智能感知的發(fā)展現(xiàn)狀
一般來說,一個(gè)有效的人工智能系統(tǒng)是基于其感知、記憶和思維能力,以及學(xué)習(xí)、自適應(yīng)及自主的行為能力等。具有在復(fù)雜場景中的動(dòng)態(tài)智能感知能力,就需要利用多源信息融合技術(shù),將跨時(shí)空的同類和異類傳感信息進(jìn)行匯集和融合,才能通過記憶、學(xué)習(xí)、判斷和推理,以達(dá)到認(rèn)知環(huán)境和對(duì)象類別與屬性的目的。在此基礎(chǔ)上,才能使基于經(jīng)驗(yàn)判斷和智能處理的決策成為可能。
機(jī)器人作為人類20世紀(jì)最偉大的發(fā)明之一,在短短的40年內(nèi)發(fā)生了日新月異的變化。機(jī)器人已經(jīng)不僅成為先進(jìn)制造業(yè)不可缺少的自動(dòng)化裝備,而且正以驚人的速度向海洋、航空、航天、軍事、農(nóng)業(yè)、服務(wù)、娛樂等各個(gè)領(lǐng)域滲透。基于多源信息融合的智能感知是機(jī)器人的現(xiàn)代支撐技術(shù)之一,它根據(jù)多傳感器所提供的多源同構(gòu)或異構(gòu)信息,經(jīng)過智能信息處理,可以綜合地認(rèn)知環(huán)境和對(duì)象的類別與屬性,以達(dá)到智能感知的目的,從而可按行為準(zhǔn)則實(shí)現(xiàn)應(yīng)有的行為決策。
本世紀(jì)以來,無人駕駛汽車已經(jīng)成為各國政府和大型企業(yè)鼓勵(lì)的重大發(fā)展計(jì)劃之一。無人駕駛汽車已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了城市、環(huán)路及高速道路混合路況下的全自動(dòng)駕駛,并實(shí)現(xiàn)了多次跟車減速、變道、超車、上下匝道、調(diào)頭等復(fù)雜駕駛動(dòng)作,完成了進(jìn)入高速(匯入車流)到駛出高速(離開車流)的不同道路場景的切換。無人駕駛汽車的重要支撐技術(shù)之一即是智能感知,需要利用車上和路上安裝的各種傳感器獲取路況和環(huán)境信息,并利用智能推理達(dá)到正確識(shí)別路況和環(huán)境的目的,在此基礎(chǔ)上才能完成自動(dòng)駕駛的動(dòng)作。
現(xiàn)在,世界各發(fā)達(dá)國家都為提高武器平臺(tái)的協(xié)同作戰(zhàn)能力,需要在網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)的支撐下,使信息充分發(fā)揮紐帶和橋梁作用,將參戰(zhàn)的各武器平臺(tái)鏈接成一個(gè)結(jié)構(gòu)緊密、反應(yīng)靈敏、能充分發(fā)揮各自武器平臺(tái)優(yōu)勢(shì)的網(wǎng)絡(luò)化體系結(jié)構(gòu)。其中一個(gè)重要的任務(wù),就是基于網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)多傳感信息融合的態(tài)勢(shì)感知。用于網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)態(tài)勢(shì)感知的傳感器可能包括:海防雷達(dá)信息、光學(xué)成像信息、聲探測(cè)傳感器信息、電子偵察信息、寬幅成像衛(wèi)星信息、技偵信息等。
圖1基于對(duì)抗的智能態(tài)勢(shì)感知預(yù)警模型
戰(zhàn)場的目標(biāo)識(shí)別隨著智能感知技術(shù)的發(fā)展,從單一的可見光傳感(攝像機(jī))發(fā)展到現(xiàn)代的多光譜、前視紅外(FLIR)、毫米波(MMW)雷達(dá)、合成孔徑雷達(dá)(SAR)等多種傳感手段。用于目標(biāo)識(shí)別的信息類一般包括目標(biāo)的外形信息、運(yùn)動(dòng)信息和輻射信息(聲音與電磁波輻射)等。
