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。
漂亮的加拿大一枝黄花为何成为“恶魔之花”******
近日,一热心网友在湖北省武汉市城市留言板留言发现一重要入侵物种加拿大一枝黄花,该市农业局迅速响应并妥善处理。
网友城市留言板留言及回复
(图片来源:网络)
党的二十大报告明确提出:“加强生物安全管理,防治外来物种侵害”。防治外来物种侵害,事关生物安全,受到各界关注。在深秋季节,我们常常可以在路边看到一种盛开黄花的植物,这种植物就是加拿大一枝黄花,看看下图中美丽的花朵,你能想象它被部分生态学家、植物学家们戏称为“生态杀手”“恶魔之花”吗?在原产地,加拿大一枝黄花是难得的兼具观赏和药用的植物。但是它们到我国成功定殖以后,逐渐衍变成“生态杀手”——“恶魔之花”。
加拿大一枝黄花
(图片来源:中国植物志)
如何识别加拿大一枝花?它从哪里来?
路遇小黄花,到底该如何认清它们呢?首先明确,咱们本土是存在一枝黄花的,而且有好几种,与加拿大一枝黄花同属。比如一枝黄花(Solidago decurrens)、钝苞一枝黄花(Solidago pacifica)、毛果一枝黄花(Solidago virgaurea)。这些都是无害的本土植物,我们不用挨个都分得明明白白,只需要搞清楚它们和加拿大一枝黄花的区别就行。
加拿大一枝黄花(学名:Solidago canadensis L.)是桔梗目菊科的植物,又名黄莺、麒麟草。多年生草本植物,有长根状茎。最高可达2.5米。叶披针形或线状披针形,长5-12厘米。头状花序很小(4-6毫米),在花序分枝上单面着生,多数弯曲的花序分枝与单面着生的头状花序,形成开展的圆锥状花序。总苞片线状披针形,长3-4毫米。边缘舌状花很短。
加拿大一枝黄花
(图片来源:中国植物志)
加拿大一枝黄花原产于北美,是美国东北部和加拿大分布最多的多年生草本植物,现已成为世界范围内的入侵植物。到目前为止,它已经蔓延到大多数欧洲国家、亚洲、澳大利亚、新西兰和其他地区。从山坡林地到沼泽地带均可生长,常见于城乡荒地、住宅旁、废弃地、厂区、山坡、河坡、免耕地、公路边、铁路沿线、农田边、绿化地带。
加拿大一枝花在世界各地的分布
(图片来源:Chemistry Biodiversity)
加拿大一枝黄花会造成哪些危害?
作为一种多年生草本园艺植物,加拿大一枝黄花自1935年作为观赏植物引入上海、南京等地以来,现于我国广泛分布。种子数量极多,种子萌发成活率高。它能在荒地或受干扰的环境中迅速形成幼苗种群,并迅速蔓延,成为一种常见杂草。例如,研究发现一个6株的小群体8年可以演变成1400余株的大种群。它们对众多生态系统(如农田、荒地、草地、森林等)具有显著的负面影响,据统计,一旦该植物成功入侵果园,可造成10%-30%的经济损失,苗圃5%-15%,蔬菜3%-15%,甚至可造成部分经济作物绝收。
路边的加拿大一枝花
(图片来源:网络)
加拿大一枝花的大规模生长也会导致了许多乡土物种的生态位和多样性的减少,对当地的农、林、牧、渔业及其相关产业造成了严重的负面影响。已成为威胁我国本土生物多样性和生态环境的重要因素之一。更为严重的是,它甚至会危害人类健康和社会经济;随着全球经济、国际贸易、旅游业和交通运输业的迅速发展和壮大,其危害也在不断加剧。因此,已被登记为目前中国最危险的外来入侵植物之一。
加拿大一枝花为何在入侵地难逢敌手?
加拿大一枝黄花有三个特点:第一,繁殖能力强,无性有性繁殖方式结合;第二,传播能力强,可以通过种子随风传播,也能通过根状茎横走传播;第三,生长期长,在其他秋季杂草枯萎或停止生长的时候,加拿大一枝黄花依然茂盛,花黄叶绿,而且地下根茎继续横走,不断吞食其他杂草的领地,而此时其他杂草已无力与之竞争。
这三个特点使得它对所到之处本土物种产生严重威胁,易成为单一的加拿大一枝黄花生长区,造成许多经济作物直接减产,此外,加拿大一枝黄花还可以释放化感物质抑制其他植物种子萌发和幼苗生长,对本土植物产生抑制作用,对生物多样性构成严重威胁。
伴随着全球经济一体化加速发展,全球外来物种入侵呈现快速增长趋势,但远未达到饱和状态,“这不仅是中国的现状,也是全世界的现状”。外来物种成功入侵往往需要引进、入侵、建立和传播等几个主要阶段,在各个阶段我们都可以建立保护措施。我们应当树立防范外来入侵物种,保护生物多样性的意识,不随意购买、放生动植物,共同成为生态文明的守护者!发现加拿大一枝黄花应及时向有关部门举报。
作者:陈晓童(湖北大学生命科学学院在读研究生)
科学性把关:徐乐天(湖北大学副教授、博士生导师)