Să vă arăt ceva.
OK. Aia e o pisică stând în pat.
Băiatul mângâie elefantul.
Aceștia sunt oameni care intră într-un avion.
E un avion mare.
Acesta e o fetiţă de 3 ani care descrie ce vede în nişte poze.
Poate că mai are multe de învățat despre lumea asta,
dar e expertă într-o sarcină foarte importantă:
să înțeleagă ceea ce vede.
Societatea noastră e mai avansată tehnologic ca niciodată.
Trimitem oameni pe lună, facem telefoane care ne vorbesc
sau personalizăm posturi de radio care pun doar muzica preferată.
Totuşi, cele mai avansate mașinării și computere
încă se chinuie cu această sarcină.
Sunt azi aici să vă fac un raport despre progresul recunoașterii computerizate a imaginilor,
o cercetare revoluţionară de vârf din tehnologia şi ştiinţa calculatoarelor.
Avem prototipuri de mașini care conduc singure,
dar fără vedere inteligentă nu deosebesc o pungă de hârtie mototolită pe stradă,
peste care poate trece,
și o piatră de aceaşi dimensiune, care ar trebui evitată.
Am făcut camere megapixel fabuloase, dar n-am redat vederea orbilor.
Dronele pot zbura peste suprafeţe întinse, dar n-au destulă tehnologie vizuală
ca să ne ajute să urmărim schimbările pădurii tropicale.
Camerele de securitate sunt peste tot,
dar nu ne alertează când un copil se îneacă într-o piscină.
Fotografiile și videoclipurile devin o parte integrală a vieții globale.
Sunt generate cu o viteză mult peste ce speră să vadă un om sau un grup,
iar noi contribuim cu acest TED.
Cele mai avansate programe se străduiesc să le înțeleagă și să le administreze.
Altfel spus, colectiv, ca societate, suntem orbi,
pentru că cele mai inteligente dispozitive sunt încă oarbe.
„De ce e atât de greu?” ați putea întreba.
Camerele pot face poze ca aceasta
convertind lumini în șiruri de numere bidimensionale – pixeli.
Dar sunt doar numere fără viață. Nu au un înțeles în sine.
Cum „a auzi” nu e la fel cu „a asculta”, „a face poze” nu e la fel cu „a vedea”,
iar prin „a vedea” ne referim la „a înţelege”.
Naturii i-au trebuit 540 mil. ani de muncă grea pentru asta,
iar mare parte din efort
a constat în dezvoltarea creierului pentru procesarea vederii, nu a ochlor.
Vederea începe cu ochii, dar de fapt are loc în creier.
De 15 ani, începând cu doctoratul la Caltech,
iar apoi conducând Laboratorul Vizual din Stanford,
am lucrat cu mentorii, colaboratorii și studenții mei
să învățăm computerele să vadă.
Ne ocupăm de recunoașterea imaginilor și învățarea automată.
Face parte din aria generală a inteligenței artificiale.
În final vrem să învățăm mașinăriile să vadă ca noi:
să denumească obiecte,
să identifice persoane, să deducă geometria 3D a lucrurilor,
să înțeleagă relații, emoții, acțiuni și intenții.
Noi toţi țesem povești întregi despre oameni, locuri și lucruri
în clipa în care le vedem.
Primul pas către acest țel e să învățăm computerele să vadă obiectele,
pietrele de temelie ale lumii vizuale.
În cel mai simplu mod, imaginați-vă acest proces de învățare
ca arătându-le computerelor câteva imagini de antrenament
ale unui obiect, să spunem pisici
și creând un model care învață după aceste imagini.
Cât de greu poate fi?
Până la urmă, o pisică e doar o colecție de forme și culori,
iar asta e ce am făcut la începutul modelării obiectelor.
Îi spuneam computerului într-un limbaj matematic
că o pisică are o față rotundă, un corp durduliu,
două urechi ascuțite și o coadă lungă
și totul arăta bine.
Dar ce spuneți de pisica asta?
(Râsete)
E ghemuită toată.
Trebuie adăugată încă o formă și punct de vedere modelului.
Dar dacă pisicile sunt ascunse?
Dar aceste pisici prostuțe?
Acum mă înțelegeți.
Chiar ceva simplu ca un animal de casă
poate prezenta un număr infinit de variații ale modelului,
iar acesta e doar un obiect.
Acum aproximativ opt ani,
o observație foarte simplă și profundă mi-a schimbat gândirea.
Nimeni nu-i spune unui copil cum să vadă, mai ales la început.
Învață asta prin experiențe și exemple din lumea reală.
