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。
“抗中”换“和平”,民进党真能“保台”么? ******
“九合一”狼狈败选的民进党,等不及新年就打算改换口号了。
2022年12月24日,民进党新主席的参选者赖清德在参与活动时提出了所谓“和平保台”的口号,表示“希望大家能够和平相处”。28日,民进党公布台湾地区基层公职人员“九合一”败选报告,代理党主席陈其迈再次使用“和平保台”的字眼。
以所谓“和平”代替“抗中”,究竟是文字游戏,还是民进党的两岸政策真的有变?
为竞选打出动员口号
1月15日民进党补选党主席在即,“和平保台”的提出对于赖清德有紧迫意义。有观点认为,尽管赖胜选的悬念不大,但在其“台独工作者”的政治底色上,如何调整民进党两岸政策路线,是观察赖此次竞选表现以及今后政治前途的一大重点。
显然,这一口号是想与蔡英文任主席时期的“抗中保台”路线进行区隔,有台媒认为是与过去作“切割”。
检讨选举失败的原因时,有民进党人士指,时下台湾民众担心战争风险的心理已经大增,继续把对抗性强烈的口号作为标语,是这次民进党选战策略的重大失误。
身为民进党当局副领导人,赖清德亲眼得见操作“抗中保台”在“九合一”选举中失效,他定不愿重蹈覆辙。用“和平”替换“抗中”,表面上看似想降低对抗意味,弱化仇恨动员的效果。
尤其是,在台美勾连愈加公开化的2022年,大陆军演强力震慑“台独”势力,而民进党当局只能“装聋作哑”,甚至掩盖导弹穿越台岛上空的消息。“抗中”是玩假,选票才是真诉求。
民进党诉求的“和平”能“保台”吗?
身为民进党内的“独”派势力,赖清德背后的支持者及深绿选民对其施加的压力,让他在选择两岸路线时空间更小。民进党现下诉求的所谓“和平”可以“保台”吗?“保台”保的又是什么?
大陆一再对台宣示推动两岸关系和平发展的诚意与善意,民进党当局高层也时常把“和平”挂于嘴边。然而二者并非一样东西。大陆强调“和平统一、一国两制”,是在两岸双方有政治共识的基础上实现永葆和平;而民进党当局的“和平”更像是执政合法性的幌子,以战争威胁来制造民众恐慌,用以巩固顽抗大陆的执政“民意”。
二者谁秉持诚意、谁夹带私货,并不难分辨。
做出降低两岸对抗的姿态,并不意味赖清德会放弃“独”的政治诉求。一再突出“保台”愿景,实际却是民进党为了“保住”权柄的一党之私,甚或是保留从“保持现状”到“渐进台独”的可能性。
只要民进党党纲中求“独”的所谓“神主牌”不下架,不承认台湾是中国的一部分,仍然操弄各种分裂祖国的伎俩,所谓的“和平”就只会是一场空谈,更遑论“保台”。反而会是“票投民进党、青年上战场”。
没有实际行动,空喊口号毫无意义。背负着深绿政治势力的包袱拿下主席之位,赖即便调整该党两岸路线,能成功“保台”吗?无论如何包装,换汤不换药、新瓶装旧酒的“台独”路线,都只会是绝路。
如何才能真保台?
民进党内部一方面在调整其两岸路线,另一边也在延长兵役政策,惹得岛内年轻群体怨声载道。这与民进党自我标榜的重视青年背道而驰。
要讨好美国、又要挽回失去的选票,成为该党如今一大难解的罩门。但外人靠不住,“台独”没出路。经过这几年,更多人认清美国只把台湾当做一枚其遏制中国的棋子,让台湾充当“炮灰”“豪猪”“肉垫”。民进党的言行不一、表里不一,让其在台湾民众心目中的信用度沦落为负值。
2016年和2020年,民进党两次选举都为民众开出“拼经济、护和平”的竞选支票,说明他们并不是不知道选民要的是能看得见的社会发展和踏实的安全感,但他们既无诚意也无能力真正回应民意。于是利用“抗中保台”口号煽动民粹情绪,将兑现不了的承诺渲染成为选举时的肾上腺素。可如今,在军购不断、兵役延长、民生疾苦的现实下,选民们早已看透民进党的虚妄。
于台湾主流声量场,越来越多的人在开始回忆2008年至2016年两岸关系大交流、大合作、大发展的良好局面。今天看来,当时在和平发展的主题下,台海局势稳定,两岸各领域交流合作深入推进,民间热络往来前所未有。即便是后来受到民进党当局阻挠和新冠疫情的不利影响,两岸民众希望交流合作、和平发展的呼声从未减弱。
民进党的“台独”论述、分裂活动以及外部势力干涉两岸事务,是近年台海局势日益严峻复杂的根源。听其言,更需观其行。要想真正保台,民进党两岸路线的调整是否务实可行,应以能否体现一个中国原则、是否有利于两岸关系和平发展、是否有利于两岸民众福祉来衡量。否则就只是空谈,只会“害台”。
艾凉
(文图:赵筱尘 巫邓炎)