ฉันขอแสดงอะไรบางอย่าง
(วิดีโอ) เด็กหญิง: เอาล่ะ นี่คือแมวนั่งอยู่บนเตียง
เด็กชายกำลังลูบคลำช้าง
นั่นคือคนที่กำลังเดินทางในเครื่องบิน
นั่นคือเครื่องบินขนาดใหญ่
Fei-Fei Li: นี่เป็นเด็กอายุสามขวบ
กำลังอธิบายสิ่งที่เธอเห็นในชุดรูปภาพ
เธออาจจะมีสิ่งของจำนวนมากที่จะ เรียนรู้เกี่ยวกับโลกนี้
แต่เธอก็เป็นผู้เชี่ยวชาญในงานที่สำคัญมาก
ที่จะทำความเข้าใจกับสิ่งที่เธอเห็น
สังคมของเราก้าวหน้ามากขึ้นกว่าเดิม
เราส่งคนไปยังดวงจันทร์ เราทำโทรศัพท์ ที่พูดคุยกับเรา
หรือปรับแต่งสถานีวิทยุที่สามารถเล่น เฉพาะเพลงที่เราชอบเท่านั้น
แต่เครื่องที่ทันสมัยที่สุดและคอมพิวเตอร์ ของเรา
ยังคงต่อสู้กับงานนี้
วันนี้ ฉันมาที่นี่เพื่อรายงานความคืบหน้า
เกี่ยวกับความก้าวหน้าล่าสุดในการวิจัย ของเรา คอมพิวเตอร์ที่มองเห็น
หนึ่งในแนวพรมแดนและการปฏิวัติส่วนใหญ่
เทคโนโลยีในวิทยาการคอมพิวเตอร์
ใช่ เรามีรถยนต์ต้นแบบที่สามารถขับขี่ ด้วยตัวเอง
แต่ไม่มีวิสัยทัศน์ที่ฉลาด พวกนั้น ไม่สามารถบอกความแตกต่าง
ระหว่างถุงกระดาษยู่ยี่บนถนนซึ่ง สามารถเรียกวิ่งทับได้
กับหินในขนาดที่ควรหลีกเลี่ยง
เราได้ทำกล้องล้านพิกเซลที่ยอดเยี่ยม
แต่เราไม่ได้ให้การมองเห็นแก่คนตาบอด
โดรนสามารถบินผ่านพื้นดินขนาดใหญ่
แต่ไม่ได้มีเทคโนโลยีการมองเห็นเพียงพอ
เพื่อช่วยในการติดตามการเปลี่ยนแปลง ของป่าฝน
กล้องรักษาความปลอดภัยมีอยู่ทั่วไป
แต่กล้องไม่แจ้งเตือนเราเมื่อเด็กกำลัง จมน้ำในสระว่ายน้ำ
ภาพถ่ายและวิดีโอกลายเป็นส่วนสำคัญ ของชีวิตในโลก
กล้องถูกสร้างขึ้นด้วยความเร็วที่ไกล เกินกว่าสิ่งที่มนุษย์
หรือทีมงานของมนุษย์สามารถหวังว่าจะเห็น
และคุณและฉันมีส่วนร่วมในกรณีนี้ที่ TED นี้
แต่ซอฟต์แวร์ขั้นสูงที่สุดของเรา ยังคงต้องดิ้นรนเพื่อให้เข้าใจ
และจัดการกับเนื้อหาขนาดใหญ่นี้
ดังนั้นในคำอื่นๆ เรียกรวมกันว่าเป็นสังคม
เราเป็นคนตาบอดมาก
เพราะเครื่องที่ชาญฉลาดของเรา ยังคงตาบอด
"ทำไมถึงยากมาก" คุณอาจถาม
กล้องสามารถถ่ายรูปได้เช่นนี้
โดยการแปลงแสงเป็นแถวสองมิติ ของตัวเลข
เรียกว่าพิกเซล
แต่สิ่งเหล่านี้เป็นเพียงตัวเลขที่ตาย
พิกเซลไม่มีความหมายในตัวเอง
เช่นเดียวกับที่ได้ยินไม่เหมือนกับการฟัง
การถ่ายภาพไม่ได้เหมือนกับการดู
