如何教机器学会看？
自动驾驶汽车识别停车指示牌，内窥镜识别癌症。人工智能专家来解释这是如何实现的。
VIDETE! -- “看！”，这是德国人工智能研究中心（DFKI）一个项目的名称。在这个项目中，凯泽斯劳滕的增强现实研究小组的人工智能专家正在开发机器视觉新方法。其目标是：机器仅用一个摄像头即可可靠地识别移动物体。到目前为止，这类系统都至少需要两个摄像头。
机器如何学习看？
项目负责人Gerd Reis（格尔特·莱斯）明确表示：“人的视觉与机器人的视觉很少有相关性。”机器“学看”是一个数学过程，它是指教会机器人通过神经网络 --这在根本上是一个软件 -- 理解场景，例如在交通场景中识别汽车及其运动，并正确解读交通指示牌。
在机器使用神经网络学习时，有极多的变量。研究人员将每次的输出结果与期待值进行比较，并分析偏差程度，然后一步一步回溯，直至最后吻合的点。系统就这样学习输入与正确输出之间的关联。
机器视觉有哪些应用领域？
主要是用于自动驾驶和工业，但也可用于通过医学成像识别癌症、在体育上评价比赛场景，以及用在老年人的辅助系统中（Ambient Assisted Living）。Reis指出：“在这种情况下需要分辨，坐在椅子上的人是晕倒丧失意识、需要迅速救助，还是说他只是在轻松地读一本书。”
人工智能研究人员面临哪些挑战？
VIDETE项目还探索，机器是根据什么做出的决策。如何确保人工智能始终正确识别交通指示牌，即使它们被弄脏了？是什么导致人工智能在内窥镜检查中将某种组织变化解读为癌症？在使用人工智能给出的结果之前，有另一种算法对决策路径进行检验。“就像征询第二种医学意见”，Reis说。
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