蘇格蘭研究人員開發(fā)了一套AI系統，它可以自動識別各種汽車，還可以識別各類人。系統可以用在許多地方，比如讓機器擁有更好的視力，在大樓倒塌之前用無人機偵測建筑。

系統是西蘇格蘭大學、法國跨國電子系統集團Thales合作開發(fā)的，它使用了深度學習技術，該技術可以模擬人類大腦，創(chuàng)造一種能夠不斷學習的AI。

當汽車從遠處靠近，它到底是哪種汽車呢?位于格拉斯哥(英國城市名)的Thales英國子公司一直在開發(fā)類似的系統，它可以在黑暗中看見目標物，不過新AI系統功能更強大。

數字模仿

在顯示屏上有移動的圖像。

我們看到的是熱成像圖像，所以它不是高清圖。眼睛處理起來很難，但是系統卻知道看到的是什么東西。

Thales算法與處理主管安德魯·帕姆利(Andrew Parmley)解釋了整個過程。

“圖像實際上很小，深度學習神經網絡卻可以識別圖像中有什么。”

屏幕上會出現一個紅方框，它環(huán)繞在汽車周圍。旁邊會彈出一個標簽，說圖像中出現的東西是“巴士”。判斷是正確的，最開始出現時它看起來像是一輛小貨車，但最終卻發(fā)現它是多人運輸車。

小不巴士的門打開了，一個形狀浮現出來。很快圖像就有了自己的方框，這一次是藍色方框，旁邊寫著標簽“人”。

當人圍著貨車走，會有藍色盒子和標簽跟隨。

這個產品就是神經網絡，顧名思義，它就是用數字方式模擬大腦的運行。

帕姆利解釋說：“它是由神經元、突觸組成的，已經訓練過，我們向系統展示足夠多的照片，告訴它貨車是怎樣的。”

“你展示的可能是一千張不同方向的圖片，它從圖片中學習，知道貨車看起來是怎樣的。”

“當你從不同的視角展示貨車，它會說：‘我曾看到過這樣的東西。’”

西蘇格蘭大學信號與圖像處理高級講師卡薩西卡(Pablo Casaseca)解釋了雙方是如何合作的，他說：“我們?yōu)橄到y帶來了獨特的東西，也就是用超解析方法增強圖像質量。在這個特殊項目內，最大的問題在于偵測目標物，目標物在圖像中相當小。所以我們認為，我們要提高分辨率，或者增強圖片中目標物的圖像質量。”

深度學習革命

很明顯，這種技術可以用于防衛(wèi)，它可以告訴我們誰駕駛貨車朝我開來。除此之外，技術還可以應用于其它領域。例如，訓練之后系統可以知道人群中誰在發(fā)燒。

將技術放進無人機，它可以偵測橋梁、大樓是否有裂縫或者其它缺陷。

支撐系統的底層技術是深度學習：一個計算機神經網絡，它可以在工作中不斷學習。

Thales英國光電業(yè)務技術主管威利·亞歷山大(Willie Alexander)認為，深度學習的影響不亞于一場革命。

“深度學習可以指揮軟件觀察圖像，知道里面有什么，這就是深度學習帶給我們的。我們現在呆在房間內，如果有一張房間的圖片，軟件就會說‘人、桌子、杯子、筆’。它知道圖像中有什么，這是一種革命性的技術，它可以驅動無人駕駛汽車。”

亞歷山大還說，革命正在改變世界，改變行業(yè)的每一個人，大家必須感知到這種變革的到來，積極使用技術，因為世界正在改變。

用機器人摘水果

大學與Thales合作，媒人是CENSIS，也就是蘇格蘭傳感器、成像系統卓越中心。蘇格蘭撥款委員會(Scottish Funding Council, SFC)建立了8個創(chuàng)新中心，促進學術研究人員與產業(yè)的合作，CENSIS正是其中之一。

CENSIS高級業(yè)務拓展經理克雷格·弗萊明(Craig Fleming)對項目取得的成就感到自豪。他說：“簡直是夢幻。當我們最初加入CENSIS時一些項目啟動了，這個項目正是其中之一，看到它發(fā)展到現在這樣的確讓人高興。

未來，我們也許會看到機器人摘水果，它可以區(qū)分草莓與葉子。系統可以做的事也許更多，遠不止這么一些，畢竟它會不斷學習。