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　　近年來，圖(tu)(tu)像識別(bie)水平(ping)的快速提升(sheng)推(tui)動人(ren)工(gong)智能(neng)熱潮形成，圖(tu)(tu)像識別(bie)技術的突破(po)不(bu)僅(jin)提高了計算機對人(ren)臉、文(wen)字(zi)、指紋及(ji)生(sheng)物特征、醫學圖(tu)(tu)片等(deng)識別(bie)的準確率，而且(qie)進(jin)一步推(tui)動了安全監(jian)控、智能(neng)交通(tong)、無(wu)人(ren)機、智能(neng)制造等(deng)廣泛領域的發展。但(dan)也遇到進(jin)一步發展，如可(ke)解(jie)釋(shi)、可(ke)分(fen)析(xi)綜合(he)、可(ke)設計仿真(zhen)等(deng)等(deng)挑戰。

　　對此，在中(zhong)(zhong)國(guo)工(gong)程院信息與電子(zi)工(gong)程前沿(yan)學(xue)(xue)術期刊上(shang)，中(zhong)(zhong)國(guo)工(gong)程院院士、浙江大(da)學(xue)(xue)教授潘云(yun)鶴提出了(le)“視覺(jue)(jue)知(zhi)(zhi)識(shi)”概念，他認為實現視覺(jue)(jue)知(zhi)(zhi)識(shi)表達、推理、學(xue)(xue)習和應用技術將是人工(gong)智能 2.0 取得突破的重要關鍵之處(chu)。近日，潘云(yun)鶴在接受《中(zhong)(zhong)國(guo)科學(xue)(xue)報》專(zhuan)訪時(shi)，詳細闡述了(le)“視覺(jue)(jue)知(zhi)(zhi)識(shi)”發展面臨的5個基本(ben)問題(ti)。

　　“認知心(xin)理學(xue)早已指出，心(xin)象是(shi)(shi)人(ren)類知識記(ji)憶的(de)重要(yao)(yao)部(bu)分，被用來進(jin)行形象思(si)維。視覺知識就(jiu)是(shi)(shi)計算機(ji)對心(xin)象的(de)模擬(ni)。因此，基于視覺的(de)人(ren)工智能是(shi)(shi)人(ren)工智能發(fa)展繞不開(kai)的(de)課題，且(qie)具有(you)重要(yao)(yao)意義。”潘(pan)云鶴指出。

　　潘云鶴認為，視(shi)覺知(zhi)識(shi)表達是第一(yi)大問題(ti)。與(yu)(yu)當今人工(gong)智能(neng)所用的知(zhi)識(shi)表達方式不同，視(shi)覺知(zhi)識(shi)概念(nian)具有典型與(yu)(yu)范(fan)疇結(jie)(jie)構(gou)(gou)、層(ceng)次(ci)結(jie)(jie)構(gou)(gou)與(yu)(yu)動作結(jie)(jie)構(gou)(gou)等要素(su)。視(shi)覺概念(nian)能(neng)構(gou)(gou)成(cheng)視(shi)覺命題(ti)，包括場景結(jie)(jie)構(gou)(gou)與(yu)(yu)動態結(jie)(jie)構(gou)(gou);視(shi)覺命題(ti)能(neng)構(gou)(gou)成(cheng)視(shi)覺敘事(shi)，例如無聲電影就(jiu)是視(shi)覺敘事(shi)的顯示形式。

　　視(shi)覺(jue)知識(shi)(shi)(shi)不同于言語知識(shi)(shi)(shi)的(de)特征是能(neng)表(biao)達對象(xiang)的(de)大小、色彩、紋(wen)理、空間(jian)形狀及關系;能(neng)表(biao)達對象(xiang)的(de)動作、速度及時(shi)間(jian)關系;能(neng)進(jin)行對象(xiang)的(de)時(shi)空變換(huan)、操作與推理等。事實上，人類記憶中儲(chu)存的(de)視(shi)覺(jue)知識(shi)(shi)(shi)遠多(duo)于言語知識(shi)(shi)(shi)。

　　視覺識別是第二個問題。

　　“從人工(gong)智(zhi)能早期開始，模式識(shi)別便是(shi)其中一個最重要(yao)的(de)研究領域，其中圖象和視頻識(shi)別是(shi)發展(zhan)最快的(de)方向。”潘(pan)云鶴(he)表示，近來，深(shen)度(du)學習所提供的(de)方法：用(yong)大量標(biao)識(shi)的(de)圖像(xiang)訓練(lian)出深(shen)度(du)神經網絡模型用(yong)于圖象識(shi)別，顯著提高了正確(que)率，已獲(huo)廣泛應(ying)用(yong)。

　　但(dan)與深度神經網(wang)絡模型方法不盡(jin)相同，人類在(zai)工作記(ji)憶(yi)(yi)中進行視覺識別時(shi)，不僅分析視網(wang)膜即時(shi)感知后傳入短(duan)期(qi)記(ji)憶(yi)(yi)中的(de)數據，而且(qie)激活(huo)了長(chang)期(qi)記(ji)憶(yi)(yi)中過去(qu)學(xue)到的(de)并記(ji)住的(de)相關心象，即視覺知識。因(yin)此，人類在(zai)完成視覺識別任務時(shi)往往只需少(shao)量數據，而且(qie)可解釋，也可推(tui)理。

