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来源：凤凰彩票邀请码2024-06-06 17:48

向善而生的AI助盲，让AI多一点，障碍少一点******

　　有人说，盲人与世界之间，相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中，失去视力的盲人不会陷入永夜，科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

　　AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前，让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。

　　新契机：多模态算法或将造福数以亿计失明者

　　科学实验表明，在人类获取的外界信息中，来自视觉的占比高达70%~80%，因此基于AI构建机器视觉系统，帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力，无疑是最直接有效的解决方案。

　　一个优秀的AI助盲技术，需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展，才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够，以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

　　多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力，也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说，多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟，将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计，全球至少22亿人视力受损或失明，而我国是世界上盲人最多的国家，占世界盲人总数的18%-20%，每年新增的盲人数量甚至高达45万。

　　大挑战：如何看到盲人“眼中”的千人千面

　　AI助盲看似简单，但多模态算法依然面临重大挑战。

　　多模态智能算法，营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域，盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一，这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与，这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题，形成了最真实的模型训练数据集。

　　但是在现有技术条件下，盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战：一方面是盲人上传的问题类型很复杂，比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

　　另一方面，由于盲人的特殊性，很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时，经常会产生虚焦的情况，可能上传的照片是模糊的或者没有拍全，或者没拍到关键信息，这就给AI推理增加了难度。

　　为推动相关研究，来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”，并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题，然后要求给出相应的答案，解决盲人的求助。

　　另外，盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说，盲人逛超市，由于商品外观触感相似，很容易犯错，他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表，拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效，没法给出有效信息。

　　最后，针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制，同样也是现阶段的研发难点。

　　多解法：浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

　　AI助盲哪怕形式百变，无一例外都是消灭痛点，逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究，只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

　　在VizWiz官网上公布的2万份求助中，盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西，很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断，例如 “这本书书名是什么？”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上，提出了自监督旋转多模态模型，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

　　盲人所拍摄图片模糊、有效信息少？研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法，并提出多阶段交叉训练策略，具备更充分的常识能力，低质量图像、残缺的信息，依然能够精准的解答用户的求助。

　　目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点，在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

　　真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此，研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，FREC提供3万图片和超过25万的文本标注，囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时，该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR，噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议，该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

　　在智能交互研究方面上，浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA，同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

　　眼球虽然对温度并不敏感，但浪潮信息的研发团队，却在努力让盲人能“看”到科技的温度，也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍，跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界，更重要的是如何造福人类，让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸，当AI充满人性光辉，我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意，见证着更加光明宏大的远方。

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东西问丨短评：疫情歧视和偏见几时休？******

　　中新社北京1月14日电题：疫情歧视和偏见几时休？

　　作者崔白露

　　近期，中国发布新冠病毒感染乙类乙管总体方案和中外人员往来暂行措施，优化调整疫情防控措施。

　　对此，多数国家持欢迎和理解态度。但少数国家罔顾科学事实，针对中国游客采取歧视性入境限制，将疫情问题政治化，给全球团结抗疫蒙上阴影。而给出的理由颇为牵强，或称缺乏信息，或忧新型毒株，但在事实面前经不起推敲。

资料图：机组人员和旅客正在过检。长沙机场供图

　　首先，中国是否及时与世界分享疫情信息？据统计，中国调整防疫措施后，已在近一个月内同世界卫生组织开展4次技术交流会议，向各国通报最新情况，并持续通过全球流感共享数据库(GISAID)分享病毒基因序列，相关数据与其他国家取自中国旅客的基因组数据一致。疫情三年，中国依法、及时、公开、透明发布疫情信息，与世卫组织开展的技术交流多达60余次。可见，少数国家所谓“缺乏信息”并不属实。

　　其次，中国公民会否给他国带来疫情冲击？答案是否定的。当前中国本土流行的优势毒株奥密克戎BA.5.2和BF.7谱系，早在2022年5月和8月已作为主要毒株席卷全球大部分国家，此时再特殊对待这两个亚分支已无必要。世卫组织欧洲区域办事处主任克卢格表示，中国流行的毒株早已出现，不会对当前欧洲疫情造成大的影响；新加坡卫生部长王乙康也称，2022年最后4周，中国入境新加坡的确诊病例不到新总输入病例的5%，远低于一些国家和地区的占比。

　　目前，全球奥密克戎亚型变异株超650种，其中在美国流行的最新亚分支XBB.1.5，仅一周时间就使其本土感染比例从约30%飙升至43%，成为美国主导毒株，并在欧洲等地迅速传播。面对全球新威胁，全力应对新变异毒株，才是各国当务之急。

　　再次，对于是否存在对华歧视性做法问题，个别国家辩称，对中国旅客落地检测核酸等措施并无歧视，是“依照科学和客观的证据”。但病毒无国界，若真担心输入型病例，应对所有入境旅客一视同仁，或对新变异毒株流行的区域采取适当措施。只针对一国公民的做法，不仅无法阻止病毒传播，反而会加剧散播歧视和偏见。

民众在出入境接待大厅签证证件引导台前进行咨询。中新社记者蒋启明摄

　　许多人开始担忧，这种歧视性的防疫措施或引发西方社会针对亚裔的新一轮种族主义危机。美国一名亚裔作家在《纽约时报》发文指出，美国对中国公民的旅行限制，实际上是在重弹亚洲人是“病态另类”的老调，让美国亚裔再次成为种族主义者针对的“替罪羊”。

　　一直以来，少数国家的政客和媒体将疫情政治化、武器化，把病毒作为实施政治操弄的“利刃”，关心疫情为虚，攻击中国为实。当中国调整政策，这些曾极力要求中国“放开”的国家，立刻采行“双标”。如某些国外专家和媒体对中国表现忧心忡忡，却对暴发XBB.1.5的美国宽容大度，称不必对美实施旅行限制；反复提及中国疫情数据，却无视美国政府自2022年10月不再每日公布官方数据、多国早已停止发布感染统计的现实。

　　三年来，中国与新冠病毒持续斗争，顶住一次次疫情冲击，最大程度维护人民生命安全、身体健康和经济社会发展，成为全球抗疫合作的中坚力量，为优化调整防控措施创造积极条件。近期，中国因时因势调整政策，多家国际机构看好今年中国经济并将增长预期调高至5%以上，泰国、马来西亚、印度尼西亚、马尔代夫等周边国家期盼中国游客到访，对人员往来持欢迎态度。多数国家都客观、积极地看待中国，并为双方交流创造条件。

　　无论是应对疫情反复，还是复苏全球经济，离不开各国同舟共济，守望相助。应多一些尊重科学，少政治操弄，多一些客观公正，少歧视偏见，多一些团结互助，少以邻为壑，作出符合科学事实和公众利益的选择。(完)

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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