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来源:云顶彩票下载1772-08-11 17:48

  

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向善而生的AI助盲,让AI多一点,障碍少一点******

  有人说,盲人与世界之间,相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中,失去视力的盲人不会陷入永夜,科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

  AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前,让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破,更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力,以另一种方式重新“看见世界”。

  新契机:多模态算法或将造福数以亿计失明者

  科学实验表明,在人类获取的外界信息中,来自视觉的占比高达70%~80%,因此基于AI构建机器视觉系统,帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力,无疑是最直接有效的解决方案。

  一个优秀的AI助盲技术,需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展,才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够,以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

  多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力,也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说,多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟,将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计,全球至少22亿人视力受损或失明,而我国是世界上盲人最多的国家,占世界盲人总数的18%-20%,每年新增的盲人数量甚至高达45万。

  大挑战:如何看到盲人“眼中”的千人千面

  AI助盲看似简单,但多模态算法依然面临重大挑战。

  多模态智能算法,营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域,盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一,这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与,这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题,形成了最真实的模型训练数据集。

  但是在现有技术条件下,盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战:一方面是盲人上传的问题类型很复杂,比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

  另一方面,由于盲人的特殊性,很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时,经常会产生虚焦的情况,可能上传的照片是模糊的或者没有拍全,或者没拍到关键信息,这就给AI推理增加了难度。

  为推动相关研究,来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”,并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题,然后要求给出相应的答案,解决盲人的求助。

  另外,盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说,盲人逛超市,由于商品外观触感相似,很容易犯错,他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表,拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效,没法给出有效信息。

  最后,针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制,同样也是现阶段的研发难点。

  多解法:浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

  AI助盲哪怕形式百变,无一例外都是消灭痛点,逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究,只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

  在VizWiz官网上公布的2万份求助中,盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西,很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断,例如 “这本书书名是什么?”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上,提出了自监督旋转多模态模型,通过自动修正图像角度及字符语义增强,结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

  盲人所拍摄图片模糊、有效信息少?研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法,并提出多阶段交叉训练策略,具备更充分的常识能力,低质量图像、残缺的信息,依然能够精准的解答用户的求助。

  目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点,在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

  真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此,研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC,FREC提供3万图片和超过25万的文本标注,囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声,还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时,该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR,噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议,该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

  在智能交互研究方面上,浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA,同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

  眼球虽然对温度并不敏感,但浪潮信息的研发团队,却在努力让盲人能“看”到科技的温度,也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍,跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界,更重要的是如何造福人类,让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸,当AI充满人性光辉,我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意,见证着更加光明宏大的远方。

中国式现代化的经济学内涵******

  作者:余淼杰(辽宁大学党委副书记、校长。长江学者、北京大学博雅特聘教授)

  2022年10月16日,习近平总书记在党的二十大报告中明确指出,从现在起,中国共产党的中心任务就是团结带领全国各族人民全面建成社会主义现代化强国、实现第二个百年奋斗目标,以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴。

  一、人口规模巨大的现代化

  如何理解中国式现代化是“人口规模巨大的现代化”?主要可以从以下两个方面来理解。

  一方面,这集中概括了我国人口规模巨大的特殊国情。迄今为止,世界上实现现代化的国家和地区不超过30个,总人口不超过10亿人,而中国有14亿多人口,且地区、行业、城乡差异巨大,因而人口规模巨大成为了中国式现代化的一大特征。

  巨大的人口规模固然为中国的现代化提出了一系列挑战,但更构成了未来中国经济的核心竞争优势,即中国能否依托人口规模巨大的优势,充分挖掘巨大的国内市场潜力。中国作为大型经济体,想要实现中国式现代化,必须充分考虑中国人口规模巨大的特殊国情,在坚持对外开放的同时,挖掘好、发挥好我国超大规模市场的优势。具体来说,要抓好“五统一”:一是强化市场基础制度规则统一;二是推进市场设施高标准联通;三是打造统一的要素和资源市场;四是推进商品和服务市场高水平统一;五是推进市场监管公平统一。同时,要进一步规范不当市场竞争和市场干预行为。

  二、全体人民共同富裕的现代化

  习近平总书记在党史学习教育动员大会上指出:“历史充分证明,江山就是人民,人民就是江山,人心向背关系党的生死存亡”。我们党始终坚持以人民为中心的发展思想,始终把实现共同富裕作为我们党矢志不渝的奋斗目标。因此,中国式现代化必然是全体人民共同富裕的现代化。

  第一,强调高水平的富裕,反对不劳而获。第二,强调机会公平,而非结果公平。第三,加大个人收入分配调节力度,合理调整收入分配格局。

  三、物质文明和精神文明相协调的现代化

  我国现阶段的主要矛盾是人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。因而,如何解决不平衡不充分的发展就成为了当前中国经济社会面临的主要问题。

  党的十八届五中全会提出了“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念,从不同角度解释不平衡、不充分问题。其中,创新是第一原动力,绿色是普遍特征,绿色是内生特征,共享是最终目标,开放是必由之路。因此,一是全面准确地理解和贯彻五大新发展理念,促进物质文明的中国式现代化。二是推进马克思主义的中国化和时代化,促进精神文明的中国式现代化。以经济学为例,构建有中国体系、中国风格的经济学理论。我们要坚定文化自信,推进马克思主义中国化和时代化,在精神文明方面发出中国声音、打造中国学派,实现物质文明和精神文明相协调的现代化。

  四、人与自然和谐共生的现代化

  绿水青山就是金山银山。在我国,保护生态环境已经被提到了前所未有的高度,成为中国式现代化的一大重要特征。遵循党的二十大报告,坚持先立后破原则。逐步实现传统化石能源到新兴可再生资源的平稳过渡,实现人与自然和谐共生的中国式现代化。积极参与国际公约谈判,强调累计计算和人均计算的分担原则。

  五、走和平发展道路的现代化

  和平与发展是时代的主题,是时代的主旋律。处在经济全球化的时代,要从以下几方面,实现经济层面上的走和平发展道路的中国式现代化。

  第一,推行“一带一路”倡议,实行差异化发展战略。在三大经贸体系中,亚非发展中国家处于边缘状态,因此我国的“一带一路”倡议大有可为。第二,加强地区经贸合作,优先发展中日韩自贸区。具体来说,推进沈阳城市建设,加强中国与日本、韩国的经贸往来,将其作为推动中日韩自贸协定的主要抓手和“桥头堡”,推动中国经济发展。第三,构建新开放格局,鼓励中国企业“走出去”。

  总而言之,中国式现代化是共性和特性相统一的现代化,有丰富的内涵,2023年在中国共产党的领导下,以新发展格局为抓手,逐步推进上述措施,我们最终一定能完成中国式现代化,实现中华民族伟大复兴。

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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