澳洲亿忆网专栏教育获“艾美奖”的计算机视觉专家Andrew Fitzgibbo:不断为自己创造谜题

获“艾美奖”的计算机视觉专家Andrew Fitzgibbo:不断为自己创造谜题

2019-09-05 来源:微软亚洲研究院 阅读数 1614 分享
编者按:你可能不知道 Andrew Fitzgibbon 博士是谁,但你在过去20年里看到的很多电视剧或电影,都使用了他获得“艾美奖”的摄像机跟踪器 Boujou。他是 3D 计算机视觉方面的专家,同时负责领导微软剑桥研究院新设立的“全数据人工智能”(All Data AI)团队。
本期播客中 Andrew 将为我们介绍 ADA 团队构建全数据人工智能的理念,讲述他如何为 Boujou 试遍所有的算法来找到最漂亮的那一个,并回顾微软研究院和 Kinect、HoloLens 产品开发团队如何合作架起通往虚拟世界的桥梁,将未来送到你眼前。本文编译自微软研究院播客“All Data AI with Dr. Andrew Fitzgibbon”。
构建全数据人工智能

主持人:最近您被任命领导剑桥研究院一个名为“All Data AI”的团队,它的首字母缩写 ADA 让人想起 Ada Lovelace,是特意这样命名的吗?

Andrew Fitzgibbon:对。Ada Lovelace 被认为是世界上第一个计算机程序员。无论她是否编写了计算机程序,她是第一个观察到分析机的计算能力可以应用于非数字的量的人。自从计算机出现以来,我们已经能在计算机中用字符串、单词等表示数量,使用这个名字并不在于强调计算机能理解一系列的数字,而是它能理解这些数字间的相互联系。ADA 组致力于研究适用于复杂现实数据的人工智能模型和技术:大数据、小数据、具有复杂结构(如树和图)的数据,概括起来就是“全数据人工智能”。因此这个名字和我们的目标是很契合的。

主持人:谈谈你想在 ADA 解决的具体问题,以及你希望突破哪些技术领域?

Andrew Fitzgibbon:ADA 希望让人工智能渗透到更多地方。现在我们还不能在互联网上问一个类似“帮我找到所有离山坡100米以内的滑雪小屋”的问题。因为滑雪小屋都有自己的小网站,它们不一定是聚合的。解决方法很简单:遍历世界上所有的网页。但一台真正能够阅读和理解所有网页的电脑显然是非常遥远的。我们想将人工智能和机器学习渗透到一些领域提供更有效率的工作,通过推进基础研究,让人工智能更好地服务于现实世界。

主持人:为什么要新设立这个团队呢?设立后产生了哪些新的火花?

Andrew Fitzgibbon:大家肯定都观察到了机器学习、深度学习给人工智能带来的进步,我认为现在是将其应用到更广泛的领域的黄金机会,同时也是思考新一代 AI 编程的绝佳时机。直到今天,AI 编程一直是譬如机器学习博士或理解线性代数的专家的专业领域,但实际上许多 AI 编程可以更加简单。所以,我们正在研究第三代 AI 编程。第一代 AI 编程是 Hinton 和 LeCun 他们费尽心血写下的原始代码。第二代编程围绕着一系列工具展开,比如 TensorFlow 和 PyTorch,这些工具让 AI 更大众化,但 AI 对许多人来说依然很难理解。在我看来,这些编程在一定程度上隐藏了 AI 模型的美丽。神经网络模型其实是可以相对简单,又能给出复杂结果的,我们希望能看到更多精心设计的简单干净的代码和模型。

主持人:在您早期的研究中有一项伟大的发明 Boujou,它是一个获得了“艾美奖”的摄像机跟踪器,被广泛地用于计算机图形学和电影实景拍摄中。请为我们介绍更多关于 Boujou 的情况?

