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 1956年,塞缪尔编制出一个小程序能和机器下棋,这就是第一个人工智能的软件级产品,叫西洋跳棋。

今年,人工智能成功走过一甲子。数据显示,2015年全球AI市场规模为74.5亿美元,预计到2020年全球AI市场将达到183亿美元。人工智能已经成为后智能手机移动计算的前沿方向之一,正在成为下一个风口。

10月14日,在中关村创新创业季组委会联合中关村智造大街、中国移动计算联盟、安创空间共同举办的人工智能年度技术论坛上,中科院自动化研究所的曹黎俊博士就卷积神经网络(CNN)在图像分类和识别上取得的显著提高,总结了在基于深度学习的目标检测方面的思路,分享了中科院课题在人工智能领域的一些软硬件方面的进展,并介绍了他们在视频方面的探索应用——深度相机。

“无论是用CNN还是传统方法,对目标检测、目标分析都有各种各样的问题。如果有深度相机可以扫描三维落体的高度,对我们的算法有非常好的帮助。”曹黎俊说。

中科院课题组开发的是损失成像的三维相机,分辨率较高,最远可到2公里。这款硬件性能堪比国外相关产品,可以解决很多视频监控无法处理的问题,包括非常困难的识别复杂的行为分析。

“有一家创业公司用这款深度相机在银行视频识别方面进行了一些应用实践。我们自己的实践包括了人脸识别,虹膜识别。虹膜识别在墨西哥和迪拜机场都有实践案例。”曹黎俊说。

此外,曹黎俊还分享了这样一个案例。几年前,南京发生一起枪击案。因为破案需要,当时2000多名警察需要观看监控录像,平均每个人要观看相当于3000部电影长度的录像。而曹黎俊团队的“视频浓缩技术”可以按照条件把大量视频进行浓缩,将超长的视频浓缩在几分钟之内播完,而且不影响、丢失目标,还包含了非常复杂的行为识别和分析。这一技术也随之进入大众视野。视频浓缩,可以把几个小时的视频浓缩在几分钟之内播完,而且不影响丢失目标。我们还关注图像清晰化和复员,希望把遇到的模糊案例进行清晰化。如今,CNN精度可以达到近80%。

曹黎俊指出,现阶段不要指望深度学习可以解决一切问题。实际应用中,工业界和学术界的结果往往存在很大的差别,深度学习的数据库越大,智能化越高,而学术界的数据库非常有限。

工信部软件与集成电路促进中心周萌说:“关于人工智能,移动互联在向人工智能转移的关口上,可以看到接口相融合的趋势是相当明显的,在这样的趋势下,以后的产业链上服务的价值将会放大,我们提供更有效的、更智能化的服务,会成为未来的方向。”