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        心理學(xué)與人工智能視覺技術(shù)

        2018-12-17 07:31:24李之齊浙江理工大學(xué)
        消費(fèi)導(dǎo)刊 2018年23期
        關(guān)鍵詞:形狀心理學(xué)物體

        李之齊 浙江理工大學(xué)

        一、發(fā)展背景:心理學(xué)與人工智能的相遇

        在《人工智能標(biāo)準(zhǔn)化白皮書(2018)》中人工智能是這樣定義的人工智能是利用數(shù)字計(jì)算機(jī)或者數(shù)字計(jì)算機(jī)控制的機(jī)器模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能,感知環(huán)境、獲取知識(shí)并使用知識(shí)獲得最佳結(jié)果的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)。人工智能學(xué)者們致力于設(shè)計(jì)更加先進(jìn)的算法和系統(tǒng)以模擬甚至延展人腦的智能,借助傳感器等器件產(chǎn)生對(duì)外界環(huán)境(包括人類)進(jìn)行感知,甚至可以像人一樣通過聽覺、視覺、嗅覺、觸覺等接收來自環(huán)境的各種信息,對(duì)外界輸入產(chǎn)生文字、語(yǔ)音、表情、動(dòng)作(控制執(zhí)行機(jī)構(gòu))等必要的反應(yīng)。借助于按鈕、鍵盤、鼠標(biāo)、屏幕、手勢(shì)、體態(tài)、表情、力反饋、虛擬現(xiàn)實(shí)/ 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等方式,人與機(jī)器間可以產(chǎn)生交互與互動(dòng),使機(jī)器設(shè)備越來越“理解”人類乃至與人類共同協(xié)作、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。而心理學(xué)則是在研究人類本身的知覺,感覺,記憶,情緒,情感等心理機(jī)制,探討意識(shí)與行為的之間的聯(lián)系,從某個(gè)角度來看,心理學(xué)在研究人類行為的心理機(jī)制,而人工智能在研究智能系統(tǒng)運(yùn)作的心理機(jī)制。

        二、心理學(xué)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺的啟發(fā)

        從心理學(xué)的角度來講,人類的心理行為機(jī)制是一個(gè)黑箱,由于神經(jīng)科學(xué)的局限我們不能直接的認(rèn)識(shí)到大腦運(yùn)行的機(jī)制,只能通過操作外部環(huán)境觀察行為反饋來理解心理。同樣的深度學(xué)習(xí)的層級(jí)越來越深,任務(wù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜,人工智能的運(yùn)行方式對(duì)我們來說也是一個(gè)黑箱(Bornstein,2016;Lipton,2016)這種不透明性阻礙了尋求改進(jìn)這些模型的基礎(chǔ)研究,以及這些模型在現(xiàn)實(shí)世界問題中的應(yīng)用(Caruana et al.,2015)。既然目前人工智能的視覺不但能夠識(shí)別物體,理解物體間的關(guān)系,甚至通過體會(huì)情感,這樣就有能力完成一些以前人類才能完成的心理學(xué)任務(wù),利用心理學(xué)實(shí)驗(yàn)來探究人工智能的“黑箱”并對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),下面兩個(gè)例子就會(huì)展示人工智能完成心理學(xué)任務(wù)。

        (一)人工智能心理學(xué)實(shí)驗(yàn)室。DeepMind公司的就專門為人工智能開設(shè)了一個(gè)虛擬3D游戲世界中的心理學(xué)實(shí)驗(yàn)室―Psychlab(Leibo, J.Z., D'Autume, C.D.M.,2018),人工智能能夠在這個(gè)實(shí)驗(yàn)室像正常人一樣環(huán)顧四周,而試驗(yàn)給予的視頻圖像刺激顯示在實(shí)驗(yàn)室中的顯示器中,給人工智能一個(gè)相應(yīng)的任務(wù),如果完成任務(wù)智能體會(huì)獲得獎(jiǎng)勵(lì)。JoelZ.Leibo在他的論文中展示了8種任務(wù),如圖4所示,分別為:1.連續(xù)識(shí)別:判斷面前的物品是否曾經(jīng)出現(xiàn)過。2.變化檢測(cè),判斷前后出現(xiàn)的兩組圖,是否發(fā)生了變化。3.任意的視覺映射,面前出現(xiàn)一個(gè)物體和四個(gè)標(biāo)簽,標(biāo)簽中只有一個(gè)是綠色。下次這個(gè)物體再出現(xiàn)的時(shí)候,要判斷出對(duì)應(yīng)的綠色標(biāo)簽在哪個(gè)位置。4.隨機(jī)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)方向判斷:畫面中間的圓形區(qū)域,會(huì)出現(xiàn)大量的隨機(jī)點(diǎn),人工智能需要指出主要的運(yùn)動(dòng)方向。5.視覺搜索:在一堆物體中發(fā)現(xiàn)要尋找的目標(biāo)。6.玻璃圖案測(cè)試:要判斷兩個(gè)圖案中,哪一個(gè)是同心的玻璃圖案。7.視敏度測(cè)試:測(cè)量人工智能在不同對(duì)比度下的視敏度。8.多對(duì)象追蹤:畫面中有一組兩種顏色的小球,隨后全部變成統(tǒng)一顏色并開始移動(dòng),最后指定一個(gè)小球,人工智能要判斷原來這個(gè)球的顏色是什么。實(shí)驗(yàn)者利用人工智能的試驗(yàn)結(jié)果與人類進(jìn)行相同試驗(yàn)的試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行比較,來對(duì)人工智能進(jìn)行改進(jìn)。