隨著人們對(duì)于環(huán)境問題的關(guān)注程度越來越高,用于環(huán)境感知的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn),為研究數(shù)據(jù)獲取提供了便利,并且還可以避免傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集方式給環(huán)境帶來的侵入式破壞。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)還可以跟蹤候鳥和昆蟲的遷移,研究環(huán)境變化對(duì)農(nóng)作物的影響,監(jiān)測(cè)海洋、大氣和土壤的成分等。此外,它也可以應(yīng)用在精細(xì)農(nóng)業(yè)中,來監(jiān)測(cè)農(nóng)作物中的害蟲、土壤的酸堿度和施肥狀況等。
由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有密集型、隨機(jī)分布的特點(diǎn),使其非常適合應(yīng)用于惡劣的戰(zhàn)場環(huán)境監(jiān)測(cè)中,包括偵察敵情、監(jiān)控兵力、裝備和物資,判斷生物化學(xué)攻擊等多方面用途。
現(xiàn)代智能感知系統(tǒng)的一個(gè)重要技術(shù)手段就是能夠獲取足夠的傳感信息和由之產(chǎn)生的特征信息。各種傳感器的信息具有不同的特征,而智能感知的重要任務(wù)之一是要從各種傳感信息中抽取對(duì)象的各種特征。正如小孩子從娘胎出來后認(rèn)識(shí)母親時(shí)要獲取母親的各種形象特征和語音特征等一樣。
獲取對(duì)象和環(huán)境各種特征的過程,實(shí)際上是一個(gè)記憶和學(xué)習(xí)的過程。自然界人和動(dòng)物的記憶和學(xué)習(xí)機(jī)理還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有揭示出來,現(xiàn)在急速發(fā)展的深度學(xué)習(xí)方法是實(shí)現(xiàn)記憶和學(xué)習(xí)功能的一種有效手段。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示特征,以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。例如,目標(biāo)形體不變矩特征的提取與學(xué)習(xí),是從一幅數(shù)字圖像中計(jì)算矩量,并獲取該圖像不同類型幾何特征信息的過程。目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特征提取與學(xué)習(xí),是對(duì)其速度、高度、機(jī)動(dòng)等特性的獲取與學(xué)習(xí)的過程。目標(biāo)輻射特征的提取與學(xué)習(xí),是對(duì)其電磁輻射、音頻輻射等頻率、帶寬特性,以及隱含信息特征獲取與學(xué)習(xí)的過程。
獲取了對(duì)象和環(huán)境的各種特征之后,智能感知的另一重要任務(wù)是判斷和推理。實(shí)際上,每種傳感器僅能給出目標(biāo)和環(huán)境的部分特征信息,如何利用各種類別的特征信息來確定目標(biāo)和環(huán)境的類別與屬性,需要基于多傳感信息融合的判斷和推理。多傳感信息融合的基本原理,是把在空間或時(shí)間上的冗余或互補(bǔ)的信息依據(jù)某種準(zhǔn)則進(jìn)行充分組合,以獲得感知對(duì)象的一致性解釋或描述,從而完成智能感知的全過程。
