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用 AI 帮助视障者“听懂”世界,专访微软传奇盲人工程师 Saqib Shaikh ... ...

2019-1-4 09:42| 发布者: bjxxw11| 查看: 1968| 评论: 0

摘要: 从自动驾驶、无人机,到监控安防,视觉 AI 技术的突破为人们生活带来了巨大改变,在许多领域迎来爆发式发展,仅在国内就涌现商汤、云从、旷视和依图等四大视觉 AI 独角兽。但若真要论能为使用者带来多大改变,恐怕很 ...

从自动驾驶、无人机,到监控安防,视觉 AI 技术的突破为人们生活带来了巨大改变,在许多领域迎来爆发式发展,仅在国内就涌现商汤、云从、旷视和依图等四大视觉 AI 独角兽。但若真要论能为使用者带来多大改变,恐怕很少有比得上这一项,那就是用视觉 AI 来打造盲人的眼睛。

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无障碍人工智能成显学,各大科技巨头亦相继致力投入

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AI for Accessibility无障碍人工智能近来已在国际间成为一项显学。如何将发展迅速的人工智能技术,用来改善全世界约 10 亿残疾人士的生活,也是各大科技巨头致力投入的方向之一。

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以视障者来说,近日 Instagram 就新增一项辅助功能,用 AI 自动辨识照片内容并以语音告知用户。脸书 Messenger 也有无障碍机器人(Accessibility Bot),协助盲人辨识脸书朋友,甚至是朋友的脸部表情。华为 Mate 20 Pro 也有一个应用程序 Facing Emotions,可以将七种最普遍的情绪转化为相应的声音,可以大幅提升盲人与其他人的实时互动交流。

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影像视觉 AI 并不是新的概念,其背后技术主要包含机器学习、深度学习,再加上 3D 脸部辨识等。尤其是深度学习算法运用在训练 AI 来协助盲人辨识物体,可以发挥非常大的用处。

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比方说,如果我们想要设计一个 AI 协助盲人分辨不同面额的纸钞。做法就是将一张 10 元纸钞,通过各种不同角度,包含正面、反面、整张、边角、其中每一小片图案,都展示给 AI 看,让它学习什么是一张 10 元纸钞。通过大量反覆学习后,视障者只要能让手机镜头看到 10 元纸钞的一小角,AI 就能将它分辨出来。

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“这些小事,会让你很确实地感觉到自己的独立性。希望随着人工智能的进展,可以让我们更容易感受环境,协助我们完成更多日常事务”,微软视觉辅助应用程序 Seeing AI 的项目主管、同时自身也是视障者的 Saqib Shaikh,近日接受专访时这样对 DT 君说。

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图|微软技术负责人( Tech Lead)Saqib Shaikh (来源:微软)

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Saqib Shaikh 在 7 岁时失去视力,此前不久,他才刚刚得到人生中的第一台电脑。

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所幸这并不是他与计算机科学之间的句点。

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而后他就读视障学生小学,一位老师看出了他的潜力,鼓励他开始学习打字。此后他一路进入大学,主修计算机科学,以班上顶尖的成绩毕业,并取得人工智能硕士学位。而后,他又加入微软的人工智能团队,并在大约 3 年前通过微软内部的黑客松竞赛,以Seeing AI 这个项目脱颖而出,获得资源将之打造为实际产品,现在已可在美国地区免费下载。

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Seeing AI 用视觉 AI 帮助视障者“听懂”世界

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Seeing AI 这个是一款结合图像辨识、语音说明及人性化使用介面的应用程序,可以用手机上的摄像头识别所有图像,包含通过扫描条形码来识别产品、辨识身旁其他人的年龄,性别和面部表情,还可以描述它在图片中看到的内容,并阅读出菜单和文件。

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同时,这款应用程序也可以结合智能眼镜,更好地协助用户了解所处的周遭环境。