Dacă considerați ochii copilului ca o pereche de camere biologice,
acestea fac o poză la fiecare 200 milisecunde,
– durata medie a unei mișcări oculare.
Până la 3 ani, un copil ar fi văzut sute de milioane de poze cu lumea reală.
Astea sunt multe exemple de antrenament.
Astfel în loc să ne axăm doar pe algoritmi din ce în ce mai buni,
m-am gândit să ofer algoritmilor tipul de date
primite de copil prin experiență, atât cantitativ cât și calitativ.
Plecând de la asta știam că trebuie să construim o bază de date
ce are mult mai multe imagini decât am avut înainte,
probabil de mii de ori mai multe,
iar împreună cu profesorul Kai Li de la Princeton University
am lansat proiectul ImageNet în 2007.
Din fericire, nu a trebuit să ne montăm o cameră pe cap
și să așteptăm mulți ani.
Am apelat la Internet,
cel mai mare tezaur de poze creat vreodată de oameni.
Am descărcat aproape un miliard de imagini
și am folosit tehnologii ca platforma Amazon Mechanical Turk
pentru a ne ajuta să etichetăm imaginile.
La apogeu, ImageNet a fost unul dintre cei mai mari angajatori
ai lucrătorilor Amazon Mechanical Turk:
în total, aproape 50.000 de lucrători
din 167 de țări din jurul lumii
ne-au ajutat să curățăm, să triem și să etichetăm
aproape un miliard de imagini inițiale.
De atât de mult efort a fost nevoie
pentru a captura doar o fracțiune din imaginile
pe care mintea unui copil le face în primii ani ai dezvoltării.
Privind în urmă, această idee de a folosi date mari
pentru a antrena algoritmii computerelor poate părea evidentă acum,
dar în 2007 nu era atât de evidentă.
Eram destul de singuri în această călătorie pentru multă vreme.
Câțiva colegi prietenoși m-au sfătuit să fac ceva mai folositor ca ocupație
și ne chinuiam constant pentru fonduri.
O dată, chiar am glumit cu studenții mei
că aș redeschide spălătoria mea pentru a susține ImageNet.
Până la urmă, așa mi-am finanțat anii de studenție.
Așa că am continuat.
În 2009 proiectul ImageNet a furnizat o bază de date de 15 milioane de imagini
din 22.000 de clase de obiecte și lucruri organizate după cuvinte englezești uzuale.
Atât cantitativ, cât și calitativ, era la o scală fără precedent.
Ca exemplu, în cazul pisicilor, avem mai mult de 62.000 de pisici
de toate felurile și ipostazele,
din toate speciile de pisici domestice și sălbatice.
Eram încântați de crearea ImageNet
și am vrut ca toată lumea să poată beneficia,
astfel respectând tradiția TED, am deschis întreaga bază de date
gratis către toată comunitatea de cercetători.
(Aplauze)
Acum că avem datele pentru a hrăni creierul computerelor,
suntem gata să revenim la algoritmi.
Se pare că bogăția informațiilor furnizate de ImageNet
se potrivea perfect cu o clasă specială de algoritmi de învățare automată
numită rețea neuronală convolutivă,
inițiată de Kunihiko Fukushima, Geoff Hinton și Yann LeCun
în anii '70 și '80.
La fel cum creierul constă în miliarde de neuroni interconectați,
o unitate elementară operațională dintr-o rețea neuronală
e un nod asemănător neuronului.
Primește impulsuri de la unele noduri și trimite impulsuri altora.
Mai mult, aceste sute de mii sau chiar milioane de noduri
sunt organizate în straturi ierarhice, şi ele similare creierului.
Într-o rețea neuronală tipică folosită la antrenarea recunoașterii obiectelor
sunt 24 de milioane de noduri, 140 de milioane de parametri
și 15 miliarde de conexiuni.
E un model enorm.
Alimentată de datele masive din ImageNet
și de unitățile moderne de procesare pentru a antrena un asemenea model imens,
rețeaua neuronală convolutivă a înflorit într-un mod neașteptat.
A devenit arhitectura câștigătoare
care a generat noi rezultate captivante în recunoașterea obiectelor.
E un computer care ne spune că e poza unei pisici și unde e pisica.
Sigur că nu există doar pisici, așa că iată un computer spunându-ne
că poza conține un băiat și un urs de pluș,
un cățel, o persoană și un mic zmeu în fundal;
sau o poză foarte aglomerată
precum un bărbat, un skateboard, balustrade, un felinar și tot așa.