และโดยการเห็น เราหมายถึง ความเข้าใจจริงๆ
ในความเป็นจริงแล้ว ธรรมชาติต้อง ใช้เวลา 540 ล้านปีในการทำงานหนัก
เพื่อทำภารกิจนี้
และความพยายามส่วนมาก
เข้าไปในการพัฒนาอุปกรณ์การประมวลผล ภาพของสมองของเรา
ไม่ใช่ตาเอง
ดังนั้นการมองเห็นเริ่มต้นด้วยดวงตา
แต่เกิดขึ้นอย่างแท้จริงในสมอง
ดังนั้น เวลา 15 ปีตอนนี้ เริ่มต้นจาก ฉันทำปริญญา Ph.D. ที่ Caltech
และจากนั้นก็บริหารห้องแล็บ การมองเห็นของ Stanford
ฉันได้ทำงานร่วมกับพี่เลี้ยง ผู้ทำงาน ร่วมกันและนักเรียนของฉัน
สอนคอมพิวเตอร์ให้ดู
สาขาการวิจัยของเราเรียกว่า computer vision และ machine learning
เป็นส่วนหนึ่งของสาขาวิชาปัญญาประดิษฐ์
ดังนั้น ในที่สุดเราต้องการสอนเครื่อง ให้เห็นเช่นเดียวกับที่เราเห็น
การตั้งชื่อวัตถุ ระบุบุคคล คาดคะเน รูปทรงเรขาคณิต 3D ของสิ่งของ
เข้าใจความสัมพันธ์ อารมณ์ การกระทำและเจตนา
คุณและฉันสานเรื่องราวทั้งหมดของ ผู้คน สถานที่ และสิ่งต่างๆ
ขณะที่เราจ้องสายตาของเราไว้
ขั้นตอนแรกสู่เป้าหมายนี้คือ การสอน คอมพิวเตอร์ให้ดูวัตถุ
โคงสร้างของโลกของภาพ
ในแง่ที่ง่ายที่สุด ลองจินตนาการ กระบวนการเรียนการสอนนี้
แสดงคอมพิวเตอร์ภาพการฝึกซ้อม บางอย่าง
ของวัตถุเฉพาะ สมมติว่าเป็นแมว
และการออกแบบรูปแบบที่เรียนรู้จาก ภาพการฝึกซ้อมเหล่านี้
มันยากขนาดไหน
ท้ายที่สุด แมวเป็นเพียงชุดของ รูปทรงและสี
และนี่คือสิ่งที่เราทำในวันแรกๆ ของการสร้างโมเดลวัตถุ
เราจะบอกอัลกอริธีมของคอมพิวเตอร์ ด้วยภาษาทางคณิตศาสตร์
ว่าแมวมีใบหน้ากลม ลำตัวอ้วน
มีสองหูแหลม และหางยาว
และดูดีทั้งหมด
แต่อะไรเกี่ยวกับแมวตัวนี้ล่ะ
(เสียงหัวเราะ)
มันขดตัว
ตอนนี้ ต้องเพิ่มรูปร่าง - มุมมองอื่นในโมเดลวัตถุ
แต่ถ้าแมวถูกซ่อนไว้
แล้วแมวโง่เหล่านี้ล่ะ
ตอนนี้คุณเข้าใจแล้ว
แม้บางอย่างง่ายๆ เป็นแบบ สัตว์เลี้ยงในครัวเรือน
สามารถนำเสนอรูปแบบรูปแบบ ของวัตถุที่ไม่มีที่สิ้นสุด
และนั่นเป็นเพียงวัตถุเดียว
ดังนั้นประมาณแปดปีที่ผ่านมา
การสังเกตที่ง่ายและลึกซึ้ง ได้เปลี่ยนความคิดของฉัน
ไม่มีใครบอกเด็กว่าจะดูอย่างไร
โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงปีแรกๆ
เด็กเรียนรู้ผ่านประสบการณ์ และตัวอย่างแห่งความเป็นจริง
ถ้าคุณพิจารณาดวงตาของเด็ก
