突破全息直觉理论打造机器智能引擎记复旦大学(3)
【作者】网站采编
【关键词】
【摘要】可以预见, 随着这些新的人工智能理论与方法研究的不断深入, 人工智能将有望突破现阶段理论及应用瓶颈, 朝着通用人工智能的目标更进一步。 突破
可以预见, 随着这些新的人工智能理论与方法研究的不断深入, 人工智能将有望突破现阶段理论及应用瓶颈, 朝着通用人工智能的目标更进一步。
突破智能芯片技术
人工智能在某些领域已经展现出比人类更加强大的能力,在一些医疗诊治过程中,利用医疗影像进行诊疗的时候,人工智能甚至会比许多有经验的医生诊断的结果更准确。然而,当智能机器面对其他新的问题时,是否也可以很快地学习并掌握处理的技能?
答案是:当然可以。
如今,张立华和他的团队,正在计算机视觉领域围绕多模态智能感知方面在进行研究,为包括无人机、智能驾驶汽车在内的智能机器提供多模态智能感知的技术,让它们学会去感知和理解周围的环境,最终懂得做出最优的判断和决策。
智能感知的算法非常复杂,不仅要做到实时反应,还要尽量满足各类真实场景低功耗的需求,这对智能芯片提出了更高的要求。在开发多模态智能感知技术的同时,张立华和团队也在对嵌入式智能感知芯片进行探索。
张立华说,多模态的智能感知不仅仅要基于可见光视觉,也要结合激光雷达、毫米波雷达等传感器技术,把它们获取的信息融合在一起,进一步提高智能感知芯片的精度和可靠性。
未来,智能芯片就相当于智能机器人的核心大脑,有强大算力,还有足够的智能化水平。不仅要具备强大的感知能力,还要有足够智能的控制决策能力,他把它称为智能计算与控制芯片,这将是一款完全面向机器人和一些智能无人系统的全新的芯片。“国内的芯片技术还相对落后于美国等国家,我们正在努力探索,希望实现技术的突破和创新,开发出属于中国自己的嵌入式智能芯片技术。”
行为识别研究是张立华和团队正在攻克的另一领域。作为国家信息技术标准化技术委员会生物特征识别分委会行为识别工作组的组长,张立华说,行为识别技术有着更广泛的应用领域。比如,在安防中,可以识别检查对象是否可能做出危险的行为或动作。
在行为识别领域,步态识别是一个热门的研究方向。“哪怕看不见这个人的脸,但如果能找到走路的一段视频,通过分析他的步态特征,就可以大概率地识别出一个人的身份。”如今,张立华和团队正在将行为识别应用于体育运动中,如在花样滑冰或者速度滑冰运动中,运动员的动作、姿态是否标准,就可以通过行为识别技术甄别,从而进行智能化的训练分析。
在人工智能领域,脑机交互技术被誉为一项改变未来的技术,在“三元空间群体智能理论”研究中,脑机交互技术的突破将起到决定性的作用。“脑机接口就是通过解析人的脑电波信号,可以识别出人的意图,包括在脑子里思考的语言。比如,我可能想了一段话,但我并没有说出来,通过脑机交互却可以将这些信息提取出来。”
课题组学术讨论
张立华说,未来的脑机交互技术将真正颠覆现有的人机交互方式,人类和机器人可以通过脑机解码实现思维的联通与交互。“人类和机器人之间,不再需要键盘,通过脑机交互,人类的想法就可以自动传输给机器人。”
教会机器友好向善
人工智能的全球竞争已经拉开了帷幕。在中国,人工智能已经有了良好的发展基础,但涉及芯片等核心部件,仍受制于人。
在张立华看来,复旦大学成立智能机器人研究院,就是希望打破这一局面。围绕突破国际智能机器人领域的战略性、基础性、前沿性等相关重大科学问题,以智能计算、智能芯片、智能机器人及应用工程的交叉为突破点,以产业需求和包括机器人国家重点研发计划等重大任务为牵引,研究智能机器人信息处理与控制、核心器部件、系统集成与应用等理论与技术,并应用于智能医疗机器人、智能工业机器人、智能服务机器人的研发和产业化,最终致力于形成全自主知识产权的系列智能终端和以机器人为智能终端的新产业研发经济模式。
团队成员之一的董志岩博士毕业于吉林大学,在研究生阶段曾长期跟随已故著名科学家黄大年进行无人机控制方面的研发工作。彼时,张立华也正在与黄大年团队密切合作,负责研发一个以VR虚拟现实来辅助分析地质空间结构的技术。正因为这一交集,2018年,董志岩加入了张立华的团队,并在其中负责智能感知与控制以及集群控制等方向的研究;负责脑机交互的团队成员康晓洋博士毕业于上海交通大学,瑞士洛桑联邦理工学院博士后的经历使他认为,神经与脑机接口器件在智能机器人领域大有可为;陈迟晓博士则毕业于复旦大学,主要负责人工智能芯片研发的他认为,芯片的开发是中国的战略需求,无数的中国智能科学家都在激发着自己的创新能力。
文章来源:《清华大学学报》 网址: http://www.qhdxxbzz.cn/qikandaodu/2021/0412/1018.html