        (二)心理學(xué)實(shí)驗(yàn)改進(jìn)人工智能。以Jaderberg等人2016年提出智能體UNREAL為例(Jaderbe rg et al,2016),在指向目標(biāo)任務(wù)中,UNREAL與人相比,對(duì)目標(biāo)和誘餌的大小非常敏感,目標(biāo)大時(shí)學(xué)習(xí)速度要快得多,誘餌大時(shí)最終性能不太理想(如圖1),這種發(fā)現(xiàn)也帶來了對(duì)一個(gè)簡(jiǎn)單的中央凹視覺模型的具體改進(jìn),顯著提高了UNREAL在其他Psychlab任務(wù)上的表現(xiàn)。

        因?yàn)檠芯咳蝿?wù)的相似性,心理物理學(xué)與認(rèn)知心理學(xué)的研究范式正不斷應(yīng)用在人工智能領(lǐng)域,不止在視覺領(lǐng)域。例如,將大量關(guān)于情景記憶的研究應(yīng)用到情景記憶體系結(jié)構(gòu)的最近的人工智能研究中(Blundell et al,2016),并應(yīng)用技術(shù)從語(yǔ)義認(rèn)知研究到概念信息的最新模型(Raposo et al,2016)。

        圖1 (1)連續(xù)識(shí)別(2)變化檢測(cè)(3)任意的視覺映射(4)隨機(jī)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)方向判斷(5)視覺搜索(6)玻璃圖案測(cè)試(7)視敏度測(cè)試(8)多對(duì)象追蹤

        (三)人工智能形狀偏好。人對(duì)看到的不認(rèn)識(shí)的東西與語(yǔ)義概念進(jìn)行匹配的時(shí)候,會(huì)通過采用歸納偏好來消除許多不正確的推理,比如:1.整體偏好,概念指向完整物體。2.分類偏好,概念指向意見食物的基本類別。3.形狀偏好,概念基于意見是我的形狀顏色或材質(zhì)。SamuelRitte(2017)的團(tuán)隊(duì)證明了人工智能在小樣本的情況下認(rèn)識(shí)對(duì)象時(shí)同樣存在偏好,他們向深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展示了三個(gè)物體的圖形:一個(gè)測(cè)試物體,一個(gè)與測(cè)試物體顏色相同但形狀不同的物體,一個(gè)與測(cè)試物體形狀相同但顏色不同的物體(如圖2)。之后通過記錄測(cè)試物體和和形狀相同物體而非顏色相同物體被做出同樣標(biāo)注的次數(shù)占比來測(cè)量形狀偏好。發(fā)現(xiàn)他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如同人類一樣對(duì)物體的形狀有更強(qiáng)的偏好(相比較對(duì)物體的顏色或質(zhì)地而言)。換言之,它們也具備形狀偏好。并且同人類偏好形成的過程相同,形狀偏好在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)也是逐步顯現(xiàn)的。

        圖2 人工智能的歸納偏好

        三、結(jié)束語(yǔ)

        綜上所述,心理學(xué)已經(jīng)滲透到人工智能視覺的方方面面,借助于注意力機(jī)制,長(zhǎng)短時(shí)記憶機(jī)制等心理機(jī)制的幫助,人工智能已經(jīng)不僅僅在感覺上認(rèn)知看到的內(nèi)容,更能從知覺上理解它。甚至我們還可以讓它們做人類的心理學(xué)實(shí)驗(yàn)來認(rèn)知人工智能的心理構(gòu)造,為改善智能體能力提供了參照。盡管如此,現(xiàn)在的人工智能距離真正的強(qiáng)人工智能還有很長(zhǎng)的路要走,學(xué)習(xí)效率低,通用性差,動(dòng)機(jī)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)困難,都是當(dāng)前道路上遇到的問題,只有利用好計(jì)算機(jī)視覺才能更好的完成人類的工作。

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