現(xiàn)代智能感知系統(tǒng)需要模仿人和動(dòng)物的認(rèn)知機(jī)理,來完成對(duì)象的特征提取和智能推理等過程。自然界人和動(dòng)物認(rèn)識(shí)客觀對(duì)象的多傳感信息融合機(jī)理還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有揭示出來,但人工智能可以用機(jī)器視覺-機(jī)器聽覺-機(jī)器觸覺,以及感知信息融合的全過程來模擬人和動(dòng)物的認(rèn)知過程,這也需要建立新的理論框架來描述認(rèn)知的本質(zhì)。建立判斷和推理的方法很多,如概率推理、模糊判定、證據(jù)理論等。
在此介紹一種生物界特有的感知推理機(jī)制。在動(dòng)物中,用于目標(biāo)識(shí)別的一個(gè)典型例子是響尾蛇的光眼和熱眼。
圖2自然界響尾蛇兩種眼睛對(duì)感知對(duì)象的融合模式
生物學(xué)家對(duì)響尾蛇的認(rèn)知機(jī)理進(jìn)行了深入研究,其熱眼和光眼可以獲取草叢中要獵取對(duì)象的不同特征信息,響尾蛇的大腦頂蓋對(duì)來自兩類眼睛的信息進(jìn)行融合,最后判定是否為可捕捉的目標(biāo)。響尾蛇的這種認(rèn)知機(jī)理融合模式共有6種,如圖2所示。前2種模式是簡單的邏輯“或”與邏輯“與”。后4種模式則是所謂“條件模式”,即一種認(rèn)知結(jié)果對(duì)另一種認(rèn)知結(jié)果的增強(qiáng),或者反過來是一種認(rèn)知結(jié)果對(duì)另一種認(rèn)知結(jié)果的削弱。這種感知的所謂條件模式其實(shí)具有生物認(rèn)知的普遍意義。例如,一個(gè)多年前熟悉的朋友突然出現(xiàn)在人群中,從外形判斷可能是那位朋友的可能性也許只有三成,但突然聽到他說話的聲音,這時(shí)可能性會(huì)提高到八成,或者反過來降低到不足一成。
圖3人類大腦對(duì)來自眼睛和耳朵的異構(gòu)信息融合同樣表現(xiàn)出條件證據(jù)推理機(jī)制
自然界響尾蛇的大腦頂蓋對(duì)來自兩類眼睛的信息進(jìn)行融合所反映的條件機(jī)制,啟發(fā)人們建立了基于生物多模異構(gòu)信息融合機(jī)制的多源異構(gòu)信息融合方法,從而達(dá)到非結(jié)構(gòu)化信息互補(bǔ)集成的目的。
圖4用于軍事對(duì)象識(shí)別的條件證據(jù)推理融合模式
按照生物異構(gòu)信息融合的復(fù)雜機(jī)制,基于隨機(jī)集理論和條件事件代數(shù)的基本理論,以及基于類Jeffrey規(guī)則的證據(jù)更新方法,建立了事件之間的類Bayes規(guī)則,從而建立了類似生物復(fù)雜融合機(jī)制的一類融合規(guī)則。
在人工智能系統(tǒng)迅速發(fā)展的今天,智能感知在諸多領(lǐng)域,如機(jī)器視覺、指紋識(shí)別、目標(biāo)識(shí)別、人臉識(shí)別、視網(wǎng)膜識(shí)別、虹膜識(shí)別、掌紋識(shí)別、態(tài)勢(shì)感知、智能搜索等領(lǐng)域取得了輝煌的成就。目前,智能感知研究的理論基礎(chǔ)是基于大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)的感知對(duì)象特征提取,以及基于各種特征的類生物機(jī)制的推理方法等。
到了2013年,有人開發(fā)了一種新的數(shù)據(jù)分析方法,似乎給計(jì)算機(jī)的“創(chuàng)造力”提供了一種手段。這種所謂“創(chuàng)造力”,實(shí)質(zhì)上是建立的一整套智能感知和智能決策能力體系。甚至有人擔(dān)心,未來“精于創(chuàng)造”的計(jì)算機(jī)一旦掌握了全面智能感知和智能決策能力,可能會(huì)反過來對(duì)抗人類。
智能感知的未來