Uneori, când computerul nu este foarte sigur de ce vede,
l-am învățat să fie destul de deștept
încât să dea un răspuns sigur în loc să se chinuie prea mult,
așa cum am face noi,
dar uneori algoritmul e remarcabil, spunându-ne exact ce sunt obiectele,
ca marca, modelul, anul de fabricație al mașinilor.
Am aplicat acest algoritm pe milioane de imagini Google Street View
din sute de orașe americane și am aflat ceva foarte interesant.
În primul rând, a confirmat cunoștințele generale
că prețurile mașinilor sunt corelate cu venitul familiilor.
Dar surprinzător, sunt corelate și cu rata criminalității în orașe
sau tiparul voturilor pe coduri poștale.
Stai un pic. Asta-i tot?
Computerul a egalat sau a întrecut abilităţile umane?
Să nu ne grăbim..
Am învățat computerul să vadă obiecte, ca un copil care pronunță câteva cuvinte.
E o realizare incredibilă, dar e doar primul pas.
Curând, un alt prag va fi atins, iar copiii vor comunica în propoziții.
Astfel în loc să spună că „asta e o pisică în poză”,
deja ați auzit-o pe fetiță, spunându-ne că e „o pisică întinsă pe pat”.
Ca să învățăm un computer să vadă o poză și să genereze propoziții,
mariajul dintre colecțiile mari de date și algoritmii de învățare automată
trebuie să facă un nou pas.
Computerul trebuie să învețe din imagini dar și din propozițile rostite de oameni.
La fel cum creierul integrează viziunea și limbajul,
am dezvoltat un model ce conectează părți vizuale,
ca fragmente vizuale, cu cuvinte și propoziții în fraze.
Cam acum 4 luni am pus totul cap-la-cap,
și am creat unul dintre primele computere ce recunosc imaginile
şi e capabil să genereze propoziții similare celor umane
când vede o poză pentru prima dată.
Veţi vedea ce spune computerul despre poza pe care a văzut-o fetița la început.
„Un bărbat stă lângă un elefant.”
„Un avion mare stă pe pista unui aeroport.”
Bineînțeles, încă lucrăm din greu să îmbunătățim algoritmii
și are încă multe de învățat.
(Aplauze)
Iar computerul încă face greșeli.
„O pisică întinsă pe pat într-o pătură.”
Când vede prea multe pisici, crede că totul arată ca o pisică.
„Un băiat ținând o bâtă de baseball.”
(Râsete)
Dacă n-a văzut o periuță de dinți, o confundă cu o bâtă de baseball.
„Un bărbat călărește un cal pe o stradă lângă o clădire.”
(Râsete)
Nu le-am predat arta computerelor.
„O zebră stând într-un câmp cu iarbă.”
N-a învățat să aprecieze frumusețea naturii ca şi noi.
A fost o călătorie lungă.
Să ajungem cu vârsta de la 0 la 3 ani a fost greu.
Adevărata provocare e să trecem de la 3 la 13 și mai departe.
Să vă reamintesc poza asta cu băiatul și tortul.
Până acum am învățat computerul să vadă obiecte
sau chiar să ne spună o poveste simplă când vede poza.
„O persoană stând la masă cu un tort.”
Dar e mult mai mult în această poză decât o persoană și un tort.
Computerul nu vede că acesta e un tort italian special
servit doar în preajma Paștelui.
Băiatul poartă tricoul său preferat
dăruit de tatăl său, după o excursie în Sydney,
iar noi putem vedea cât de fericit e și ce are de gând.
Acesta e fiul meu Leo.
În cercetarea inteligenței vizuale,
mă gândesc constant la Leo și la lumea în care va trăi.
Când mașinăriile pot vedea,
doctorii și asistentele vor avea alte perechi de ochi neobosiți
să-i ajute să diagnosticheze și să aibă grijă de pacienți.
Mașinile vor merge mai inteligent și mai sigur pe drum.
Roboții, nu doar oamenii,
ne vor ajuta în zonele de dezastru pentru a-i salva pe captivi și răniți.
Vom descoperi noi specii, materiale mai bune
și vom explora frontiere nevăzute cu ajutorul mașinăriilor.
Încet-încet, facem mașinăriile să vadă.
Întâi le învățăm pe ele să vadă.
Apoi ne vor ajuta să vedem noi mai bine.
Pentru prima dată, nu doar ochii umani vor analiza şi explora lumea.
Vom folosi mașinăriile pentru inteligența lor
şi vom colabora cu ele în moduri în care nici nu ne imaginăm.
Asta e misiunea mea: să ofer computerelor inteligența vizuală
și să creez un viitor mai bun pentru Leo și pentru lume.
Mulțumesc.
(Aplauze)