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来源：快三平台计划群2024-02-13 17:48

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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。

东西问丨莫毅明：中国数学研究如何借助国际交流飞速提升？******

　　中新社香港1月30日电题：中国数学研究如何师夷长技飞速提升？

　　——专访香港数学家莫毅明

　　中新社记者韩星童

　　1980年，莫毅明在普林斯顿大学工作期间，遇到了首批来自中国的留学生，他们一边汲取新知识用于推进自己的学术研究，一边将国外先进的研究成果介绍回国。莫毅明从他们身上看到了推动国家数学发展的动力和梦想。

　　不久前，莫毅明获得2022未来科学大奖—数学与计算机科学奖，他近日接受中新社“东西问”专访，回溯自己的数学梦，也梳理中国数学如何从改革开放前的落后状态，师夷长技，奋起直追，取得丰硕成果。

　　现将访谈实录摘要如下：

　　中新社记者：可否谈谈您是如何踏上“数学之旅”？这一过程中，是否有对您影响深远的人？

　　莫毅明：我父亲对数学感兴趣，我很小的时候就希望做一些对中国有贡献、对中华文化以及文明有贡献的事情。我小时候资源很少，都是从图书馆借书回来看，或者看高我一级的姐姐的课本。那时候数学刚经历改革，从旧数学过渡到新数学，我恰好是在这个关口，我姐姐那一年还是念旧数学，我就开始念新数学，她的旧数学教材我就拿来念，是比较以解题为中心的，比如平面几何，我非常感兴趣，也非常着迷。我既学了非常有内容、比较古典的数学，也受到新数学几何集合论与数理学逻辑的影响。

　　我中学的那位老师水准应该是教大学的，他编写的教材用新数学的语言把旧数学的内容放进去，还把一些新数学里的基础数学内涵较早地讲给我们听，比如线性代数、概率论等。我离开香港的时候数学根底已经比较扎实了，范围比较宽，也比较深，所以到大学的时候马上就可以学习研究院的课程研究了。

　　中新社记者：您认为作为一个数学家，为何掌握不同学科的知识也如此重要？

　　莫毅明：在很多大学，学数学可以拿文学硕士，也可以拿理学硕士。其实，做数学需要有很多灵感和创造力。因此，有人把数学看成是在文科和理科的中间。

　　很多数学家都有别的能力，比如同时也是音乐家、画家等，而我就对文学很感兴趣。一个人如果对世界了解得比较宽，自然灵感来源就多了一些。

　　中新社记者：您如何理解数学之美？跟别的学科相比，它更吸引您的地方在哪里？

　　莫毅明：“宇宙之大，粒子之微，火箭之速，化工之巧，地球之变，生物之谜，日月之繁，无处不用到数学。”这是华罗庚的名言。数学的美是一种比较抽象的美，是可以用很简单的方法叙述一个真理，特殊的例子可以一个一个情况去解决，看通以后可以几句话就把很多的努力总结起来。它的美就在于简洁，而且要贯通。

　　在数学的世界里面，要解的问题总比能解答的人要多。所以，只要有人类，数学这个学科就会存在。这个追求过程无穷无尽，这也是吸引我的一个方面。

银河星空。吴德军摄

　　中新社记者：从宏观角度来看，您认为数学研究需要怎样的环境？香港和国家整体的数学水准，跟世界最高水准相比如何？

　　莫毅明：数学要发展，要有很多有动力和梦想的人。1980年，我在普林斯顿大学工作，那段时间遇到第一批中国留学生，他们非常有动力地去学新的东西，一方面是自己做研究，另一方面是把这些新的内容介绍回国，我也一早就参与了这个行动。当我在斯坦福大学写完博士论文后，第一个学术项目就是到中国科学院做了一个月的演讲，从学生的角度把一些比较新的东西介绍给他们，也是在那个场合，我开始认识一些后来的合作伙伴。

　　今天跟1980年比较，中国在数学领域的进步是非常明显的，可以说取得了非常优秀的成果，在某些数学领域达到了世界水准，人才也是辈出。我对中国数学的发展充满信心。

　　要让中国的数学水准提升得更快，研究的环境、交流的环境是重要的，需要有一个开放的环境，比如数学研究所举办研讨会或者数学会议，我们应该寻找更多机会跟国际上各方面优秀的人才分享彼此的研究灵感、成果，在互相交流的过程中或许可以找到新路径，我个人也得益于有这种机会。

2022年7月，第九届世界华人数学家大会(ICCM)在南京举行，莫毅明通过视频发言。泱波摄

　　中新社记者：您在香港和海外都拥有读书、执教的经验，您认为中西方在数学研究和相关人才培育方面，有哪些相同和不同的地方？

　　莫毅明：可以从大学学习中看出一些区别，中国可能比较重视每个领域的基础课程，这受到考试制度的影响。国外的考核方式灵活一点，我也吸收了这些经验并尝试在香港大学的教学设计中实践出来。举个例子，研究生水准的课程，除了让他们去做一些习题，我还会利用口试形式。

　　在做研究的时候，很重要的一点是，学生有能力提出问题，也能够对别人提的问题作出比较迅速的反应。做研究往往是别人没有做过的问题，所以需要在别人的知识的基础上构思一些新的想法去做新的题目。说一百句别人知道的话，比不上说一句别人没有说过的话。现在中国教育需要做的就是让学生有表达自己的机会，我个人试图让学生在表达自己的过程中，找到新的方向或者解决问题。

　　中国的数学文化很着重解题，解题是很重要的，但要创造新的方向是要综合各个方面或者有崭新的想法。这种能力应该是通过别的途径获得的，跟有经验的合作者交流是很重要的，我非常鼓励国际上的合作。

　　中新社记者：您于2022年10月当选香港科学院副院长，也是香港第五位获得未来科学大奖的科学家，您对未来加强香港和内地的科研交流与合作有何想法？

　　莫毅明：香港科学院涉及到很多别的学科，香港在哪一方面可以更表现自己，让全世界知道香港在自然科学方面是站在世界的很高的水准，这些都是需要照顾的地方。让香港科学院受到世界重视，这一点很重要，不纯粹是数学学科范畴的问题。

　　至于学科的建设，比较自由的交流形式是最好的，前几年当然是因为疫情的缘故交流有些困难，尽管可以通过网上形式，不过有很大的区别。数学非正式交流很重要，要是有一个访问学者，你跟他有共同的研究兴趣，如果他有机会哪怕一两个礼拜跟你讨论，能够达到的效果也往往远比开一个会好。

　　现在我可能更重视年轻人的培养，数学传承的观念是很重要的，因为这个团体不是很大，学问在不断创造的同时也会流失一些学生，如果没有办法传承的话(数学研究)可能就会停下来，别的团队会在这方面开展工作，中国可能就会失去一些有代表性的数学研究的发展方向，所以这种传承是很重要的。我希望未来数学研究在发展新的方向的同时，要保证一些已经在国际上有高水准的项目能够不断发展。(完)

　　受访者简介：