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图|Seeing AI 是一款结合图像辨识、语音说明及人性化使用介面的应用程序(来源:微软)

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Saqib Shaikh 指出,近年深度学习技术的成熟,是 Seeing AI 可以真正发挥用处的主要关键。通过深度学习训练,向系统展示大量照片,并教导它们照片中的内容,AI 可以真正有效辨识出现实生活环境中的各种物体与人物。

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但是,要落实到让 AI 有效协助视障者在生活中能真正用上,还必须归功于近年硬件技术的发展,在软、硬件配合之下,让视觉 AI 技术实用价值大大提升。尤其是边缘运算风潮兴起,视觉信息可以在装置终端就能完成运算,才能对使用者提供实时反馈,让盲人能够即时对互动对象做出适合的反应。

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实时反馈绝对是关键。Saqib Shaikh 说,想像一个情境,当你在一个会议上进行简报。因为这是一个正式场合,因此所有人,包含旁边的同事、上级主管,都只是安静听你说话,不会任意发出声音。所以在你说话的同时,若无法用眼睛去观察听众,你对于他们的反应是毫无头绪的,你甚至不知道应不应该继续说下去,还是暂停下来询问听众的想法。

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这时候,如果有一个 AI 可以帮你辨识听众的反应,实时反馈你他们是不是看起来满意、尤其是还能辨认出特定人士,比方说直属主管的表情和动作如何,这样一个人工智能,将能够大大地让盲人突破限制,改善他们在日常工作中表现。

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非监督学习是视觉 AI 下一步突破关键

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今日我们所谈的视觉 AI ,其实多半仍局限于静态图像、单一图像,但 Saqib Shaikh 想像中的 Seeing AI 2.0,将可以解读一系列的图像、可以掌握使用者的偏好。

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“就像当我与妻子一起在街上走路时,她会告诉我有什么我没看过的新东西、有什么有趣的事物。比方说,她会告诉我我们很喜欢的一间咖啡店关门了。”Saqib Shaikh 说,“一个真正的人可以了解什么是你会感兴趣、什么是你会觉得重要的事物。”

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而 AI 若要能够做到这一点,就不能只是一次辨识单一图像,而是还要能综合理解背后的情境,甚至是接续出现的新的信息。Saqib Shaikh 分析,这意味着后续 Seeing AI 必须运用更多非监督学习的技术来训练 AI,进一步拓展 AI 对多变场景复杂信息的处理能力。

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其实,Saqib Shaikh 早在求学期间意识到,为了让身为盲人的自己表现更好,他必须做很多额外的努力来改变他所处的生活环境,包括不只是自己看书、而是要雇请其他人为他朗读教科书的内容等,才能让自己与其他正常人站在更接近一点的比较基准上。

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当时就有个朋友建议过他,与其只用嘴巴说要改变生活环境,不如实际做点什么真正的改变。这让他早就思考过,从某种角度来讲,残疾者本人其实就是最好的创新者。因为,他们比任何人都了解残疾者最迫切的需求是什么?愿意做什么尝试?可以如何改变?

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然而,在 Saqib Shaikh 进入微软工作的近乎前 10 年,他并未在工作上试图突出任何作为一个盲人的特殊能力。相反的,他让自己就像一名正常的工程师一样,绝大多数时间都投入内部的主流专案,如 Cortana 等。

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(来源:微软)

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“我想,起初我是想证明自己可以成为一个主流的工程师”,Saqib Shaikh 说,而转捩点是出现在他于微软工作的第10年。“工作满 10 年后,我觉得我已经达到了目标,证明了自己的能力,所以我可以开始运用自己的专业去帮助其他人。“

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现在,他终于决定投入自己真正想做的事情,也就是用 AI 来改善残疾人士的生活环境。就像他所说的,“我可以选择用这一种与我自己最相关的方式,从个人经验来理解许多盲人的问题,并且用自己的专业来提供协助。”

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