智能感知技術(shù)在未來的發(fā)展,首先應(yīng)該強(qiáng)調(diào)智能機(jī)器人。未來的智能機(jī)器人應(yīng)該具備形形色色的智能感知系統(tǒng),具有智能化水平更高的機(jī)器視覺、聽覺、觸覺和嗅覺,并更具有相當(dāng)發(fā)達(dá)的“大腦”學(xué)習(xí)機(jī)制和推理機(jī)制。這種智能機(jī)器人能夠完全理解人類語言,應(yīng)該根據(jù)感知信息進(jìn)行智能判斷和分析,形成和人類非常相似的感知模式。其中還有許多難題需要解決,如基于環(huán)境理解的全局定位、目標(biāo)識(shí)別和障礙物檢測(cè)等。
未來的自動(dòng)駕駛車輛與智能交通系統(tǒng)對(duì)于智能感知的需求更強(qiáng)。自動(dòng)駕駛車輛在世紀(jì)初已經(jīng)呈現(xiàn)出接近實(shí)用化的趨勢(shì),依靠智能感知技術(shù)將實(shí)現(xiàn)全面自主的協(xié)同工作。智能交通系統(tǒng)將實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效地實(shí)現(xiàn)綜合交通運(yùn)輸管理,要求在一個(gè)更廣范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)智能感知,不僅要求對(duì)局部路況和環(huán)境的感知,還要求對(duì)區(qū)域內(nèi)車輛分布、天氣變化、突發(fā)事件等的智能感知。
未來多平臺(tái)協(xié)同作戰(zhàn)的戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng),要以各平臺(tái)之間的武器協(xié)同數(shù)據(jù)鏈(全向或定向)作為網(wǎng)絡(luò)傳輸通道,支持各作戰(zhàn)平臺(tái)在作戰(zhàn)過程中進(jìn)行智能感知信息的共享,以達(dá)到協(xié)同探測(cè)、協(xié)同攻擊和協(xié)同防御的目的。
未來發(fā)展的智能控制系統(tǒng),是人工智能和控制理論的交叉,是具有智能感知、智能信息反饋和智能控制決策的系統(tǒng)。對(duì)工業(yè)對(duì)象的智能感知更具有復(fù)雜性,千變?nèi)f化的場景與對(duì)象需要各種各樣的傳感器獲取信息,要充分利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)特性和容錯(cuò)特性,進(jìn)行深度學(xué)習(xí)以獲取場景與對(duì)象的各種特征,再利用專家系統(tǒng)和各種推理規(guī)則達(dá)到認(rèn)知場景與對(duì)象的目的,為其行為決策提供依據(jù)。
最近,百度百家BIG硅谷峰會(huì)在美國加州計(jì)算機(jī)博物館舉行,圍繞人工智能和大數(shù)據(jù)處理,8位各自領(lǐng)域前沿專家給現(xiàn)場聽眾帶來一場腦洞大開的思想盛宴,其中康奈爾大學(xué)創(chuàng)意機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室主任HodLipson分享了他們對(duì)機(jī)器人自我意識(shí)和自我進(jìn)化的研究,也引發(fā)全場觀眾對(duì)人類前途的一種擔(dān)憂。
Lipson將自我意識(shí)定義為在沒有實(shí)體經(jīng)驗(yàn)情況下的想象能力。這種自我意識(shí)是人類特有的,但Lipson在一次研究中發(fā)現(xiàn)被設(shè)計(jì)跟蹤貓狗圖像的深度學(xué)習(xí)程序在經(jīng)過一些訓(xùn)練后,突然開始自發(fā)地追蹤人臉。這個(gè)發(fā)現(xiàn)讓他毛骨悚然,他意識(shí)到經(jīng)過特別設(shè)計(jì)的機(jī)器系統(tǒng)會(huì)自己學(xué)習(xí),不斷進(jìn)步,所以它們非常有可能突破人類預(yù)先為它們?cè)O(shè)定的規(guī)則,產(chǎn)生自我意識(shí),人類將無法掌控它具體能學(xué)到什么。