เป็นกล้องชีวภาพหนึ่งคู่
กล้องถ่ายภาพทุกๆ 200 มิลลิวินาที
เวลาเฉลี่ยที่เกิดจากการเคลื่อนไหว ของตา
ดังนั้นเมื่ออายุสามขวบ เด็กๆ จะได้เห็นภาพหลายร้อยภาพ
ในโลกแห่งความจริง
นี่เป็นตัวอย่างการฝึกมากมาย
ดังนั้น แทนที่จะเน้นเฉพาะ อัลกอริธึมที่ดีและดีขึ้น
ข้อมูลเชิงลึกของฉันคือ การให้ อัลกอริทึมเป็นแบบข้อมูลการฝึกซ้อม
ว่าเด็กได้ผ่านประสบการณ์
ทั้งในด้านปริมาณและคุณภาพ
เมื่อเรารู้เรื่องนี้แล้ว
เรารู้ว่า เราจำเป็นต้องรวบรวมชุดข้อมูล
ที่มีภาพไกลเกินกว่าที่เราเคยมีมาก่อน
บางที อีกหลายพันครั้ง
และร่วมกับศาสตราจารย์ Kai Li ที่ Princeton University
เราได้เปิดตัว ImageNet
โชคดีที่เราไม่ต้องติดกล้อง บนศีรษะของเรา
และรอเป็นเวลาหลายปี
เราไปที่อินเทอร์เน็ต
เป็นขุมสมบัติที่ยิ่งใหญ่ที่สุด ของภาพที่มนุษย์สร้างขึ้น
เราดาวน์โหลดภาพมาแล้ว เกือบพันล้านภาพ
และใช้เทคโนโลยีกระจายไปยังกลุ่มเพื่อค้นหา คำตอบ เช่นแพลตฟอร์ม Amazon Mechanical Turk
เพื่อช่วยให้เราติดป้ายกำกับรูปภาพเหล่านี้
ในตอนท้าย ImageNet เป็นหนึ่งใน นายจ้างที่ใหญ่ที่สุด
ของแรงงาน Amazon Mechanical Turk:
ร่วมกันเกือบ 50,000 คน
จาก 167 ประเทศทั่วโลก
ช่วยให้เราสามารถทำความสะอาด จัดเรียงและติดฉลากได้
เกือบหนึ่งพันล้านภาพที่ใช้
นั่นเป็นความพยายามอย่างมาก
เพื่อจับภาพแม้แต่เศษเสี้ยว
จิตใจของเด็กใช้เวลาในการพัฒนา ระยะต้นหลายปี
ในการมองย้อนกลับความคิดใน การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่นี้
การฝึกซ้อมอัลกอริธึมของคอมพิวเตอร์ อาจดูเหมือนชัดเจนในตอนนี้
แต่กลับไปในปี 2007 ยังไม่ชัดเจนดังนั้น
เราค่อนข้างโดดเดี่ยวในการเดินทาง ครั้งนี้มานานแล้ว
เพื่อนร่วมงานแนะนำให้ทำสิ่ง ที่เป็นประโยชน์มากขึ้นต่อตำแหน่ง
และเราก็พยายามดิ้นรนเพื่อหาเงินทุนวิจัย
ครั้งหนึ่งฉันก็พูดเล่นกับนักศึกษา ระดับบัณฑิตศึกษาของฉัน
ว่าฉันเพิ่งจะเปิดร้านขายของชำของฉัน อีกครั้งเพื่อลงทุนใน ImageNet
เพราะนั่นเป็นเหตุผลที่ฉันให้เงินทุน แก่วิทยาลัยของฉันเป็นเวลาหลายปี
ดังนั้น เราจึงดำเนินการต่อ
ในปี 2552 โครงการ ImageNet ได้จัดส่ง
ฐานข้อมูลขนาด 15 ล้านภาพ
ผ่านชั้นเรียนและวัตถุต่างๆ 22,000 ชั้น
