超越圖像識別，機器還看得懂動作！IBM和MIT讓機器識別動態(tài)行為

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關(guān)鍵信息：MIT-IBM Watson AI Lab正在利用百萬規(guī)模的動作視頻數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型，想要教機器識別游泳、關(guān)門等動作，該數(shù)據(jù)集叫做Moments in Time，可在其網(wǎng)站上下載使用。

關(guān)鍵數(shù)據(jù)：Moments in Time內(nèi)含了100萬個標(biāo)注動作的視頻，每個動作類別的視頻數(shù)量均在2000個以上，每段視頻的時間均為3秒。

關(guān)鍵意義：教機器識別動作，將是人工智能的下一重大進展。

我們在看視頻時，很容易理解每一段視頻中所描繪的動作，比如一扇打開的門，一本打開的書，一朵盛開的鮮花或是一只正在打哈欠的狗。而計算機模型卻不能識別到物體的「動作」。

這也是MIT-IBM Watson AI Lab正在研究的項目，該實驗室推出了一個百萬規(guī)模的視頻理解數(shù)據(jù)集：Moments in Time。它內(nèi)含100萬個標(biāo)注了動作的視頻，如拍手、開門、游泳、降落等，每個動作類別的視頻數(shù)量均在2000個以上，每一段視頻的時間是相同的，均為3秒。

Gutfreund 與麻省理工學(xué)院計算機科學(xué)與人工智能實驗室的首席研究科學(xué)家Aude Oliva，是該項目的負責(zé)人，同時，他們也是MIT-IBM Watson AILab的執(zhí)行主任。

Gutfreund 和Aude Oliva正在利用這些視頻片段來推動人工智能的下一重大進展：教機器識別動作。

如何教機器識別動作呢？

一、從動態(tài)的場景中學(xué)習(xí)

研究人員說，他們的目標(biāo)是提供深度學(xué)習(xí)算法，對視覺和聽覺生態(tài)系統(tǒng)進行大量的覆蓋，從而讓模型能夠?qū)W習(xí)非監(jiān)督方式教授的信息，并推廣到新的情境和任務(wù)中。

“當(dāng)我們不再是嬰兒時，我們環(huán)顧四周可以看到人和物體在移動，我們聽到人們和物體發(fā)出的聲音，我們有很多視覺和聽覺的體驗。人工智能系統(tǒng)也需要以同樣的方式進行學(xué)習(xí)，并通過動態(tài)視頻來獲取信息。”O(jiān)liva說。

視頻數(shù)據(jù)集中的每一個動作類別都超過2,000個視頻，這些片段使計算機模型能夠更好地了解關(guān)于特定行為和事件的多樣性。

Oliva補充道：“該數(shù)據(jù)集可以作為開發(fā)人工智能模型的新挑戰(zhàn)，它可以擴展到人類日常工作的復(fù)雜性和抽象推理的水平。不同的事件包括了不同的人物，對象，動物和自然環(huán)境，它們可能在時間上是對稱的。舉個例子，打開意味著以相反的順序關(guān)閉。它們可以是暫時的，也可以是持續(xù)的?！?/p>

Gutfreund 、Aude Oliva以及MIT和IBM的其他研究人員，經(jīng)常會在一起討論技術(shù)問題，比如如何選擇標(biāo)注的動作類別、在哪里可以找到合適的視頻，以及如何組合數(shù)組等，如此人工智能系統(tǒng)方可毫無偏見地學(xué)習(xí)。

該團隊還開發(fā)了機器學(xué)習(xí)模型，用于擴展數(shù)據(jù)收集。 Oliva說：“我們的合作很好，因為我們有同樣的熱情和相同的目標(biāo)?！?/p>

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二、增強人類智能

該實驗室的一個關(guān)鍵目標(biāo)是開發(fā)人工智能系統(tǒng)，用于解決更復(fù)雜的問題，并從強大和持續(xù)的學(xué)習(xí)中受益?！?strong>我們正在尋找新的算法，使其可以從有限的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，以增強人類的智力，”IBM Research首席運營官Sophie V. Vandebroek說。

除了將各自的技術(shù)和科學(xué)優(yōu)勢結(jié)合起來，IBM還為MIT的研究人員帶來了大量資源，未來10年，將投資2.4億美元用于人工智能研發(fā)。根據(jù)研究人員的說法，MIT-IBM對AI的研究是有益的。

IBM對MIT在開發(fā)基于視覺的人工智能系統(tǒng)很感興趣，并稱這是一項新奇的事業(yè)。

現(xiàn)在，二者的合作已經(jīng)達到了100萬個動作視頻數(shù)據(jù)集，用戶可以訪問他們的網(wǎng)站，下載數(shù)據(jù)集和深度學(xué)習(xí)模型，用以識別物體動作的研究?！?/p>

到目前為止的定性結(jié)果顯示，其模型能夠很好地識別動作額框架和閉合度，但當(dāng)類別細化或存在背景混亂的情況時，它們會出現(xiàn)問題。Oliva稱，麻省理工學(xué)院和IBM研究人員已經(jīng)提交了一篇文章，描述了在數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能，而這個模型本身被共享的觀點深化過的。

Oliva還提到：“IBM研究人員給我們提供了一些想法，讓我們在醫(yī)療保健和體育等領(lǐng)域增加動作的類別，擴大了我們的視野，他們還給了我們關(guān)于AI如何從商業(yè)和消費需求中產(chǎn)生影響的想法?！?/p>

Moments in Time數(shù)據(jù)集的第一版是最大的帶有人類注釋的視頻數(shù)據(jù)集，涵蓋了可視的和可聽的短事件。所有數(shù)據(jù)都被標(biāo)記在339個不同類別中，包括廣泛的常用動詞或者活動標(biāo)簽。

研究人員打算生成更多具有各種抽象層次的數(shù)據(jù)集，以作為開發(fā)學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)，同時讓這些算法可以在事物之間建立類比，通過想象合成新事件，并完成場景解釋。

“換句話說，他們才剛剛開始，”Gutfreund說，“我們希望Moments in Time數(shù)據(jù)集能夠讓模型充分理解視頻中的動作和動態(tài)?！?/p>

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