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 康奈爾大學(xué)博士后課題:基于人類感知的算法

Kavita Bala 通過采用基于物理的方法來研究人類如何感知世界，創(chuàng)造了新一代的 AI。

當(dāng)您想到計算機時，您可能不會考慮人類感知的現(xiàn)象。畢竟，我們的感覺能力和大腦過程與計算機的邏輯有什么關(guān)系？很多，計算機科學(xué)的 Kavita Bala 說。對她來說，人類感知的奧秘激發(fā)了十多年來在計算機圖形學(xué)和計算機視覺領(lǐng)域的開創(chuàng)性工作。
Bala 通過專注于基于物理的建模和渲染開始了她的研究。她的工作幫助開創(chuàng)了一種計算機圖形學(xué)的新方法，該方法從人類視覺感知世界的方式中獲得靈感?！霸诂F(xiàn)實世界中，我們到處都有光子彈跳，但我們并沒有完全感知到每一個光子，”她說?！拔覀兊玫搅艘环N場景的格式塔。我們所感知的是實際復(fù)雜性的相當(dāng)簡化的形式?！?

結(jié)構(gòu)：準確渲染的關(guān)鍵
Bala 與合作者一起研究和創(chuàng)建模型，以在計算機生成的圖像中準確地渲染織物。 Bala 解釋說，當(dāng)研究人員開始他們的工作時，渲染算法只能生成材料在特定場景中可能看起來的近似值——例如，絲綢連衣裙或天鵝絨襯衫的外觀。 “他們從來沒有完全按照他們應(yīng)該的樣子看，”她說。
Bala 和她的同事問我們?nèi)绾螐奶禊Z絨中得知絲綢。 “絲綢是閃亮的，天鵝絨是模糊的，具有反射光線的獨特方式，”巴拉說。 “這就是我們區(qū)分它們的方式。它們看起來那樣的原因是因為材料的結(jié)構(gòu)?！?br /> 有了這個想法，研究人員對材料進行了微型計算機斷層掃描 (micro-CT) 掃描，以獲得其結(jié)構(gòu)的微米分辨率細節(jié)。“結(jié)構(gòu)是幾何信息，而不是光學(xué)信息，”巴拉說?！斑@不僅僅是關(guān)于反思；這是關(guān)于光與材料形狀的相互作用。這是我們的主要貢獻，即如果你能很好地捕捉結(jié)構(gòu)，你就可以創(chuàng)建自動生成逼真的材料外觀的算法。多年來，我們提出了越來越好的算法來渲染材料，直到最終我們擁有這些材料的華麗模型，看起來就像它們在現(xiàn)實世界中一樣?！?

