Juergen Gall团队展示他们的预测未来系统

李倩 发表于 2018-06-19 15:35:38 收藏 已收藏
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Juergen Gall团队展示他们的预测未来系统

李倩 发表于 2018-06-19 15:35:38

德国伯恩大学的研究人员设计了一个软件,能够看视频并预测未来5分钟会发生的事件,准确率在15%到40%之间。研究人员表示,对于具有大量不同动作的长视频,他们的方法也能够准确预测未来,甚至可以处理嘈杂或错误的输入信息。

从几百万年前起,第一个原始人类仰望星空,对宇宙产生好奇开始,我们人类对周遭世界的理解和把控,已经达到了相当娴熟的程度。

我们已经可以超音速飞行,可以转基因,还能治疗癌症。但是,有一件事情是我们一直没有做得很好的,那就是对“时间”的感知——如何从当下推断未来,如何最大限度的利用这种推测?

现在看,机器似乎可以帮助我们做到这一点。

德国波恩大学的计算机科学家设计出了一种软件,能够预测未来5分钟的序列事件,准确率在15%到40%之间。

虽然从数值上看,这个精度并不高,但研究人员Juergen Gall表示,这代表了机器学习超越了单步预测(single-step prediction),向新的领域迈进了一步。相关的研究论文已经被CVPR 2018接收。

Juergen Gall团队展示他们的预测未来系统

超越单步预测

Gall和他同事们的研究目标——教会计算机预测未来——并不是现在才有,实际上,这是机器学习和计算机视觉领域的一个主要课题,有大量的研究人员都在从事相关的工作。

但是,这项工作特殊的地方在于其方法:到目前为止,这些领域的研究集中在对当前行动的解释,或者对预期的下一步行动进行预测上面,也即前面提到的“单步预测”。

单步预测,也就是预测未来往前一步的结果。这是预测未来模式的基础,归结为一个回归问题,输入变量,预测结果。

在进行这样的预测时,目前的研究已经取得了比较好的结果。其中一个例子是,斯坦福大学吴恩达团队设计了一种深度学习算法,在对临终关怀的预测中,实现了高达90%的准确性。

在他们的实验中,斯坦福的研究人员使用了200万份病历对他们设计的神经网络进行训练,通过这些数据,网络能够发现医生发现不了的模式和规律,并以此为基础,对新的病人的情况(患者在接下来3~12个月内的死亡率)进行预测。

这项研究面临的变量十分复杂,而且取得了很高的精度,论文也获得了IEEE生物信息学和生物医学组最佳学生论文奖。但是,这样的算法是基于过往(retrospective),而且只进行单步预测。

多步预测:用CNN和RNN预测未来的两种结构

在Gall和他团队的最新研究中,他们提出了两种方法,对相当长时间的未来发生的大量行动进行预测。他们训练了一个CNN和一个RNN,根据之前看过的视频内容,学习未来视频的“标签”。

“我们表明,即使对于具有大量不同动作的长视频,我们的方法也能够准确预测未来,甚至可以处理嘈杂或错误的输入信息。”作者在论文中这样写道。

下面的图例展示了研究人员设计的两个方法。首先来看RNN的设计。

在RNN系统的结构中,输入是一个序列,网络预测最近观察到的动作的剩余长度,以及下一个动作的标签和长度。将预测结果附加到原始输入,就可以预测下一个动作片段。

而在CNN系统的结构中,输入序列和输出序列都被转换成矩阵的形式。其中,C表示类(class)的数量,S则对应于特定长度的视频片段的数量。矩阵的二进制值表示每个视频片段的标签。

让机器预测长时间的未来,有望实现真正的人机协作

在他们的实验中,Gall和他的团队使用数小时的视频数据来演示不同的烹饪动作(例如煎鸡蛋、拌沙拉等),并仅向软件展示其中的一部分动作。软件根据“已经学到的”来预测接下来的动作步骤。通过这种方法,Gall希望该领域能够向真正的人机共生迈进一步。

“[业界]人们谈论人类和机器人协作,但最终人和机器之间仍存在分离; 他们并没有真正密切地合作,”Gall说。

Gall建议说,通过使用适当的硬件,这个软件可以通过直观地了解任务来帮助人类完成任务,进而在工业环境中帮助人类工作。

Gall说:“老年人越来越多,值得努力在家庭中推广这种机器人来照顾老年人,”Gall说: “我相信10年后服务机器人将能够在家照顾老年人。”

根据人口统计局的报告,今天65岁以上的美国人的数量约为4600万,预计到2060年将翻一番。根据2014年美国疾病控制与预防中心(CDC)的报告,这些老年人中约140万将生活在养老院。日本已经探索过使用这样的软件带来的影响。例如用于疗愈的海豹型机器然PARO,软银的伴侣机器人Pepper等。在日本,四分之一人口是老年人。

随着这类技术的进步,或许会在人类代际之间造成进一步的分化——把爱和关怀外包给一台机器。对于一个尚未成熟的行业来说,很难说这条路将通向何方,但最终决定权掌握在开发人员手中,而不是掌握在他们开发的软件或机器人手中。

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