จัดตามคำภาษาอังกฤษในชีวิตประจำวัน
ทั้งในด้านปริมาณและคุณภาพ
นี่เป็นระดับที่ไม่เคยปรากฏมาก่อน
ตัวอย่างเช่น ในกรณีของแมว
เรามีแมวมากกว่า 62,000 ตัว
รูปลักษณ์และโพสท่าทุกชนิด
และแมวในประเทศและป่าทั่วทุกชนิด
เราตื่นเต้นที่ได้ใส่ใน ImageNet
และเราต้องการให้โลกการวิจัย ทั้งหมดได้รับประโยชน์
ดังนั้น ในรูปแบบ TED เราจึง เปิดชุดข้อมูลทั้งหมด
ไปยังชุมชนการวิจัยทั่วโลกแบบฟรีๆ
(เสียงปรบมือ)
ตอนนี้ เรามีข้อมูลที่จะช่วยบำรุง สมองคอมพิวเตอร์ของเรา
เราพร้อมที่จะกลับมาที่อัลกอริทึม ด้วยตัวเองแล้ว
เมื่อเปิดความมั่งคั่งของข้อมูล ที่ได้จาก ImageNet
เป็นการจับคู่ที่สมบูรณ์แบบกับชั้นเรียน ของกลไกการเรียนรู้ของเครื่อง
เรียกว่าเครือข่ายประสาทแบบม้วนขด
ผู้บุกเบิกคือ Kunihiko Fukushima, Geoff Hinton และ Yann LeCun
ย้อนกลับไปในทศวรรษ 1970 และยุค 1980
มีเซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อกัน อย่างมากถึงพันล้าน เหมือนสมอง
หน่วยปฏิบัติการพื้นฐานใน เครือข่ายประสาทเทียม
เป็นโหนดแบบเซลล์ประสาท
ใช้อินพุตจากโหนดอื่น
และส่งข้อมูลไปยังโหนดอื่น
นอกจากนี้ นับร้อยนับพันหรือนับล้านๆ โหนด
ถูกจัดอยู่ในชั้นลำดับชั้น
ยังคล้ายกับสมอง
ในเครือข่ายประสาททั่วไป เราการฝึกซ้อม รูปแบบการจดจำวัตถุของเรา
มี 24 ล้านโหนด
140 ล้านพารามิเตอร์
และการเชื่อมต่อ 15 พันล้าน
นั่นเป็นรูปแบบที่ยิ่งใหญ่
ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลขนาดใหญ่จาก ImageNet
และซีพียูและ GPU ที่ทันสมัยใน การฝึกซ้อมแบบจำลองที่ใหญ่มาก
เครือข่ายประสาทแบบม้วนขด
เบ่งบานในแบบที่ไม่มีใครเคยคาดหวัง
กลายเป็นสถาปัตยกรรมที่ชนะ
เพื่อสร้างผลลัพธ์ใหม่ที่น่าตื่นเต้น ในการจดจำวัตถุ
นี่คือคอมพิวเตอร์ที่บอกเรา
ว่าภาพนี้มีแมว
และแมวอยู่ที่ไหน
แน่นอนว่า มีอะไรมากกว่าแมว
ดังนั้น นี่คืออัลกอริทึมของ คอมพิวเตอร์ที่บอกเรา
ภาพมีเด็กผู้ชายและตุ๊กตาหมี
สุนัข บุคคล และว่าวขนาดเล็กในพื้นหลัง
หรือภาพของสิ่งที่ยุ่งมากๆ
เหมือนชายคนหนึ่ง สเก็ตบอร์ด ราว เสาไฟ และสิ่งอื่นๆ
บางครั้ง เมื่อคอมพิวเตอร์ ไม่ค่อยมั่นใจในสิ่งที่มองเห็น
เราได้สอนให้ฉลาดพอ
เพื่อให้เราคำตอบที่ปลอดภัยแทน การกระทำที่มั่นใจมากเกินไป
เช่นเดียวกับที่เราจะทำ
