Dopustite da vam pokažem nešto
[Video] Djevojka: Dobro, to je mačka koja sjedi na krevetu.
Dječak mazi slona.
Ovo su ljudi koji idu u avion.
To je veliki avion.
Fei-Fei Li: Ovo je trogodišnje dijete
koje opisuje što vidi na ovim slikama.
Iako ima još dosta toga što mora naučiti o svijetu
već je ekspert u nečemu važnom:
razumije što vidi.
Naše društvo je tehnološki naprednije no ikada.
Šaljemo ljude na mjesec, izrađujemo telefone koji pričaju s nama
i prilagođene radio stanice koje puštaju samo glazbu koju volimo.
Ipak, naši najnapredniji uređaj i računala
imaju poteškoća s ovim zadatkom.
Ovdje sam danas kako bi vas izvijestila
o najnovijim dostignućima u istraživanju računalnog vida,
jednoj od glavnih i potencijalno revolucionarnih
tehnologija računarstva.
Imamo prototipe auta koji se sami voze,
ali bez pametnog vida, ne mogu zapravo vidjeti razliku
između zgužvane papirnate vrećice na putu, koju mogu pregaziti,
i kamena te veličine koji treba izbjeći.
imamo odlične megapikselne kamere,
ali nismo dali vid slijepima.
Dronovi mogu letjeti vrlo daleko
ali nemaju dovoljno tehnologije vida
da nam pomognu pratiti promjene u kišnim šumama
Sigurnosne kamere su svugdje,
ali ne upozoravaju nas kada se dijete utaplja u bazenu.
Slike i videi postaju integralni dio globalnog života.
Stvaraju se brzinom koja je daleko veća od od one koji bi čovjek
ili timovi ljudi željeli vidjeti,
a vi i ja pridonosimo tome ovdje na TED-u.
Ipak naš najnapredniji softver se i dalje muči oko razumjevanja
i upravljanja tog ogromnog sadržaja.
Drugim riječima, zajedno kao društvo,
poprilično smo slijepi,
jer su naši najpametniji uređaji i dalje slijepi.
"Zašto je to tako teško?", možda se pitate.
Kamere mogu fotografirati slike poput ove
pretvarajući svjetlost u dvodimenzionalne redove brojeva
poznate kao pikseli,
ali to su samo beživotni brojevi.
Ne nose smisao u sebi.
Jednako kao što slušati ne znači isto što i čuti,
fotografirati sliku nije isto što i vidjeti,
a pod vidjeti mislimo na razumijevanje.
Zapravo, prirodi je bilo potrebno 540 milijuna godina teškog posla
da to uspije,
a većina tog posla
otišla je u razvijanje uređaja za obradu vida u našem mozgu,
ne u samim očima.
Vid započinje s očima,
ali zapravo se sve događa u mozgu.
Već 15 godina, započevši od mog doktorata u Caltech-u
i zatim vodeći Stanfordov laboratorij za vid,
radila sam s mentorima, suradnicima i studentima
kako bi naučili računala da vide.
Naše polje se zove računarni vid i strojno učenje.
Dio je većeg polja umjetne inteligencije.
Naposljetku, želimo naučiti uređaje da vide kao što mi vidimo:
imenovanje objekata, prepoznavanje ljudi, razumjevanje trodimenzionalnosti objekata,
razumjevanje odnosa, emocija akcija i namjera.
Vi i ja vidimo cijele priče ljudi, mjesta i stvari
u trenutku kada ih pogledamo.
Prvi korak do ovog cilja je naučiti računala da vide objekte,
građevne jedinice vizualnog svijeta.
U svom najjednostavnijem obliku, zamislite ovaj proces učenja
kao pokazivanje računalu raznih prizora za trening
određenog objekta, recimo mačaka,
i dizajniranje modela koji uči iz ovih prikaza za .
Koliko teško to može biti?
Nakon svega, mačka je samo skup oblika i boja,
i ovo je ono što smo radili u početcima modeliranja objekta.
Napisali bi računalu algoritme u matematičkom jeziku
da mačka ima okruglo lice, debeljuškasto tijelo,
dva šiljata uha i dugačak rep,
i da izgleda lijepo.
ali što je s ovom mačkom?
(Smijeh)
Sva je izvijena.
Sad morate dodati drugi oblik i pogled modelnom objektu.
Što ako su mačke skrivene?
Što je sa smiješnim mačkama?
Sad vidite što želim reći.
Čak i nešto jednostavno poput kućnog ljubimca
može imati beskonačan broj varijacija modelnog objekta,
i to je samo jedan objekt.
Prije osam godina,
vrlo jednostavno i duboko zapažanje promjenilo mi je razmišljanje.
Nitko ne govori djetetu kako da vidi,
posebno u ranijim godinama.
Oni to uče kroz iskustvo i primjere iz stvarnog svijeta.
