

我們將人工智能和人類對這類推理問題的回答做了個比較：人類能達(dá)到超過 90% 的正確率，機器雖然能做到接近 70% 了，但是仍然有巨大的差距。有這個差距就是因為人類能夠組合推理，機器則做不到。

因此我們開始尋找一種能夠讓人工智能表現(xiàn)得更好的方法：我們把一個問題分解成帶有功能的程序段，然后在程序段基礎(chǔ)上訓(xùn)練一個能回答問題的執(zhí)行引擎。這個方案在嘗試推理真實世界問題的時候就具有高得多的組合能力。這項工作我們剛剛發(fā)表于 ICCV。

比如我們提問“紫色的東西是什么形狀的？”，它就會回答“是一個立方體”，并且能夠準(zhǔn)確定位這個紫色立方體的位置。這表明了它的推理是正確的。它還可以數(shù)出東西的數(shù)目。這都體現(xiàn)出了算法可以對場景做推理。

總的來看，我給大家分享的是一系列超越 ImageNet 的工作：

首先，計算機視覺能夠做到除物體識別之外的關(guān)系識別、復(fù)雜語義表征和場景圖景的構(gòu)建；

這之后，我們使用視覺+語言處理單句標(biāo)注、段落生成、視頻理解、聯(lián)合推理；

最后是任務(wù)驅(qū)動的視覺問題，這里還是一個剛剛起步的領(lǐng)域，我相信視覺和邏輯的組合會在這個領(lǐng)域真正攜起手來。

人類視覺已經(jīng)發(fā)展了很久，計算機的視覺識別雖然在出現(xiàn)后的 60 年里有了長足的進步，但也仍然只是一門新興學(xué)科。