Lipson發(fā)現(xiàn)如果把兩個(gè)有深度學(xué)習(xí)能力的程序結(jié)合在一起,就可能產(chǎn)生類似人類自我意識(shí)的能力,這就好比機(jī)器人擁有了進(jìn)化論里最重要的環(huán)境適應(yīng)能力。在他的實(shí)驗(yàn)室中,一個(gè)沒有經(jīng)過走路編程的機(jī)器人通過自我進(jìn)化可以實(shí)現(xiàn)行走功能,當(dāng)切斷它的一條腿后,它還能自己學(xué)習(xí)用剩下的腿繼續(xù)行走。他還發(fā)現(xiàn),擁有自我意識(shí)的機(jī)器人會(huì)創(chuàng)造更多的機(jī)會(huì)。其中一個(gè)機(jī)器人已經(jīng)學(xué)會(huì)提出數(shù)學(xué)假說,還能自己驗(yàn)證。以后機(jī)器人會(huì)很快獲得更多原本只有人類可以完成的事情,比如繪畫、寫詩、照顧小孩,甚至機(jī)器人還可以通過3D打印幫助創(chuàng)造機(jī)器人。
達(dá)爾文曾經(jīng)說過,能生存的一直不是最強(qiáng)的,而是最能適應(yīng)環(huán)境的。而如今機(jī)器人不僅獲得人類特有的適應(yīng)能力(可以根據(jù)環(huán)境想像并調(diào)整的自我意識(shí)),而且看起來它在很多方面還優(yōu)于人類。比如人類每個(gè)個(gè)體都要通過從零開始的學(xué)習(xí)獲取知識(shí),而機(jī)器可以通過彼此互聯(lián)實(shí)現(xiàn)知識(shí)共享。很多學(xué)者已經(jīng)對(duì)人工智能將給人類造成的挑戰(zhàn)擔(dān)心不已。
有專家認(rèn)為,人機(jī)結(jié)合將把人類帶入全新的領(lǐng)域。在機(jī)器人超越人類之前,人類會(huì)自行擴(kuò)展所謂“人類的定義”,通過人機(jī)結(jié)合消弭人和機(jī)器人的對(duì)立,并獲得新的進(jìn)化。未來可能不再有人類的概念,每個(gè)“人”都是人機(jī)結(jié)合。人機(jī)結(jié)合不是新概念,英文叫cyborg(賽博格),指通過機(jī)器或外部設(shè)備增強(qiáng)人類自身功能即感知能力。
當(dāng)機(jī)器人能夠像人類一樣思考,像人類一樣感受觸摸,并在諸多方面優(yōu)于人類時(shí),似乎不由自主地會(huì)對(duì)這種技術(shù)變得謹(jǐn)慎,但對(duì)人類命運(yùn)悲觀的人也許可以從McCauley教授身上找到希望。McCauley在自己的左手植入一個(gè)膠囊芯片,除了定位,他還可以用手開家里的密碼鎖。其實(shí)植入芯片獲得特殊用途的定位技術(shù)現(xiàn)在已經(jīng)非常普及了。McCauley說植入芯片的過程就像打耳釘,他非常喜歡這個(gè)帶給他生命的改變。
在地球生物的進(jìn)化歷史里,人類從來都不是最強(qiáng)的生物,但我們肯定是最會(huì)利用外物適應(yīng)環(huán)境的生物,能夠利用工具曾被作為從動(dòng)物進(jìn)化為人的分界線。所以,當(dāng)機(jī)器進(jìn)化到一定階段后,人類一定會(huì)優(yōu)先利用機(jī)器改造自己,我們會(huì)像接受眼鏡、義肢、助聽器、手機(jī)和語音導(dǎo)航一樣,接受鈦合金制造物和人工智能程序?qū)ξ覀兩眢w的改造,以增強(qiáng)人類的智能感知能力。或者,你也可以把人機(jī)結(jié)合跟過去人類不同種族的通婚相類比,通過吸納融合,讓自己適應(yīng)機(jī)器人這個(gè)突然出現(xiàn)又野心勃勃的新物種。
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