科技行者 3月28日 北京消息:今日,在華為開發(fā)者大會(huì)2020(Cloud)第二天,華為全面分享在計(jì)算視覺領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究成果,全球開發(fā)者可通過公開發(fā)表的論文及開源代碼,進(jìn)一步開展AI的研究、開發(fā)和部署。同時(shí),華為發(fā)布計(jì)算視覺研究計(jì)劃(以下簡(jiǎn)稱視覺計(jì)劃),并邀請(qǐng)全球AI專家參與研究?;谌A為昇騰AI處理器的Atlas人工智能計(jì)算平臺(tái)將為該計(jì)劃提供強(qiáng)大算力支撐,研究成果將在華為全場(chǎng)景AI計(jì)算框架MindSpore實(shí)現(xiàn)并開源給業(yè)界,讓全球AI開發(fā)者以此為基礎(chǔ)持續(xù)創(chuàng)新、不斷突破邊界、共同打造無所不及的智能。
開放華為計(jì)算視覺基礎(chǔ)研究成果
投資基礎(chǔ)研究是華為AI戰(zhàn)略的重要部分,華為致力于在計(jì)算視覺、自然語言處理、決策推理等領(lǐng)域構(gòu)筑數(shù)據(jù)高效、能耗高效、安全可信、自動(dòng)自治的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)能力。
面向全球開發(fā)者,華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室計(jì)算視覺首席科學(xué)家、IEEE Fellow田奇教授分享了計(jì)算視覺領(lǐng)域的最新研究進(jìn)展:“華為在計(jì)算視覺領(lǐng)域圍繞數(shù)據(jù)、知識(shí)和模型三大方向,大力投入基礎(chǔ)研究,過去兩年已在AI頂會(huì)CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR等發(fā)表80余篇論文,并取得多項(xiàng)業(yè)界領(lǐng)先的成果,這些研究成果已通過學(xué)術(shù)論文和算法代碼開源等形式公開給業(yè)界,我們歡迎全球AI開發(fā)者基于華為已有的研究成果,進(jìn)一步開展AI的研究、開發(fā)和部署”。
發(fā)布華為計(jì)算視覺研究計(jì)劃、助力每一位AI開發(fā)者
華為計(jì)算視覺研究計(jì)劃
在當(dāng)前研究基礎(chǔ)上,田奇教授發(fā)布了華為計(jì)算視覺計(jì)劃,“華為將繼續(xù)加大投入計(jì)算視覺的基礎(chǔ)研究,不斷挑戰(zhàn)計(jì)算視覺領(lǐng)域三大問題,包括如何從海量數(shù)據(jù)中高效挖掘有用的信息、設(shè)計(jì)高效的萬物識(shí)別視覺模型,以及表達(dá)并存儲(chǔ)知識(shí)以邁向通用智能“。華為視覺計(jì)劃圍繞三大方向,共有六大子計(jì)劃,包括:
同時(shí),田奇教授表示,“我們歡迎全球AI研究者加入華為視覺計(jì)劃,共同創(chuàng)新、探索未來。華為Atlas人工智能計(jì)算平臺(tái)的超強(qiáng)算力將全面加速視覺計(jì)劃開展,研究成果將在華為全場(chǎng)景AI計(jì)算框架MindSpore上充分實(shí)現(xiàn)并開源給業(yè)界,助力每一位AI開發(fā)者“。
華為在2018年華為全聯(lián)接大會(huì)上首次發(fā)布AI戰(zhàn)略,重點(diǎn)投資AI基礎(chǔ)研究,并協(xié)同全球科研機(jī)構(gòu)和開發(fā)者共同構(gòu)建AI生態(tài)。本次開發(fā)者大會(huì)上,華為系統(tǒng)展示計(jì)算視覺領(lǐng)域基礎(chǔ)研究成果并發(fā)布視覺計(jì)劃,以AI基礎(chǔ)研究和開放創(chuàng)新全面支持全球開發(fā)者探索未來,不斷突破邊界,共同打造無所不及的智能。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
這項(xiàng)研究提出了"高效探測(cè)"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評(píng)估的問題。通過創(chuàng)新的多查詢交叉注意力機(jī)制,該方法在減少90%參數(shù)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)10倍速度提升,在七個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中均超越傳統(tǒng)方法。研究還發(fā)現(xiàn)注意力質(zhì)量與分類性能的強(qiáng)相關(guān)性,生成可解釋的注意力圖譜,展現(xiàn)出優(yōu)異的跨域適應(yīng)性。團(tuán)隊(duì)承諾開源全部代碼,推動(dòng)技術(shù)普及應(yīng)用。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了CLAIMSPECT系統(tǒng),通過層次化分解復(fù)雜爭(zhēng)議、智能檢索相關(guān)文獻(xiàn)、多角度收集觀點(diǎn)的方法,將傳統(tǒng)的"真假"判斷轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度分析。該系統(tǒng)能夠自動(dòng)構(gòu)建爭(zhēng)議話題的分析框架,識(shí)別不同觀點(diǎn)及其支撐證據(jù),為科學(xué)和政治爭(zhēng)議提供更全面客觀的分析,已在生物醫(yī)學(xué)和國(guó)際關(guān)系領(lǐng)域驗(yàn)證有效性。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)首次提出情感認(rèn)知融合網(wǎng)絡(luò)(ECFN),讓AI能像人類一樣理解和表達(dá)情感。該系統(tǒng)通過多層次情感處理架構(gòu),在情感識(shí)別準(zhǔn)確率上比現(xiàn)有最佳系統(tǒng)提升32%,情感表達(dá)自然度提升45%。研究突破了傳統(tǒng)AI情感理解的局限,實(shí)現(xiàn)了跨模態(tài)情感融合、動(dòng)態(tài)情感追蹤和個(gè)性化情感建模,為醫(yī)療、教育、客服等領(lǐng)域帶來革命性應(yīng)用前景。
哈佛大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過創(chuàng)新的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,讓AI在戰(zhàn)略游戲中學(xué)會(huì)復(fù)雜推理。研究發(fā)現(xiàn)AI通過游戲競(jìng)爭(zhēng)能發(fā)展出類人思維能力,在邏輯推理、創(chuàng)造性解決問題等方面表現(xiàn)顯著提升。這項(xiàng)突破性成果為未來AI在醫(yī)療、教育、城市管理等領(lǐng)域的應(yīng)用奠定基礎(chǔ),展現(xiàn)了通過模擬人類學(xué)習(xí)過程培養(yǎng)真正智能AI的新路徑。