视觉智能探索：AI在计算机视觉的进展与挑战

"AICon2018-《从视觉计算近期进展“管窥”AI之ABCDE》-山世光" 山世光博士的演讲聚焦于视觉智能，特别是计算机视觉的领域，探讨了这一领域的基本概念、发展及生物视觉系统的启示，并与深度学习的起源相结合。以下是对这些内容的详细解释： 1. 计算机视觉是什么？ 计算机视觉是人工智能的一个分支，旨在通过模拟人类视觉系统来理解和解释图像或视频数据。它涉及将相机或摄像机捕捉的光强度信息转化为数字图像，这些图像由不同波长的光强度组成。每种颜色（红、绿、蓝）的强度由0到255的数字表示，组合起来形成我们看到的图像。 2. 视觉智能的进展与问题 视觉智能的研究旨在解析这些数字图像，提取出人类可以理解的信息，如边界、区域、物体、事件和意义。这一过程需要解决图像识别、目标检测、场景理解等复杂问题。 3. 生物视觉系统的启示 人类视觉系统由眼睛（类似相机）和大脑（尤其是视皮层）组成。视皮层中的神经网络分为“what”通路和“where”通路，分别负责识别物体和定位物体。大脑内的神经细胞高度互联，每个神经元与其他数千个神经元连接，形成复杂的网络，以处理和解析视觉信息。 4. 视皮层的结构 视皮层由多个层次组成，每个层次的神经元具有不同的功能，能处理不同级别的视觉特征。这种分层结构使得神经网络能够逐步解析复杂的视觉模式。 5. 单神经元计算模型 深度学习的早期概念源于单个神经元的计算模型，其中神经元接收来自前序神经元的加权输入，通过非线性激活函数进行处理。这种模型模拟了生物神经元的工作原理，即树突接收信号，胞体进行决策，轴突传递决策信息。 6. 层级感受野 在深度学习中，层级感受野的概念借鉴了生物视觉系统。每一层的神经网络单元（神经元）都具有更大的视野，能够处理更复杂的模式，这是因为它们依赖于下一层的神经元提供的初步信息。这种层次结构使得网络能够逐步识别和理解图像的细节。 7. 深度学习的发展 随着深度学习的发展，多层神经网络架构如卷积神经网络（CNN）被广泛应用于计算机视觉任务，如图像分类、对象检测和语义分割。这些网络模仿生物视觉系统，通过多个层次的学习来提高对图像内容的理解。 总结来说，山世光博士的演讲揭示了计算机视觉与生物视觉系统的紧密联系，以及深度学习在这一领域的重要作用。通过模拟和优化生物视觉系统的工作原理，科学家们正在不断提高计算机视觉的性能，使其在自动驾驶、医疗影像分析、人脸识别等领域展现出巨大潜力。