Andrew Fitzgibbon:Boujou 是一个非常有趣的项目。90年代中期,我在牛津大学和一些很棒的人共事,他们对机器人如何在环境中行走很感兴趣,于是我们开始研究机器人如何导航的问题。我们发现机器人要想知道自己在三维空间中的位置,首先要做的就是建立一个三维的世界模型。我们先制作了一个漂亮的 3D 模型,我们认为它会很有用,因为在那个年代,如果要在电影里看到外星人,制作人员会先用粘土做出外星人的样子,然后把它扫描到电脑里。Boujou 就是用机器人导航仪把摄像机旋转到外星人模型周围,将数据扫进电脑,把这个 3D 物体的电脑模型呈现给大家。

当时最难的一件事,就是弄清楚摄像机的路径。比如,我在一艘船上安装了摄像头,这艘船上有一些霍比特人,他们沿着一条河向一座山驶去,山上应该有两个巨大的雕像。但在拍摄中不会实体建造这么大的雕像,所以我们要在工作室做一些小的模型。只要知道摄像机在水面上的移动情况,就可以让机器人做同样的轨迹,然后将图片叠加起来。而在那个年代,唯一能知道相机在哪里的方法就是手动为每一个镜头定位,因此成本非常高。所以后期人员意识到我们的算法非常有用。于是我们就创办了一家创业公司 Boujou。当时有一些产品可以做字符识别、车牌识别,但 Boujou 是第一个实现 3D 视觉的产品之一,这让我非常自豪。为了实现这个目标,我们必须超越当时最先进的学术水平。

人们会问我,Boujou 的秘诀是什么?我认为秘诀就是读完所有关于 3D 结构和运动的论文。这种专注的态度直到今天依然适用。有时大家会将漂亮和简洁作为算法的评价指标,但在现实世界中,你可能要在尝试过所有的算法后,才能找到最漂亮的。

将现实传递给虚拟世界

主持人:微软的 Kinect 传感器最初不被人看好,上市后却取得了巨大的成功。Kinect 是如何产生、如何发展的,它对你所从事的其他研究领域有什么影响?

Andrew Fitzgibbon:Kinect 是学术研究人员与工程师共同合作的典型案例。当时微软研究院正在研究跟踪人体运动的计算机视觉算法,我们做得很好,取得了一些成果。所以 Xbox 团队的 Alex Kipman 找到我们说要制作一个能识别人体运动并由此控制游戏的产品。我们回复说,这个设想不可能实现。然后 Xbox 团队请我们先看看他们写的程序,结果发现,他们使用了一个来自学术界的想法,但把它设计得更好更有效,使他们的版本比任何学术论文中的都好。

Kinect 的想法不被学界看好的原因是,当时很难将视频中的某一帧提取出来识别其中的人物,并标记出手掌和手肘的位置。假设你有一张30毫秒前的图像,它和现在的图像的各个位置没有太大差异,然后就能通过连续性定位物体。这是早就存在于学界的想法,但是没有人真正将其落地。他们的贡献是观察到这样的现象:假设这个系统在99%的时间都正常工作,而且30毫秒前的系统是正确的,同时我们算出系统在五分钟后肯定会故障。所以我们可以设计出一个运行三分钟然后重置自己的系统,这样系统就不会犯错。所以我们的第一个贡献是让系统每隔几秒钟,就自我重置一次。这是机器学习真正应用于计算机视觉难题的早期实例。

看过程序后,我们告诉 Xbox 团队可以尝试,但是我们需要 Kinect 在世界上十个不同客厅里运行的数据,这样才能训练机器学习算法,同时检验我们是否做得很好。两周后我们接到电话,他们说已经搞定十份实测数据了,他们刚测试完日本的情况,明天就要前往中国……当时我们被吓坏了,突然意识到这群人是认真的。后来当我们说想借一个好莱坞工作室来生成训练数据时,他们就真的租了一间。

总的来说,Kinect 中涉及的理论学界之前已经提出,但没有人真正去实践,并达到这么高的水平。而这个团队是真正理解了机器学习,并不断去搜集数据,满怀热忱想把事情做好,与他们的合作让我们取得了巨大的进步。

主持人:微软的智能眼镜 HoloLens 是另一项计算机视觉技术。您如何看待 HoloLens 的功能?HoloLens 对计算机视觉研究社区有何贡献?

