以下是汤晓鸥教授演讲实录:
我先帮大会发一个通知,今天午饭取消了,改下午茶了,大家不着急, 慢慢听吧。
非常感谢阿里的邀请,尤其是做压轴演讲,我跟阿里说太客气了,压轴这么重要的演讲应该马总做,我做个简单的开场演讲就差不多了,后来他们坚持我在午饭时间做压轴。
另外他们还告诉我说今天有大概一千万人在网上看直播,所以我非常紧张,我就做了个一百页的PPT,我想十万人一页也对得起观众了,但是组委会就非常紧张,一直问我说40分钟讲一百页,会不会超时,我就跟他们保证说,放心吧,一定会的。昨天奥委会的客人讲到奥运要更快更高更强,那云栖大会的特点就是要更长。
前些时候我跟马化腾还有一些学者在清华做了一次对话,我当时当着马化腾先生的面提了一些意见。今天我到了阿里这里,我想我也不会客气的,作为学者,我们就是要敢于提意见。所以当时我敢于当面给Pony(马化腾)提意见,今天(到了阿里这)我就准备在背后再给Pony提一些意见(此处玩笑,请勿当真)。
现在言归正传,今天我讲的题目是《人工智能的云中漫步》。人工智能其实我也听了很多人讲,我自己也讲了很多,我觉得总结起来做人工智能的跟阿里的理念其实非常相似。阿里是讲“让天下没有难做的生意”,做人工智能的是讲“让天下没有难吹的牛”。
一开始,早上起来要化妆。就是拿着手机可以当镜子,可以做美颜,换衣服,用各种特效效果看一整天该穿什么。这个化妆下来大概的时间从8点开始的,最后结束了以后,就到9点了,一般女孩的话大概也确实需要一个小时化妆,最后通过美颜、增强现实(AR)这些特效,不知道为什么最后这张图成兔女郎了。
然后接着这些AR技术还可以应用在其它的场景上,比如社交场景应用,你们现在看到的这些拍照APP,直播APP,有很多AR特效,其实绝大部分都是基于我们提供的人工智能技术,比如人脸的106点和最新的240点的追踪分析,是我们定义的行业标准。
我们不但做人脸、手势识别,现在已经做到三维的SLAM特效了,大家可能看过这种特效,游戏里面可以把虚拟物体加到这个现实世界里面,但是以前看的都是在一台很强的计算机上算出来的,现在我们这个是在手机端,手机上实时算出来,这是非常难的事情。
十点钟要出门了。出门走路的时候,可能没有什么感觉,但实际上每个城市里,刚才讲都有几十万台甚至百万台相机,这些相机做的事情是把人、车,物体都检测、识别、分析出来。
今天讲了很多关于城市大脑的问题。
我们要解决这些问题还是需要核心技术,来一样一样完成这些任务。首先我们人脸识别,已经可以做到没有任何人工配合的情况下实时地识别人物、抓捕犯人,在广州、深圳、重庆等几十个城市都已经开始帮助公安解决了大量的案件,抓了很多犯人。
人群,我们可以在上海外滩这样的公共场合,实时判断每一个点的人群的密度、人数,进来多少人,出去多少人,还有人流有没有逆行等特殊情况,这样可以防止踩踏事件。
再就是视频结构化,可以把视频里面所有的人、车、非机动车、自行车检测、追踪,识别出来属性,比如这个人穿什么衣服,男的女的,多大年龄,车什么牌子,哪年生产的,这些东西都从视频处理成文本文件,你可以进行对应物体的快速搜索。
所以其实你在走在路上的时候,所有的这些信息都是可以记录下来的。所以以后如果做坏事会越来越难。大家如果现在还有什么事没做赶紧做,以后再做相对会困难很多了。
12点钟大家可能出去跟朋友玩了。拍一些自拍照,其实拍的时候,就是用了我们的一些视频处理的技术,比如把一个手机拍照拍成单反的效果,这也是我们做的技术,先拍照后聚焦,拍完点什么地方就聚焦到什么地方。另外在拍之前,我就想看看单反预览效果是什么样子的,所以这时候你在动的时候,效果就要显示出来,这就是要实时视频级的处理。视频上能够实时把深度信息算出来,预览做出来。这些技术已经在OPPO R9S和R11用了很长时间了,包括里面的人脸技术都是使用我们的技术支持。
还有手机上可以做一些智能相册的特效、处理。计算机识别你的照片内容,然后根据内容打标签、分类管理。
这些特效,大家现在手机上可能节日期间也会用到一些这些应用,比如把卡通图片里的脸换成自己小孩的脸。但是我给你演示这些是我们十年前做的,我们十年前已经做到这个效果了,当然那个时候是在计算机上做出来的,现在把这些技术可以做到手机上了。
我们跟小米合作做了小米智能相册,跟华为合作做了华为智能相册,跟微博合作,把大V的照片管理做起来。
两点多钟,你照完相了,吃完饭回来,对照片想处理,做一些新的艺术化的滤镜。
感觉我们公司的人基本不干活,整天在玩手机。
处理出来这些特效,这是在图像上做成的特效,其实这是我们两年前做的工作,现在满大街都是。我们现在又做了新的工作,是视频上实时也可以做出特效,而且可以做出各种特效。
4点钟,大家可以出去玩一玩,可以做一些体育运动了,大家可以想像一下,我们公司4点钟就下班了,开始去玩了。
同时我们可以用跟踪的算法,然后把整个画面分析清楚,用自然语言描述视频里运动员到底在干什么。