แต่บางครั้ง อัลกอริทึมคอมพิวเตอร์ ของเราก็น่าทึ่งที่บอกเรา
ว่าวัตถุที่มีเป็นอะไรจริงๆ
เช่นยี่ห้อ แบบ รุ่นปีของรถยนต์
เราใช้อัลกอริทึมนี้กับภาพ Google Street View นับล้านภาพ
ข้ามร้อยเมืองของอเมริกัน
และเราได้เรียนรู้สิ่งที่น่าสนใจจริงๆ
ประการแรก ยืนยันภูมิปัญญาทั่วไปของเรา
ว่าราคารถยนต์มีความสัมพันธ์กันเป็นอย่างดี
กับรายได้ครัวเรือน
แต่น่าเสียดายที่ราคารถยนต์ยังมี ความสัมพันธ์กันดี
กับอัตราการเกิดอาชญากรรมในเมือง
หรือรูปแบบการลงคะแนนโดย ใช้รหัสไปรษณีย์
รอสักครู่ นี่ใช่ไหม
คอมพิวเตอร์มีการจับคู่หรือแม้กระทั่งมี มากกว่าความสามารถของมนุษย์หรือไม่
ไม่เร็วนัก
จนถึงปัจจุบัน เราได้สอนคอมพิวเตอร์ ให้ดูวัตถุเท่านั้น
นี่เหมือนกับเด็กเล็กๆ ที่เรียนรู้ที่ จะพูดคำนามไม่กี่คำ
เป็นความสำเร็จที่น่าทึ่ง
แต่นี่เป็นเพียงขั้นตอนแรกเท่านั้น
ในไม่ช้า การพัฒนาอีกก้าวจะฮิต
และเด็กเริ่มสื่อสารเป็นประโยค
ดังนั้นแทนที่จะบอกว่านี่เป็นแมวในภาพ
คุณได้ยินแล้วสาวน้อยบอกกับ เราว่า นี่คือแมวนอนอยู่บนเตียง
ดังนั้น เพื่อสอนคอมพิวเตอร์ ให้ดูภาพและสร้างประโยค
การจับคู่ระหว่างข้อมูลขนาดใหญ่ และกลไกการเรียนรู้ด้วยเครื่อง
ต้องใช้ขั้นตอนอื่น
ขณะนี้คอมพิวเตอร์ต้องเรียนรู้จากทั้งสองรูป
เช่นเดียวกับประโยคภาษาธรรมชาติ
ที่สร้างขึ้นโดยมนุษย์
เช่นเดียวกับสมองที่รวมวิสัยทัศน์และภาษา
เราพัฒนารูปแบบที่เชื่อมโยงสิ่ง ที่มองเห็นบางส่วน
เช่นตัวอย่างข้อมูลภาพ
มีคำและวลีในประโยค
ประมาณสี่เดือนที่ผ่านมา
เราโยงไว้ด้วยกันทั้งหมด
และผลิตโมเดลวิสัยทัศน์ทาง คอมพิวเตอร์เครื่องแรก
ที่มีความสามารถในการสร้าง ประโยคเหมือนมนุษย์
เมื่อเห็นภาพเป็นครั้งแรก
ตอนนี้ฉันพร้อมที่จะแสดง สิ่งที่คอมพิวเตอร์พูด
เมื่อเห็นภาพ
ที่สาวน้อยเห็นในตอนต้นของการพูดคุยนี้
(วิดีโอ) คอมพิวเตอร์: มีชายคนหนึ่งกำลังยืนอยู่ข้างช้าง
เครื่องบินขนาดใหญ่จอดอยู่ ในรันเวย์ของสนามบิน
FFL: แน่นอน เรายังคงทำงานอย่างหนัก เพื่อปรับปรุงอัลกอริทึม
และยังคงมีสิ่งที่จะเรียนรู้อยู่มากมาย
(เสียงปรบมือ)
และคอมพิวเตอร์ยังทำผิดพลาด
(วิดีโอ) คอมพิวเตอร์: แมวนอนบนเตียงในผ้าห่ม
FFL:ดังนั้น แน่นอนเมื่อเห็นแมวมากเกินไป
