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。
对话|安旭龙:爱读哲学书的“手游世界第一打野”******
——天赋觉醒,破境新王。
7月9日,2022英雄联盟手游全球冠军杯总决赛落幕。那一晚,状态更胜的NV战队问鼎首届全球冠军杯冠军,打野选手安旭龙(比赛ID:Long)荣膺总决赛最有价值选手(FMVP)。
彼时,他即将迎来自己的22岁生日。
捧起冠军奖杯时,Long被队友簇拥在了最中央。卸下压力的他,终露笑容。
两个多月后,NV战队捧起2022英雄联盟手游艾欧尼亚杯。队伍用一座新的奖杯为莫干山之行画上完美句点。而安旭龙再度荣膺FMVP。
“顺境中,你是我们最坚实的后盾。面临困境,你带我们突出重围,以一敌百,一击制胜。”NV战队为获胜功臣送上了这样的评价。在很多人看来,Long便是他们眼中的“手游世界第一打野”。
过往比赛中,“Unstoppable(不可阻挡的)”或许是形容Long用到最多的一个词,赛场上的他总能给予对手致命一击。而在生活中,他却是个佛系的人。对于未来,总喜欢说“走一步,看一步”。
其实一路走来,他对于电竞的热爱,从未改变。骨子里,Long向往王者,执着追求胜利。
端游青训营的苦涩
从小学就开始玩游戏的Long,最初只把它当成一种娱乐。用他自己的话说,“最早的我,应该算是一个没有天赋的人吧。”
2019年冬天,彼时快20岁的Long参加了英雄联盟端游官方青训营。在众多选手中,他的年龄和操作水平并非条件最佳。
“有场选拔赛是给各大俱乐部经理看的。我在那场BO1出现了失误,让大家觉得我不太行。当时玩的蜘蛛女皇,在F6的位置闪现过墙去E对面的轮子妈,结果被她的护盾挡住了。”对于这次在外界看来颇为“离谱”的操作,Long记忆犹新。
那次的操作最终未能成功,导致队伍团战失利。但在Long心里,操作前他便有着自己的想法。“当时我和认识的一个教练说了我的想法和比赛里的情况,他很喜欢我,也很理解我。”
可即使这样,在最终的选人环节,Long依旧遗憾落选。
进军手游
在Long看来,选择加入手游,也是抱着试试看的心态。加入NV战队后,没有任何手游基础的他水平却很快上升到了国际服前十名。但全新组建的队伍,对于Long的挑战同样很多。
他回忆道,“刚加入队伍时,我的脾气不太好,觉得队友哪里做的不好,就会爆发。比如他们不听我的话,或者训练赛不认真时,我就会说:既然你们不好好玩,那我也不好好玩了。”
去年8月的星火邀请赛上,NV战队错失冠军。在返程大巴车上,Long默默落泪。“那是我第一次体验到被淘汰、作为失败者离场的感觉。”好胜心很强的Long向来不喜欢失败的感觉。在他的理解中,即使自己不是职业选手,也会拼尽全力赢下游戏。
手游冠军杯,夺冠
经过了一年多磨合,在英雄联盟手游全球冠军杯来到时,Long的最初想法是能打进八强。从入围赛,到八强赛,再到四强赛,队伍的状态有些起伏不定。
可当决赛真的到来,Long开始冷静地分析局势。那晚的首局比赛,NV战队完成逆风翻盘,先拔头筹。“第一局结束,我就感觉大概率能夺冠”。
“记得最后一波我们推高地之前,我还和队友说,大家都别急,慢慢推,平静一点。而推掉之后,我说,现在你们可以急了,可以膨胀了。”
就这样,Long拿到了手游职业生涯中第一个分量十足的冠军。
爱读哲学书
成功当选FMVP后,Long并没有显得十分激动。对于这种平静,他归功于自己阅读的哲学书籍。
在社交媒体为数不算多的动态中,除电竞外,很多都是Long晒出的读书照片。从解读“孔孟思想”的著作,到讲述古老智慧的《易经的奥秘》,他在其中收获良多。“里面有一些话,告诉你做人要谦虚一些,不要太高看自己。”
或许,这就是大家认为Long为人谦逊的原因。
9月17日晚,英雄联盟手游艾欧尼亚杯决赛资格争夺战结束,NV战队击败FPX战队,进入赛事5强。
赛后,Long平静地表示:以后要多学习,慢慢进步。即使已经拥有冠军头衔,他依旧认为自己不是最强的。
此前2022英雄联盟手游赛事星光派对中,Long一人斩获TOP10选手、最受欢迎选手等四个奖项。
总决赛中,他再度斩获FMVP头衔。“想不到来莫干山能拿到第五个奖。”发表获奖感言时,他这样说道,满是自豪。
“做职业选手,就是一定要赢。”这是Long一直所信奉的,因为他深知电竞选手为何而生。
以下为专访部分摘编:
中新电竞:夺得全球冠军杯冠军、拿到FMVP,这些是你在职业生涯最初设想到的吗?为什么夺冠后还表示要向其他打野多学习?
Long: 最初没预料到,当时只设想去进八强。作为打野,想集大成于一身,所有人都会有优点和缺点。以后还是要多学习,慢慢进步。之后打比赛会用正常的心态去进行。
中新电竞:你曾经回忆,在端游青训营中,你用蜘蛛闪E希维尔的操作失误,影响了俱乐部对你的看法。但从你的角度来看,那次尝试非常特别。现在你还会坚持尝试类似操作吗?
Long:我一直以来都是这样。“我宁愿犯错,也不想什么都不做”这句话自己很认同,我也的确是这种风格的选手。
中新电竞:你说初到NV战队时,会因队友训练不认真发脾气,因失利而流泪,这是出于好胜心吗?现在你和队友的沟通方式是否有所改变?
Long:现在基本上都是和队友好好沟通,但比赛失利也会觉得失落。(情绪)是一种双刃剑,如果脾气太随和的话,队友有时会不认真打。我属于那种比较随缘的人,走一步看一步。
中新电竞:如果选择一个英雄联盟的英雄来代表自己,你会选谁?能否给观众推荐一个适合上分的英雄?
Long:选择“破败王”,它的魅力太强大了。操作上就有特殊魅力,可以玩遍所有英雄。向大家推荐“蔚”,比较简单,属于那种无脑大招。
中新电竞:你的队友Y1ze作为Theshy的粉丝最终决定冠军皮肤选择锐雯,你是否也有比较喜欢的选手?为什么会喜欢他?
Long:最初是喜欢Mlxg,后来是Tarzan和Canyon。我只喜欢强者,谁拿冠军我就喜欢谁。风格也受到了他们的影响。
中新电竞:之前的活动中,你跟周杰伦一队打比赛,你觉得他的操作如何?
Long:和他打比赛的时候不敢指挥,杰伦玩得开心就好。
中新电竞:一路走来,你觉得自己最大的收获又是什么?
Long:最大的收获是拿到了最高荣誉,成为了有称号的打野。未来想鞭策自己,往最强进发。
作者:刘星晨
(文图:赵筱尘 巫邓炎) [责编:天天中] 阅读剩余全文() ![]() 盈彩网下载地图 |