然后大家下班的时候要坐车回家了。这时候可以乘坐由我们自动驾驶技术支持的汽车。自动驾驶里面我们做了六个大的方向,三十几项技术,目前跟全球前五大车企其中一个顶级的厂商进行合作。
到了晚上,这个视频里,我们分析人的运动方向。这些对整个分析视频的结构也是非常重要的技术。
刚才很多是我们已经落地的产品,是由我们的400多家合作厂商真正落地来用了的。下面还有一些新的技术突破,明天就可以马上用出去,就是因为这些新的技术突破,才继续推动做出来新的应用。
首先讲运动监测。还是回到奥运会这个应用,实际上我们可以在体育的视频里面把这些射门的镜头提取出来,两个小时的比赛可以很快缩到几分钟,可以完全自动做的。
或者田径比赛,真的很漫长的,但是精彩的镜头,百米、跳高那几个镜头,就是那几块,我们可以自动的识别提取出来,同时你也可以进行描述,要求怎么样提取出来,你感兴趣的部分。
然后还可以进行搜索。比如你要搜索音乐表演的视频,战争场面的视频,都可以自动搜索出来。
或者你要想做电影自动理解。比如可以明白这个镜头到底是灾难的镜头还是浪漫的镜头,用我们前面说的技术来分析整个场景到底是什么样的,红线代表浪漫的,蓝色是灾难的,实时分析镜头。或者说他们在吵架还是浪漫的镜头。都可以实时分析出来。
还有图像的分割,以前大家讲图像分割都是前景和背景分开,现在做的分割是不但把前景和背景分开,而且还可以像素级地把前景的每一个物体分开,前面有很多跳舞的,每一个人都标注出来,每一个物体,和背景都分割开来,就可以做很多很多各种各样的特效。
还有就是判断两个人的关系,如果你在网上放了照片,我们根据你这两个人的姿势和两个人的表情,分析出来你们两个人的关系。这个有什么用呢?比如说你跟一个很有钱的人照相,分析的结果是很友好,说明你认识有钱人这样可能你的可信度就增高了,我就可以把钱借给你了,可以做征信的一个维度。
最后我用一个我们研究的例子来讲一下原创的难度,我刚才讲的每一个技术其实都不是那么简单的,都不是说一拍脑袋一下就做出来的,有非常多的事情要做的,这个例子是图像超分辨率增强,就是我们怎么把一张图放的很大,能够恢复的很清晰。这是美国的一个电影,FBI在抓人。最后他抓到一张很模糊的图像图像放大做成清晰的图像,当时觉得FBI很厉害,非常棒。我们用传统的技术也试图把这个图像恢复一下。当时希望把小图恢复成这样,用传统算法做了最大的努力,最后的结果是这样,所以我们很不满意。
这个应用有什么用处呢?实际上是把可以进行图像、视频放大,可以把普通的电视信号变成4K的高清信号,8K的高清信号,这是我们最新做出来的结果,可以看到如果直接放大是很模糊的,现在用新的结果基本上达到高清的效果,已经达到实用的阶段。
在日本有个工作叫WAIFU2X,他们用我们的技术做了演示,就是把太太(二次元妹子)放大两倍,然后用这个图,最后的效果非常清晰。
超分辨率这个工作是很重要的,因为有很多场合有应用。所以谷歌、推特也对这个非常重视,他们在2016年连着发四篇文章做这个工作。按照以往,大家可能都是跟着谷歌后面做,而我们不是,我们发表了全球第一篇用深度学习超分辨率文章,那是2014年,早于谷歌两年,2015年又发了一篇,2016年两篇,2017发了三篇,我们不但是做的最早的,第一个做的,而且也是目前做的最好的。所以是谷歌在跟着我们做!
做这一项工作要想做成功,牵扯的工作是非常多的,有各种各样的技术,涉及到十几篇几十篇的文章才能做到现在的效果。
所以现在我们已经可以做到实用,在街头上拍的照片,模糊照片可以真正看到罪犯的样子。
而且已经给深圳的公安用了,公安用手机可以拍人的照片,很模糊的图像可以在库里搜索,实时抓捕罪犯。
经过我们的努力,所有这些加一起,从原来这个效果现在可以做到这个效果了。
在2011年到2013年深度学习刚刚开始的时候,这两个顶级会议上,29篇文章我们占了14篇,全球的一半,这里面16项技术,都是我们第一个真正成功的把深度学习应用到这些技术领域。
所以我们是深度学习的原创技术公司,是真正做平台的,和脸书的Torch、谷歌的TensorFlow一样,我们做了自己的原创平台Parrots,来在这上面开发我们深度学习相关的技术。
7月份的时候,我很荣幸作为国际期刊IJCV主编,召集了夏威夷IJCV Night晚宴会议,计算机视觉领域很多顶级学者都参加了我们的这个晚宴。我们在马上10月份,在威尼斯的ICCV大会上会再开一次这样的国际顶级学者的·聚会,欢迎大家过来参加。
最后,大家看一下这一页上的这些图像的一个共同的点是什么?米开朗基罗、贝多芬、梵高、乔布斯、兰博基尼的设计首席设计师,这些人有一个共同特点,其实就是两个字:原创。中国最缺的就是原创,我们现在做的就是原创,做原创是非常难的一件事情,但是不做原创一个国家是永远也发展不起来的。
☞来源: 商汤科技
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