哥伦比亚工程学院推出新计算机视觉技术 可使AV预测未知动作

据外媒报道，哥伦比亚大学工程学院的研究人员开发了一种计算机视觉技术，该技术利用人、动物和物体之间的高级连接，对机器对接时会发生什么提供更直观的感知。哥伦比亚大学计算机科学助理教授Carl Vondrick说：“我们的算法使机器能够更好地预测人类行为，从而更好地协调机器和我们的行为。这一研究结果为人机合作、自动驾驶汽车和辅助技术开辟了更多的可能性。”研究人员表示，到目前为止，预测视频接下来几分钟内动作事件的最准确方法。在分析了数千小时的电影、体育比赛和“办公室”节目后，该系统学会了预测数百种活动，从握手到碰拳头。当系统无法预测具体行动时，它会找到一个更高层次的概念来连接行动，即“问候”。

以前预测机器学习的尝试，包括团队尝试，一次只预测一个动作。该算法决定是否将动作归类为非动作，如拥抱、击掌、握手，甚至“忽略”。但当不确定性很高时，大多数机器学习模型无法在可能的选项中找到共性。哥伦比亚大学工程学院的博士生Didac Suris和Ruoshi Liu决定从不同的角度处理长期预测问题。苏里斯说：“未来的一切并不总是可预测的。当一个人无法准确预测将要发生的事情时，他们会谨慎行事，并在更高的抽象水平上做出预测。我们的算法是第一个学会抽象推断未来事件的能力的。”因此，苏里斯和刘重新研究了古希腊数学问题。在高中，学生们将学习熟悉而直观的几何原理：直线就是直线，平行线永远不会交叉。大多数机器学习系统也遵循这些原则。然而，其他几何形状具有奇怪和违反直觉的特征，如直线弯曲和三角形突起。Suris和Liu利用这些不同寻常的几何结构构建了人工智能模型，以组织先进的概念并预测未来的人类行为。麻省理工学院高级研究科学家、麻省理工大学IBM Watson人工智能实验室联合主任Aude Oliva说：“预测是人类智能的基础。机器会犯人类从未犯过的错误，因为它们缺乏我们抽象推理的能力。这项工作是弥合这一技术差距的关键一步。”。“研究人员开发的数学框架允许机器根据其未来的可预测性来组织活动。例如，我们知道游泳和跑步都是锻炼的形式。这项新技术可以学习如何自行对这些活动进行分类。该系统可以识别不确定性，在确定时提供更具体的操作，并提供更多的属l不确定时的预测。研究人员表示，这项技术可以使计算机更接近于评估环境和做出微妙的决定，而不是预先编程的动作。该论文的共同主要作者Liu说， “这是在人类和计算机之间建立信任的关键一步。信任来自于机器人真正理解人类的感受。如果机器能够理解和预测我们的行为，计算机将能够无缝地帮助人们进行日常活动。与以前相比，尽管新算法更准确地预测基准任务，但下一步将验证算法是否ithm在实验室外是有效的。研究人员表示，“如果该系统能够在不同的环境中工作，它很可能部署机器和人类，从而提高我们的安全、健康和安保。该小组计划继续使用更大的数据集和计算机，以及其他形式的几何体，以提高算法的性能。”。Vondrick评论道：“人类的行为往往是出乎意料的。我们的算法可以让机器更好地预测他们下一步要做什么

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