　　潘云鶴說，在視覺(jue)識(shi)別(bie)中，不但使用(yong)數據，而且協同(tong)使用(yong)視覺(jue)知識(shi)，形(xing)成(cheng)數據驅(qu)動和(he)視覺(jue)知識(shi)指(zhi)導(dao)的協同(tong)計算范式(shi)是視覺(jue)識(shi)別(bie)的重(zhong)要的研究方向(xiang)。

　　第三(san)、四個問題分別是視覺形象思維模擬、視覺知識的(de)學習(xi)。

　　潘云鶴指出，視覺(jue)形象思維(wei)模(mo)擬在計(ji)算機輔助設(she)計(ji)和(he)仿真、計(ji)算機動(dong)畫(hua)、游(you)戲、兒童(tong)教(jiao)育(yu)和(he)數字媒體創意(yi)等領域應用十分廣泛(fan)，計(ji)算機圖(tu)形學已儲備很多基(ji)礎技術，但(dan)有(you)待與人工(gong)智能打通。一(yi)旦(dan)實(shi)現(xian)，有(you)望打開新(xin)一(yi)代設(she)計(ji)、仿真、教(jiao)育(yu)、創意(yi)等軟(ruan)件的發展(zhan)新(xin)空(kong)間(jian)。

　　“視(shi)(shi)覺(jue)知(zhi)識學(xue)(xue)習則要(yao)(yao)將目(mu)標從三維形狀(zhuang)的(de)重(zhong)建任務(wu)提升到視(shi)(shi)覺(jue)知(zhi)識概念和命題(ti)的(de)重(zhong)建。”潘云鶴指(zhi)出，這就需(xu)要(yao)(yao)對現有(you)計算機視(shi)(shi)覺(jue)技術(shu)做(zuo)進一(yi)步研(yan)究：不僅要(yao)(yao)重(zhong)建3D 形狀(zhuang)，而(er)且要(yao)(yao)重(zhong)構 3D 形狀(zhuang)的(de)概念結構與層次結構。在此基(ji)礎上(shang)，有(you)望發展出視(shi)(shi)覺(jue)知(zhi)識的(de)自動學(xue)(xue)習手段，“當(dang)前的(de)場景圖研(yan)究是向視(shi)(shi)覺(jue)知(zhi)識自動學(xue)(xue)習前進的(de)一(yi)個(ge)合適的(de)中(zhong)間方法，當(dang)今特(te)別需(xu)要(yao)(yao)人(ren)工智能、計算機圖形學(xue)(xue)和計算機視(shi)(shi)覺(jue)3 個(ge)領域的(de)研(yan)究者們聯手研(yan)究。”

　　多重(zhong)知識(shi)表達是第五大問(wen)題。

　　潘云(yun)鶴(he)認為，人(ren)腦中的(de)(de)知(zhi)識往往是通過多重(zhong)(zhong)表達(da)來(lai)描述(shu). 因此，人(ren)工智能2.0的(de)(de)知(zhi)識應有多種表達(da)方(fang)式(shi)，包(bao)括知(zhi)識的(de)(de)言語表達(da)、知(zhi)識的(de)(de)深(shen)度神經網絡表達(da)、知(zhi)識的(de)(de)形(xing)象表達(da)等，多重(zhong)(zhong)知(zhi)識表達(da)將形(xing)成跨媒體智能和(he)大(da)數據(ju)智能新的(de)(de)技術理論和(he)模型。

　　“視(shi)覺(jue)知識(shi)和(he)多重(zhong)知識(shi)表達(da)的(de)(de)研究(jiu)是發展(zhan)新的(de)(de)視(shi)覺(jue)智(zhi)(zhi)能的(de)(de)關(guan)鍵(jian)，也(ye)是促(cu)進(jin)人(ren)工智(zhi)(zhi)能 2.0取得重(zhong)要(yao)突破(po)的(de)(de)關(guan)鍵(jian)理(li)論與技(ji)術。”潘云鶴(he)表示(shi)，視(shi)覺(jue)知識(shi)的(de)(de)獨特優點是具有形象的(de)(de)綜合生成能力(li)、時空演化能力(li)和(he)形象顯示(shi)能力(li)，人(ren)工智(zhi)(zhi)能與計(ji)(ji)(ji)算(suan)(suan)機視(shi)覺(jue)、計(ji)(ji)(ji)算(suan)(suan)機輔助設計(ji)(ji)(ji)、計(ji)(ji)(ji)算(suan)(suan)機圖形學技(ji)術聯合，將為人(ren)工智(zhi)(zhi)能在(zai)創造、預測和(he)人(ren)機融合等(deng)方面的(de)(de)新發展(zhan)提供(gong)重(zhong)要(yao)的(de)(de)新基(ji)礎新動力(li)。

　　“視覺知識(shi)是(shi)(shi)一(yi)塊寒濕而肥沃的(de)人工智能(neng)的(de)‘北大荒’，也是(shi)(shi)一(yi)塊充滿希望(wang)、值得(de)多學科合作勇探的(de)‘無人區’。”潘云鶴(he)呼吁道。