Andrew Fitzgibbon:HoloLens 是一个神奇的设备。它和 Kinect 都来自 Alex Kipman 的团队。正如 Kipman 在三四年前首次发布 HoloLens 时所说,HoloLens 是个人电脑的未来。在未来,人们不需要在口袋里放一块屏幕,不需要掏出屏幕才能进行工作。未来的办公室也将发生重大改变,不需要任何 LCD 屏,只要在我前面放一个大黑胶板,戴上 HoloLens,所有的文件都会在出现在我眼前。在今天,HoloLens 拥有巨大的价值。HoloLens 的一个功能是计算出人的头部在 3D 世界中的位置,这和我多年前做的 Boujou 相关,但 HoloLens 能以非常低能耗的方式持续地、实时地进行,非常难得。我想除了微软,很少有人能充分运用各种技术实现这一点。

我对 HoloLens 的研究源于十年前的一个项目。当时我和一位叫 Tom Cashman 的朋友想从静止图像中了解运动物体的三维结构,想找一些弯曲度和运动程度都适中的物体,然后我们觉得海豚是最理想的研究对象。于是我们决定写一篇“海豚是什么形状”的论文。我们并不关心海豚本身,我们关心的是弯曲移动的三维物体,给它建立三维数学模型。当人和虚拟世界或者混合现实世界交互时,一个最重要的 3D 物品就是手。如果系统能准确定位手上每一块骨头和关节,用户就能和虚拟世界准确地交互,虚拟物体的行为也能和你在现实世界中期望的一致。所以我们研究海豚,为研究人的手这样稍微弯曲一点的物体做铺垫。后来我们知道这个技术非常有用,我们将现实世界传递给了 HoloLens。我们非常高兴地看到今年2月在巴塞罗那举行的世界移动通信大会上,微软发布了具有非常清晰的手部跟踪功能的 Hololens 2。

不断为自己创造谜题

主持人:你年轻时为何对计算机科学感兴趣?你是如何进入微软研究院的?

Andrew Fitzgibbon:我出生于80年代,喜欢数学和摆弄电子产品,那时只有学校有电脑。我的一个暑期工作是水上出租车司机,这意味着我在特定时间段非常忙,之后就有大量的时间坐在户外晒太阳或淋雨。那时我会手写一些程序,等到第二天去学校的时候,再在电脑中输入。这是一种既随意又很有效的学习计算机编程的方式。我会在纸上写上标注“第10行”“第20行”,用代码实现一些小功能,就像是解数学难题。数学题很有意思,但很难自己去发明,所以你可能需要去买一本习题集,然后在几周内把它们解出来,但在计算机上,你可以不断地为自己创造谜题。

我的大学专业是数学和计算机科学。我本来想选物理,但是物理系告诉我边学计算机边学物理太难了。我从爱丁堡大学博士毕业后来到牛津大学,和英国伟大的计算机视觉研究员 Andrew Zisserman 等人共事,还在那里开发了 Boujou。2000年左右,我转到了微软研究院。

主持人:你想对年轻的研究人员说些什么呢?

Andrew Fitzgibbon:人们有时会问,我应该研究什么问题?有一个简单而普遍适用的答案:解决那些将改变世界的重要问题。但有时这太宽泛了,你并不知道什么是宏大而重要的问题。我发现一个有价值的信号是,当你在听讲座或读报纸时,找出让你烦心的东西,这是真正引发你思考的东西。然后扪心自问,为什么这让我烦恼?由此去突破现存的问题。当然,如果你已经有了一个很好的想法,那就去做吧。

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责任编辑:Quan

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