臉書研發的新演算法可以讓電腦跟人一樣「看」

為了理解視覺世界，僅僅知道你在看著一隻貓是不夠的，你還要知道貓在哪裡停下來，以及背景始於哪裡，終於哪裡。

通過臉書的演算法，圖片中的不同物體被高游標記了

由臉書研發和公開發布的一款計算機視覺演算法就讓電腦有了這個本事。它不僅能辨認圖像里有什麼，還能辨認出跟具體物體相關的形狀。這聽起來似乎不難，但是想要通過編程讓電腦實現這樣的功能，其難度已經超越了現有的一切視覺系統。

現在，臉書的演算法還只是一個研究工具。但最終，它將擁有一系列重要應用：讓影像編輯程序自動改變背景，或者讓圖片中的人物變亮；讓盲人電腦使用者可以理解圖片；甚至識別物體，讓皮卡丘爬上去，讓Pokémon Go這樣的現實增強遊戲變得更加真實。

近年來，計算機視覺領域取得了重要進展，但是主要都是識別物體或者場景。研究者們已經開始將目光轉向更深層次的圖片理解上，這對製造更加智能的機器而言非常重要。「對電腦而言，最難的事情之一就是理解現實——那裡到底有什麼，」臉書的一名研發經理Larry Zitnick說。「局部圖像分析是場景推理的重要組成。」

Zitnick說這種演算法可能最終用作研發一種可以自動給圖片里的物體加高光的系統，或者開發更好的現實增強app。「如果你想把一隻虛擬小狗放在房間里，」他說，「你可以把它放在沙發上，或者放在沙發的某個具體位置上。」

在過去幾年裡，計算機視覺領域取得了很多成就，都是通過大量樣本訓練模擬神經網路給影像分類。這些「深度學習」系統通常會識別一系列特徵，比如顏色和花紋，但是未必能識別物體的輪廓。

臉書的演算法結合了好幾種神經網路來進行這種「局部圖像分析」。前兩種網路是用來確定單個像素是否是一個物體的一部分；第三種網路則用來確定這些具體物體是什麼。

加州大學洛杉磯分校的計算機視覺教授Stefano Soatto說這一工作「非常重要」，將會產生很多的應用，因為圖像局部分析是極其困難的事情：「每個兩歲小孩都都能在圖片里指出某個物體，並且能追蹤它們的輪廓線，但是這是一個去偽存真的複雜過程。人類經過數百萬年的進化才獲得了這一能力，而且我們一般的腦區都牽涉到這個過程中。」

[許叔 via technologyreview]

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