想要机器人思考得先教会它们看新时代

一场地震灾难发生后，专业救援人员组成的队伍会奔赴现场，在废墟中搜寻生命体征、实行救护、呼叫救援。

但在斯坦福大学首席人工智能科学家李菲菲(Fei-FeiLi)的想象中，对事件率先做出响应的并不是红十字会的志愿者或医护人员，而是那些能洞悉周边环境并响应人们需求的，它们将竭尽所能拯救尽可能多的人。对这一场景背后所涉及的技术，李已经做了大量思考和研究，她认为如果计算机能够掌握最复杂的人类视觉认知能力的时候，这项技术就离我们不远了。

目前，由李及其带领的斯坦福大学人工智能实验室，在这项技术上取得了一些进展，这多亏了在2009年建立的拥有超过1500万数字图像的数据库。此后的每一年，研究人员利用该数据库组建了大型视觉识别比赛，目的是开发出可以教会计算机识别、理解图像内容的算法。2014年，参与者设计的软件程序识别对象和动作的准确率几乎是往年的两倍，这得益于更快的计算能力和更精炼的代码。2014年末，李和她的学生研发出首个能够用类似从上图我们看见发现很多的论坛资源人类语句来描述其所见图像的计算机视觉模型。

她认为，计算机视觉是所有人工智能的关键。 理解并建立视觉系统，才能真正理解智能卡希尔已经看到了上海这座城市对德比的热情和期待，对于 看 ，我的意思是理解，而不是简单的像素记录。