微软芮勇:计算机视觉已通过图灵测试 但路还很长

四个部分，两个输入，第一个是你问的问题是什么，你问的问题是说自行车的筐里面是什么，这是一句话，这是第一步。第二步是你同时还给计算机看一个图片，有个Image model，我们用深度学习的方式把两种不同的模式做两次之后，就知道和这个问题最有关的部分就在亮的这个部分，这就是和问题发生关系的地方。如果知道这个区域和这个问题发生关系就有很大的可能性知道答案。

还有更多的几个例子要跟大家分享，比如我们让计算机看这幅图片，问：在一片空旷的海滩上，两个蓝色的椅子中间那是什么物体？这是它答案的过程，第二层聚焦到伞，一把太阳伞。还有更多的例子，在一片泥泞的土路上，什么东西在拖着马车？答案是马在拖着马车。右边那个，筐的颜色是什么？答案是红色的。右下角这个女士戴着两只红色牛的角，答案是说红色的，它知道牛角的颜色是红色的。这些都是我们今天通过计算机视觉的方式达到问题的回答水平。

刚才回顾过去50年计算机视觉发展的历程，从最早的特征提取，有直线转角，直到说这是一个户外的场景，场景里面有人，到说这个图片里面这个人的名字是什么，到生成一句话来描述这个图片，到最后我刚才提到的Visual QA，还有很长的路要走，就是我们看到图能讲出一个故事来，这是我们今后要做的事情。

我今天的题目叫《计算机视觉从感知到认知的长征》，长征大家也知道，最早是从江西的瑞金开始长征的，很具有里程碑的事件就是遵义会议，最后很成功的走到陕甘边区，今天的计算机视觉也是一个长征，但还没有到达陕甘边区，今天2016年我们取得了很大的成就，很像遵义会议取得的成就，但今后还有很长的路要走，这就是长征的一部分，怎么样最后到达陕北，至少三个方向可以想。第一个是计算机学习算法的本身。今天“深度学习”这个词很热。今天因为有了好的算法，深度学习算得很成功。

第一块很重要的能让我们到达陕北的就是计算机学习算法。第二个就是我们需要一些计算机的科学家，我们也需要和一些垂直行业的朋友们一起来做这件事情，比如我们是和做金融的朋友们，就像上午杨强讲的，我们能预测股票市场。我们如果和懂医疗的朋友来做，可不可以做出更精准的医疗，如果和植物所的朋友来做这件事情，是不是可以做出一个用手机拍照任意的花，或者一个树，我就知道这个花叫什么名字，树叫什么名字，最早从哪里来？等等。我想说这个的目的就是除了机器学习的专家之外，还要和很多垂直行业领域的专家一起合作这件事情。

第三个，右下角这个圈我觉得也一样重要，我们需要高质量的数据，这三点如果我们都能做到了，机器学习算法本身的进步，我们和行业的专家们的合作和更多的数据的获取，我们就能从瑞金经过遵义到达陕北。

谢谢大家！

（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

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