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图学与电脑视觉的耕耘者—专访庄永裕

2020-06-26 20:20

圖學與電腦視覺的耕耘者—專訪莊永裕

因着拥有视觉,人类得以看见美丽奥妙的万物,由此感到惊叹与悸动。视觉于乎人类,使用地如此自然,但机器也能够轻易拥有视觉感受吗?藉由来到资工系,与长期耕耘于电脑图学与电脑视觉的庄永裕教授对谈,让我们一窥这奥秘。

逐步踏入人工智慧领域

图学与电脑视觉的耕耘者—专访庄永裕当询问起教授是如何接触到人工智慧领域时,他轻笑着解释道:「如果你两年前问我是不是做AI的,我想,我不会回答我是做AI的。」

在庄永裕教授接触到电脑视觉以前,其实是由图学领域起家。大四时,因着修习欧阳明老师的电脑图学课程,从三维建模、着色、成像的过程,渐趋发觉自身对图像与多媒体的喜爱,于硕士期间也继续以电脑图学为研究主轴。真正开始接轨到电脑视觉,是因着去到美国就读博士班,以计算摄影学为研究主题,透过这个介于电脑图学与电脑视觉中间的领域,开启了他学习电脑视觉的道路。

过去,狭义的人工智慧定义并不会特别把电脑视觉算进人工智慧的範畴,然而,以泛人工智慧的观点来看,近年利用深度学习技术来发展的电脑视觉,其实也被包含在内。所谓的「泛人工智慧」,意指将模拟人类感官的电脑视觉、语音辨识、自然语言处理皆包含入人工智慧,是这一波人工智慧革命的主要兴起领域。在这样的状况下,庄永裕教授才一脚踏入人工智慧领域。

视觉对于人类与生俱来,要让机器学会却相当困难

在了解电脑视觉现今的发展之前,我们不妨先仔细思考看看,要发展电脑视觉时,我们首先要面对的问题会是甚幺?我们必须写出规则让机器能够「看」东西。相较语觉,视觉是人类与生俱来的能力,我们从未教导孩子如何去「看」东西,在成长过程中,他们自然而然就学会了看见这个世界。由此,科学家们才惊觉,原来人类视觉的运作规则我们并不了解。

电脑视觉面对许多挑战,比如说,相同物件在现实生活中可能拥有各式各样不同的样态。举例来说,同样是「猫」的图片,不同姿态、不同颜色、不同亮度甚或不同种类的猫,该如何让机器辨识出来?这些问题一直到2012年,深度学习技术有所突破,才让电脑视觉领域也有了新的突破。

目前,影像辨识上,针对多元分类问题(例如:询问电脑这张图有没有「树」、「车」、「人」等物件),电脑已经可以做得相当好。而在命令电脑进行影像切割上(例如:要求电脑从图片中切割出车子),也已经有了不错的成果。

这一波人工智慧革命的界限与发展

对于电脑视觉上的突破,庄永裕教授表示,这已经是很大的突破,但因着深度学习的技术,我们再度面临不同的挑战。目前,深度学习技术仍犹如黑盒子,即使看见了更好的结果,但却无法解释促使这个技术成功的法则。侷限的「可解释性」,让产品的商品化遇到了难关。一般的上市商品,法规上可能会对于可解释性有所要求,必须要能够解释其做决策的依据、规则以及顺序,但这却是目前深度学习技术还无法做到的。

举例来说,目前电脑视觉的其中一个重要应用为「无人驾驶车」,它现在面临最大的问题或许并非技术上的问题,而是伦理与法律的问题。假设无人驾驶车在行驶当中遇到以下情境:急转弯能够避免撞上眼前的小朋友,却会撞上安全岛危及车上的驾驶;继续直行会撞上眼前的小朋友,却能保全驾驶的安全。无人驾驶车应该做哪个决定?对人来说,这瞬间的时间可能并不足以让人脑经历严密推理,但当车子的控制来自于演算法,这个演算法会依据甚幺规则决定选择?

另外,针对这一波人工智慧革命,教授也提出了他的见解。这次的革命,确实使机器在人类感知模拟上有不错的成效,然而,再往上的「推理、创造」等,教授则是採取保留态度,认为目前尚未看见可能性。

人工智慧在台湾

在台湾,这一波人工智慧革命相较于以往,不只是有由上而下的政策推动,更由下而上由产业提出许多殷切的需求与期待。公部门的科技部、经济部、教育部皆推出了相应的企划,并且,不只资通讯领域,传统製造领域、零售业等私人企业也在进行影响评估与反思。有许多人疑惑这一波的人工智慧是否又会成为「泡沫」?庄永裕教授认为,即便或许不如大家原先期待的那样好,但是它已经为人类生活及产业带来众多具体改变。相对于中国、美国,台湾拥有的资源与人力较为有限,如何做出与他人有区隔,寻找到自己的路,是台湾最大的挑战。

不只谈专业,已拥有家庭与小孩的教授在访谈最后,笑着分享了自己工作以外的生活。照顾与陪伴孩子、看看体育赛事、利用搭公车时间阅读电子书,这些看似普通的兴趣,持续点缀着他的生活。这次的访谈,在轻鬆中画下句点,我们期待在「电脑视觉」的道路上,继续跟着庄永裕教授挖掘宝藏。

(本文为教育部「人工智慧技术及应用人才培育计画」成果内容)

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