R3561L機(jī)器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個(gè)分支，旨在賦予機(jī)器可媲美人類的視覺。隨著研究人員應(yīng)用專門的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來幫助機(jī)器識(shí)別和理解現(xiàn)實(shí)世界的圖像，機(jī)器視覺在過去幾年取得了巨大的進(jìn)步。如今的計(jì)算機(jī)在視覺識(shí)別上能夠做到各種各樣的事情，從識(shí)別網(wǎng)絡(luò)上的貓到在諸多的照片中識(shí)別特定的面孔。不過，該類技術(shù)還有很長的路要走。
當(dāng)前，機(jī)器視覺在走出數(shù)據(jù)中心，應(yīng)用于各類用途，從無人機(jī)的自動(dòng)駕駛到食品整理。
基本的圖像分類已經(jīng)簡(jiǎn)單多了，但在從復(fù)雜的場(chǎng)景中提取要義或者信息，機(jī)器則面臨著一系列的新問題。錯(cuò)視問題便是機(jī)器視覺仍長路漫漫的一個(gè)很好的例證。
舉例來說，當(dāng)人看到兩張面對(duì)面的臉的輪廓圖像時(shí)，他們看到的不僅僅是抽象的形狀。他們的大腦會(huì)進(jìn)行進(jìn)一步的解讀，讓他們能夠識(shí)別圖像的多個(gè)部分，看到兩張臉，又或者看到一個(gè)花瓶。
但對(duì)于機(jī)器來說，這樣的圖像是非常難以理解的。R3561L基本的分類器分辨不了兩張臉和花瓶，它看到的會(huì)是諸如短柄斧、吊鉤、避彈衣甚至吉他的物體。該系統(tǒng)并不能確定那些物體是在該圖像當(dāng)中，這說明這類圖像的識(shí)別對(duì)于機(jī)器而言極具挑戰(zhàn)性。
另外，正如復(fù)雜的圖像，現(xiàn)實(shí)世界也十分凌亂。在當(dāng)中正常航行可不是光開發(fā)算法分析數(shù)據(jù)就能夠?qū)崿F(xiàn)的，它需要對(duì)真實(shí)場(chǎng)景有清楚的了解，進(jìn)而能夠相應(yīng)作出行動(dòng)。
機(jī)器人和無人機(jī)面臨著大量這樣的障礙，克服這些挑戰(zhàn)對(duì)于參與人工智能革命的人來說便是重中之重。
隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專門的機(jī)器視覺硬件等技術(shù)的持續(xù)普及，機(jī)器視覺和人類視覺之間的鴻溝正在快速縮小。不久之后，甚至可能會(huì)出現(xiàn)視覺能力更勝人類的機(jī)器人，R3561L它們能夠執(zhí)行各類錯(cuò)綜復(fù)雜的任務(wù)，能夠完全自動(dòng)化地運(yùn)作。
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