日报标题：如果 AR 有了「看法」……
ARinChina，AR/VR 行业顶级观察者
「ARinChina」是一个被知乎认证的「机构帐号」，文末有对这位新朋友的介绍：）
如果 AR 可以像人一样「看懂」现实世界，并根据情况将自己的「想法」进行「表达」。那么，世界将是怎样？
我们先来欣赏一段视频。
视频中人类生活因由 AR 的帮助而更加便利。那么，要想达到这种效果，AR 应用必须「智能化」。要使 AR 智能化，必须先使 AR 的「视觉」智能化。
计算机与小孩的「看图说话」大 PK
这是《爱丽丝漫游奇境记》中疯狂茶话会一幕。
当一个小孩描述这幅图时，他能立刻识别出图中的一些简单元素，比如：
「房前的一棵大树下，放着一张桌子。一个兔子和戴帽子的人坐在桌旁喝着茶。」
「桌子很大，他们三个都挤在桌子的一角......」
然而计算机在描述这幅图时，它不懂什么是「三月兔」，谁是「爱丽丝」，它只会以立体几何的形式描绘这些内容。
计算机这种简单的描绘方式，使得 AR 应用目前只能提前设定识别目标，才能进行交互。
人是怎样「看」世界的？
经过 5.4 亿年，人类才形成对世界的认识，其中大部分努力用在了大脑视觉处理机制的开发，而不是眼睛本身。也就是说视觉始于眼睛，却发生于大脑。
1981 年的诺贝尔生理学及医学奖获得者——休伯、斯佩里和韦赛尔——研究发现，视皮层细胞解释视网膜的编码脉冲信息的能力，是在孩子出世后直接发育形成的，这种发育的一个先决条件是：眼睛必须受到视觉刺激。在这一期间，如果一只眼睛闭上几天，视皮层将发生永久性的功能变化。
这意味着：大脑的高度可塑性是从一出生就开始的，大脑在这段时期接受丰富多彩的视觉刺激十分重要。
如果把人的眼睛看作一对生物相机，它们大约每 200 毫秒就能拍一张照片（这是眼睛运动的平均时间），那么 3 岁小孩看到的图像是数以亿计的。人类大脑通过观看无数张图像后，大脑才对物体有了概念。
为什么计算机做不到？
斯坦福大学的计算机视觉专家李飞飞，她曾在 TED 大会上举了一个很好的例子：
我们可以用简单的几何形状来描绘一只猫。
但是对于一些形状诡异的猫呢？像这些。
像家庭宠物这样简单的物种，在模型上都千差万别，大千世界更是千姿百态。李飞飞和她的团队在生物识别方面投入了大量心血，也没能找到一个好的算法，让计算机能准确识别出一个物种。
于是他们不再专心地寻找优秀的识别算法，而是把注意力放在了人类视觉的形成上来。
模仿人类看世界
我们从出生就开始不断地通过眼睛采集图像，大脑通过大量图像的训练后，才形成了我们现在的视觉系统。那么，如果我们把计算机当做一个婴儿来培养，它会不会像人一样聪明了呢？
李飞飞和她的团队就是这样做的。他们建立了一个含有 1500 万张照片的数据库——ImageNet，通过记住大量图片来教计算机认识物体。
不过，计算机可以通过摄像头来模拟人眼采集图像，却无法从拍摄到的图像中识别出有用的信息。
庆幸的是，Kunihiko Fukushima、Geoff Hinton 和 Yann LeCun 在上世纪七八十年代开创了「卷积神经网络」，这是一个非常复杂的模型。该模型中最基础的运算单元是「神经元式」的节点，就像大脑由上十亿个紧密联结的神经元组成。每个节点从其它节点处获取输入信息，然后把自己的输出信息再交给另外的节点。
此外，这些成千上万甚至上百万的节点，都被按等级分布于不同层次。在一个用来训练「对象识别模型」的典型神经网络里，有着 2400 万个节点、1 亿 4 千万个参数和 150 亿个联结。
李飞飞团队借助 ImageNet 提供的巨大规模数据支持，通过大量先进的 CPU 和 GPU，训练了这些堆积如山的模型。在图像训练中，由一个提前选定的卷积核来对图像进行「扫描」，然后经过层层神经元的分析，最后输出识别结果。
「卷积神经网络」也因此蓬勃发展起来。它成为了一个成功体系，在图像识别领域产生了激动人心的新成果。
目前，通过模拟人类视觉，计算机识别效果已经可以与一个 3 岁小孩相比。
不妨试想一下，等计算机可以像少年一样描绘世界，那么它看到「疯狂茶话会」画面时，就有可能是下面这种描述：
「房前的一棵大树下，放着一张桌子。三月兔和帽匠坐在桌旁喝着茶，一只睡鼠在他们中间酣睡着，那两个家伙把它当做垫子，把胳膊支在睡鼠身上，而且就在它的头上谈话。『这睡鼠可够不舒服的了，』爱丽丝想，『不过它睡着了，可能就不在乎了。』......」
就像讲故事一样，这段描述立刻生动起来。其中对睡鼠的感受，还添加了自己的想象。这会不会是未来 AR 的模样呢？
为了达到这一效果，我们正在教计算机如何去「看」，我们的世界将有更多的「眼睛」一起探索。
（题图 from：黑镜）
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