Ako smatrate dječje oči
parom bioloških kamera,
one fotografiraju svakih 200 milisekundi,
prosječno vrijeme koliko je potrebno za pokret oka.
Do svoje treće godine, dijete bi vidjelo stotine milijuna slika
stvarnog svijeta.
To je puno primjera za vježbu.
Umjesto fokusiranja samo na sve bolje i bolje algoritme,
mislila sam dati algoritmima nekakakve podatke za vježbu
koje je dijete dobijalo kroz iskustva
i to kvantitativno i kvalitativno.
Jednom kada znamo ovo,
znali smo da moramo skupiti skup podataka
koji ima puno više prikaza no što smo mi imali ikad prije,
možda i tisuću puta više,
i zajedno s profesorom Kai Li na sveučilištu Princeton,
2007. lansirali smo ImageNet projekt.
Sva sreća nismo morali montirati kamere na naše glave
i čekati godinama.
Otišli smo na Internet,
najveću riznicu slika koju je čovječanstvo stvorilo.
skinuli smo skoro milijardu slika i
koristili crowdsourcing tehnologiju poput platforme Amazon Mechanical Turk
da označimo te prikaze.
Kako je raslo, ImageNet je bio jedan od najvećih poslodavaca
radnika Amazon Mechanical Turk-a:
zajedno, skoro 50.000 radnika
iz 167 država svijeta
pomoglo nam je da očistimo, sortiramo i označimo
skoro milijardu korisnih prikaza.
Toliko truda je trebalo
da se uhvati dio prikaza
koje djetetov um uhvati u ranim godinama razvoja.
Na očigled, ova ideja korištenja mnogo podataka
da se istreniraju računalni algoritmi se možda sada čini očiglednim,
ali 2007., nije bilo tako očigledno.
Prilično dugo bili smo poprilično sami na tom putu.
Neke prijateljski nastrojene kolege su me savjetovale da radim nešto korisnije,
i cijelo vrijeme smo se borili za financiranje istraživanja.
Jednom, sam se čak našalila sa studentima
da ću ponovno otvoriti kemijsku čistionicu kako bih mogla financirati ImageNet.
Naposljetku, tako sam financirala svoj studij.
Nastavili smo dalje.
2009. ImageNet je dosegao
bazu podataka od 15 milijuna prikaza
preko 22.000 klasa objekata i stvari
organiziranih u svakodnevne engleske riječi.
I po kvantiteti i po kvaliteti
ovo je dosad nedostignuta skala.
Kao primjer, u slučaju mačaka,
imamo više od 62.000 mačaka
u svim oblicima i pozama,
i različitih vrsta domaćih i divljih mačaka.
Bili smo oduševljeni što smo sastavili ImageNet,
i htjeli smo da cijeli znanstveni svijet ima koristi od njega,
tako da smo po modi TED-a otvorili cijeli skup podataka
svim istraživačkim zajednicama, besplatno.
(Pljesak)
Sad kad imamo podatke da opskrbimo mozgove naših računala,
spremni smo vratiti se na same algoritme.
Ispalo je kako je bogatstvo informacija s ImageNet-a
savršeno za određene vrste algoritama za strojno učenje
koji se zovu konvolucijske neuronske mreže
osmišljene od strane Kunihiko Fukushime, Geoff Hintona i Yann LeCuna
davnih 1970-ih i 1980-ih.
Upravo kako se mozak sastoji od milijardu vrlo povezanih neurona,
osnovna operacijska jedinica neuronskih mreža
jest čvor sličan neuronu.
Prima podatke od drugih čvorova
i šalje ih drugima.
Ove stotine tisuća ili čak milijuni čvorova
su organizirani po hijerarhijskim slojevima
sličnim onima u mozgu.
U tipičnoj neuralnoj mreži koju koristimo u učenju prepoznavanja modela,
ima 24 milijuna čvorova,
140 milijuna parametara,
i 15 milijardi veza.
To je ogroman model.
Upogonjen je s mnoštvom podataka s ImageNet-a
te modernih CPJ-a i GPJ-a kako bi istrenirao ove ogrome modele,
skupna neuronska mreža
je procvala na način koji nitko nije očekivao.
Postala je ključna struktura
koja je dovodila do novih uzbudljivih rezultata u prepoznavanju objekata.
Ovo je računalo koje nam govori
da je na slici mačka
i gdje je mačka.
Naravno ne radi se samo o mački,
ovdje nam računalni algoritam govori
da slika sadrži dječaka i medvjedića;
psa, osobu i malog zmaja u pozadini;
ili slika vrlo zbrkanih stvari
poput čovjeka, skateboarda, ograde, lampe itd.
Ponekad kada računalo nije sigurno što vidi,
moramo ga naučiti da bude dovoljno pametno
da nam pruži siguran odgovor,
kao što bismo mi odgovorili,
ali u drugim slučajevima računalni alogoritam nam besprijekorno kaže
što su točno ti objekti,
poput materijala, modela, godine auta.