GrokStyle：獲取圖片
基于她對感知的興趣，Bala 還開始探索計算機視覺——計算機算法知道他們在看什么的能力。她再次將人類感知作為她研究的基礎(chǔ)，詢問我們?nèi)绾巫R別圖像中的內(nèi)容，以及我們?nèi)绾问褂眠@種識別來理解世界。
Bala 與現(xiàn)在在 Meta（前身為 Facebook Inc.）的 Sean Bell 博士 '16 計算機科學(xué)合作，研究了通過發(fā)布到 Flickr 和在線設(shè)計網(wǎng)站等網(wǎng)站的照片在線展示家具的方式。研究人員很快發(fā)現(xiàn)了這些網(wǎng)站上的一個未滿足的需求：用戶會詢問照片中展示了哪些類型的家具。他們想知道自己在哪里可以買到這些作品，但這些信息并不容易獲得。
 “有人需要超越說'那是一把椅子'，”巴拉說?！罢嬲膶I(yè)知識是說，'那是一把 Eames 椅子。那是宜家的椅子。這正是我們認為人工智能可以發(fā)揮積極作用的地方?！?br /> Bala 和 Bell 開發(fā)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這些算法的靈感來自大腦中的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。他們拍攝了數(shù)以萬計的在線圖像——從產(chǎn)品目錄照片到在公共社交網(wǎng)站上共享的圖像——并將它們展示給他們正在開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
“如果你有足夠多的圖像，你就能認出它是什么，”巴拉說?！拔覀冇?xùn)練這些網(wǎng)絡(luò)進行細粒度識別，它們可以準確識別圖像中家具的類型和品牌?！?br /> 最終，Bala 和 Bell 將他們網(wǎng)絡(luò)的專業(yè)知識擴展到了時尚領(lǐng)域。最終的結(jié)果是由一組算法組成的人工智能 (AI)，其性能優(yōu)于當(dāng)時最先進的 AI?！拔覀兊臏蚀_度至少是次優(yōu)的兩倍，”巴拉說。
Bala 于 2016 年從康奈爾大學(xué)休假，并與 Bell 共同創(chuàng)辦了一家公司，以銷售一種名為 GrokStyle 的家具和時尚人工智能識別產(chǎn)品（來自“grok”，這是羅伯特?海因萊因在 1961 年的小說《陌生土地上的陌生人》中創(chuàng)造的一個詞）。他們的成功導(dǎo)致 GrokStyle 被 Meta 收購。今天，基于 GrokStyle 的新一代人工智能——稱為 GrokNet——為 Facebook 的電子商務(wù)功能 Facebook Marketplace 運行視覺識別。

精確定位時尚模式
盡管 AI 視覺識別在所有條件下仍有一段路要走，但 Bala 和她的團隊目前正在開展另一個項目，假設(shè)它是萬無一失的。他們正在探索這樣一個前提的后果，即一個好的識別算法，提供世界上所有的圖像，將能夠查明數(shù)據(jù)中的模式。作為第一個測試，他們創(chuàng)建了一種稱為 StreetStyle 的算法，該算法可以梳理圖像并識別特定地點或一年中特定時間的時尚獨特方面。

“我們基本上是在挖掘世界上所有的圖像來理解文化現(xiàn)象，這非常令人興奮?！?br /> “即使你從未去過世界的某個地方，通過分析那里的照片，你也可以了解人們在那個地方的穿著，”巴拉解釋道?！拔覀冞\行我們的識別算法來尋找來自世界不同地區(qū)的標志性服裝，我們找到了各種各樣的匹配。在開羅，頭巾突然出現(xiàn)了。在拉各斯，女性佩戴的傳統(tǒng)頭飾 gele 非常獨特?！?br /> 研究人員繼續(xù)發(fā)表了一篇關(guān)于稱為 GeoStyle 的更高級算法形式的論文。在其中，他們還尋找尖峰、特定物品的突然出現(xiàn)或衣服的顏色?！? 月 17 日突然出現(xiàn)，”巴拉說?！澳翘烀绹芏嗳硕即┚G色衣服，因為那天是圣帕特里克節(jié)。我們還看到了文化或體育賽事：斯坦利杯、世界杯。這些時候，球迷們要么發(fā)布他們的體育英雄的照片，要么像他們一樣穿著。我們基本上是在挖掘世界上所有的圖像來理解文化現(xiàn)象，這非常令人興奮?！?

檢測全球氣候和農(nóng)業(yè)趨勢
Bala 與康奈爾數(shù)字農(nóng)業(yè)研究所的研究人員合作，將最新的算法迭代應(yīng)用于衛(wèi)星圖像，以檢測全球氣候變化和作物健康趨勢等信息。
“預(yù)測是我們的目標之一，”她說?！叭绻覀冊谝粋€地方看到時移的趨勢，并且我們開始在另一個地方看到相同趨勢的開始，我們也許能夠預(yù)測這種現(xiàn)象將走向何方。網(wǎng)上發(fā)布了大量關(guān)于我們的星球和我們生活的視覺數(shù)據(jù)。通過分析，我們可以了解很多關(guān)于我們是誰以及我們星球的狀況?！?