看到 AlphaZero 的顯著成果，人們不禁要問：我們能否將它在國際象棋領(lǐng)域的成功應(yīng)用到計算機視覺領(lǐng)域？
以數(shù)據(jù)為中心的人工智能
以數(shù)據(jù)為中心的人工智能的目的不是創(chuàng)造更好的算法，而是通過改變數(shù)據(jù)本身來提高模型性能 。即使我們不考慮獲取和標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)集的困難，數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題仍然存在：數(shù)據(jù)是否覆蓋了所有可能的情況？是否覆蓋邊界情況？
如果我們要構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心的計算機視覺，就必須控制數(shù)據(jù)的來源 。為了讓計算機視覺模型更好地學(xué)習(xí)和理解參數(shù)，就必須保證數(shù)據(jù)的平衡 。
比如，我們想要控制三個參數(shù)：相機的角度、光照和遮擋 。當(dāng)你收集這樣的真實數(shù)據(jù)集時，必須努力控制這 3 個參數(shù)的值，同時收集 1000 張相關(guān)圖像 。但有了這些真實數(shù)據(jù)，任務(wù)還是非常艱巨 。
過去的 5 年中，我們在優(yōu)化數(shù)據(jù)收集過程和提高數(shù)據(jù)標(biāo)簽質(zhì)量方面，取得了巨大的進(jìn)展 。而且還會使用各種數(shù)據(jù)增強技術(shù)，來充分利用數(shù)據(jù)集信息 。比如將數(shù)據(jù)集中的圖像應(yīng)用一些數(shù)學(xué)函數(shù)，以創(chuàng)造更多樣的數(shù)據(jù) 。
目前，有 400 多家公司的總市值達(dá)到 1.3 萬億美元（略高于 Facebook），滿足了如今算法對數(shù)據(jù)的需求 。
但是，這些方法最終是否會走進(jìn)死胡同？算法是否已經(jīng)在人類數(shù)據(jù)集上達(dá)到了極限？就像我們在國際象棋中使用人類數(shù)據(jù)作為算法輸入一樣，模型會受到數(shù)據(jù)集設(shè)計的限制，而無法超越人類 。
在國際象棋中，如果我們停止構(gòu)建人類數(shù)據(jù)，并允許機器構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)來優(yōu)化學(xué)習(xí)過程，后深度學(xué)習(xí)就能有所突破 。在計算機視覺中，我們也必須允許機器自主生成可以促進(jìn)它們學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù) 。
CV未來：合成計算機視覺
通過虛擬現(xiàn)實引擎，可以更好地創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù) 。在準(zhǔn)確率方面，模型的輸出已經(jīng)達(dá)到了現(xiàn)實世界的標(biāo)準(zhǔn) 。意味著可以通過模型生成智能化的數(shù)據(jù)，來指導(dǎo)計算機視覺模型的學(xué)習(xí) 。這種合成數(shù)據(jù)可以成為以數(shù)據(jù)為中心的人工智能框架的基礎(chǔ) 。
因此，我認(rèn)為，現(xiàn)在需要廣泛使用視覺合成數(shù)據(jù) 。
- 虛擬現(xiàn)實引擎有專門的生成合成數(shù)據(jù)的組件（比如 NVIDIA IsaacSim，Unity Perception），這些合成數(shù)據(jù)不僅美觀，而且有助于訓(xùn)練更好的算法 。
- 3D 功能正迅速成為一種必需品——最新的 iPhone 手機就配備了激光雷達(dá)（LiDAR）和用于 3D 掃描的應(yīng)用程序，來達(dá)到更好的性能 。
- 元宇宙（Metaverse）的時代即將開始 。人們將會漸漸習(xí)慣生活在虛擬現(xiàn)實的世界中 。比如未來的寶馬制造廠和谷歌的孿生供應(yīng)鏈，就會應(yīng)用到數(shù)字孿生技術(shù) 。
- 行業(yè)的領(lǐng)頭者已經(jīng)開始使用虛擬現(xiàn)實技術(shù)來改進(jìn)計算機視覺算法：特斯拉（Tesla）就在利用虛擬現(xiàn)實技術(shù)來生成駕駛場景的邊緣情況和更多的新視角 。
如果往前再進(jìn)一步呢？進(jìn)入一個不需要人類對圖像打標(biāo)的計算機視覺的世界 。
通過合成計算機視覺，我們可以在虛擬現(xiàn)實中構(gòu)建模型，并在現(xiàn)實世界中進(jìn)行部署 。就像國際象棋比賽中，AlphaZero 可以自己學(xué)習(xí)重要的部分，所以我們用算法來決定模型需要重點學(xué)習(xí)的內(nèi)容，以達(dá)到最佳的學(xué)習(xí)效果 。
在合成計算機視覺（SCV）中，我們使用虛擬現(xiàn)實引擎訓(xùn)練計算機視覺模型，并將訓(xùn)練好的模型部署到現(xiàn)實世界 。
人眼能看到的東西遠(yuǎn)不如現(xiàn)實世界豐富，所以我們構(gòu)建的算法只能到人類理解和標(biāo)記出的信息范圍內(nèi) 。但事實可能并不是那樣，所以我們可以為傳感器構(gòu)建算法，來測量超越人類感知范圍的東西 。這些算法可以在虛擬現(xiàn)實中通過編程的方式進(jìn)行有效訓(xùn)練 。
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