Primjenili smo ovaj algoritam na milijune Google Street View prikaza
u stotinama američkih gradova,
i spoznali smo nešto vrlo zanimljivo:
prvo, potvrdilo se staro pravilo
da cijene auta dobro koreliraju
s kućnim primanjima.
Ali isto tako cijene auta koreliraju također sa
stopom kriminala u gradovima,
ili načina glasanja po poštanskom broju.
Čekajte. Je li to, to?
Je li nas računalo već sustigao ili čak prestiglo u našim sposobnostima?
Ne tako brzo.
Zasad smo samo naučili računalo da vidi objekte.
To je kao da malo dijete učite reći nekoliko imenica.
To je ogromno postignuće,
ali je to tek prvi korak.
Uskoro će drugo razvojno postignuće biti dosegnuto,
i djeca počinju komunicirati u rečenicama.
Stoga umjesto govorenja kako je mačka na slici,
već ste čuli malu djevojčicu koja govori da mačka leži na krevetu.
Kako bi naučili računalo da vidi sliku i stvori rečenice,
brak između velikih podataka i algoritama strojnog učenja
mora ići korak dalje.
Računalo mora naučiti učiti i iz slika
i iz prirodnih jezičnih rečenica
stvorenih od strane ljudi.
Upravo kako mozak integrira vid i jezik,
razvili smo model koji spaja vidljive dijelove
poput vidnih komada
s riječima i frazama u rečenicama.
Otprilike prije četiri mjeseca,
konačno smo uspjelo sve povezati
i proizveli smo jedan od prvih modela računalnog vida
koji je sposoban stvoriti rečenicu sličnu ljudskoj
kada vidi sliku po prvi puta.
Pokazat ću vam što računalo kaže
kada vidi slike
koje je mala djevojčica vidjela na početku govora.
(Video) Računalo: Čovjek stoji pored slona.
Veliki avion sjedi na vrhu avionske piste.
FFL: Naravno, i dalje se trudimo unaprijediti naše algoritme,
i još puno toga mora naučiti.
(Pljesak)
I računalo i dalje pravi greške.
(Video) Računalo: Mačka leži na krevetu u deci.
FFL: Naravno, kada vidi previše mačaka,
misli da bi sve moglo izgledati kao mačka.
(Video) Računalo: Dječak drži bejzbolsku palicu.
(Smijeh)
FFL: Ili, ako nije vidio četkicu za zube, pomiješat će je s bejzbolskom palicom.
(Video) Računalo: Čovjek jaše konja niz ulicu pored zgrade.
(Smijeh)
FFL: Nismo računalo naučili neke osnove umjetnosti.
(Video) Računalo: Zebra stoji u polju trave.
FFL: I nije naučio diviti se prekrasnoj ljepoti prirode
kao vi i ja.
Bilo je to dugo putovanje.
Od rođenja do treće godine je bilo teško.
Pravi izazov je doći od treće do trinaeste godine, i dalje.
Podsjetit ću vas s opet s ovom slikom dječaka i kolača.
Dosad smo naučili računalo da vidi objekte
ili čak nam kaže jednostavnu priču onoga što je na slici.
(Video) Računalo: Osoba sjedi za stolom s kolačem.
FFL: Ali postoji puno više na ovoj slici
nego samo osoba i kolač.
Što računalo ne vidi jest da je to poseban talijanski kolač
koji se jedino servira za vrijeme Uskrsa.
Dječak nosi svoju omiljenu majicu
koju je dobio od oca nakon putovanja u Sidney,
i vi i ja možemo reći da je jako stretan
i što je na njegovom umu u ovom trenu.
To je moj sin Leo.
Na mom pohodu na vidnu inteligenciju,
razmišljam o Leu konstantno
i budućnosti u kojoj će živjeti.
Kada uređaji vide,
doktori i sestre će imati dodatan par neumornih očiju
koje im pomažu dijagnosticirati i pobrinuti se za pacijenta.
Auti će voziti pametnije i sigurnije na putu.
Roboti, ne samo ljudi,
će pomoći u opasnim situacijama kako bi spasili zatočene i ozljeđene.
Otkrit ćemo nove vrste, bolje materijale,
i istražiti neviđene granice uz pomoć uređaja.
Malo po malo, dajemo vid uređajima.
Prvo, smo ih naučili da vide.
Onda nam oni pomažu vidjeti bolje.
Po prvi put, ljudsko oko neće biti jedino
koje gleda i istražuje svijet.
Nećemo koristiti uređaje zbog njihove inteligencije,
surađivat ćemo s njima na načine koje ne možemo zamisliti.
Ovo je moj pothvat:
dati računalima vidnu inteligenciju
i stvoriti bolje sutra za Lea i za svijet.
Hvala vam.
(Pljesak)