เครื่องคิดว่าทุกอย่างอาจดูเหมือนแมว
(วิดีโอ) คอมพิวเตอร์: เด็กหนุ่มคนหนึ่งกำลังถือไม้เบสบอล
(เสียงหัวเราะ)
FFL: หรือถ้ายังไม่เคยเห็นแปรงสีฟัน ก็จะสับสนกับไม้ตีเบสบอล
(วิดีโอ) คอมพิวเตอร์: คนขี่ม้าไปตาม ถนนข้างตึก
(เสียงหัวเราะ)
FFL: เราไม่ได้สอนวิชา Art 101 ให้แก่คอมพิวเตอร์
(วิดีโอ) คอมพิวเตอร์: ม้าลายยืนอยู่ในทุ่งหญ้า
FFL: และยังไม่ได้เรียนรู้ที่จะชื่นชมความงาม อันน่าทึ่งของธรรมชาติ
เช่นคุณและฉัน
ดังนั้น จึงเป็นการเดินทางที่ยาวนาน
เพื่อให้ได้มาตั้งแต่อายุศูนย์ ถึงสามปี ยังเป็นเรื่องยาก
ความท้าทายที่แท้จริงคือ การไป จากสามปีถึง 13 ปีและไกลเกินกว่านั้น
ฉันขอเตือนคุณด้วยภาพของ เด็กชายและเค้กนี้อีกครั้ง
จนถึงปัจจุบัน เราได้สอน คอมพิวเตอร์ให้ดูวัตถุ
หรือแม้กระทั่งบอกเล่าเรื่องราว ที่เรียบง่ายเมื่อได้เห็นภาพ
(วิดีโอ) คอมพิวเตอร์: คนนั่งอยู่ที่โต๊ะกับเค้ก
FFL: แต่มีอะไรมากขึ้นในภาพนี้
ไม่ใช่แค่คนและเค้ก
สิ่งที่คอมพิวเตอร์ไม่เห็นคือ นี่เป็นเค้กอิตาเลียนพิเศษ
ที่ให้บริการเฉพาะในช่วงเทศกาลอีสเตอร์
เด็กชายกำลังใส่เสื้อยืดที่ชอบ
พ่อให้เขาเป็นของขวัญหลังจาก เดินทางไปซิดนีย์
และคุณและฉันทั้งหมดสามารถ บอกได้ว่า เด็กมีความสุขแค่ไหน
และสิ่งที่อยู่ในใจของเขาในขณะนั้น
นี่คือลีโอลูกชายของฉัน
ในการสืบเสาะของฉันต่อปัญญาจากภาพ
ฉันคิดถึงเลโออย่างต่อเนื่อง
และโลกอนาคตที่ลูกจะมีชีวิตอยู่
เมื่อเครื่องสามารถมองเห็น
แพทย์และพยาบาลจะมีสายตา ที่ไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อย
เพื่อช่วยในการวินิจฉัยและดูแลผู้ป่วย
รถยนต์จะทำงานได้อย่างชาญฉลาด และปลอดภัยยิ่งขึ้นบนท้องถนน
หุ่นยนต์ไม่ใช่แค่มนุษย์
จะช่วยให้เรากล้าได้กล้าเสียในเขตภัยพิบัติ เพื่อช่วยผู้ที่ติดกับและได้รับบาดเจ็บ
เราจะค้นพบสายพันธุ์ใหม่ วัสดุที่ดีขึ้น
และสำรวจแนวที่มองไม่เห็นด้วย ความช่วยเหลือของเครื่อง
เรากำลังให้เครื่องมองเห็นทีละเล็กทีละน้อย
อันดับแรก เราสอนให้เครื่องเห็น
จากนั้น ก็ช่วยให้เราดูดีขึ้น
เป็นครั้งแรก ดวงตาของมนุษย์จะไม่ ขบคิดและ
สำรวจโลกของเราอย่างโดดเดี่ยว
เราจะไม่เพียงแต่ใช้เครื่องเพื่อสติปัญญา ของเครื่อง
เราจะร่วมมือกับเครื่องด้วยวิธีที่ เราไม่สามารถจินตนาการได้
นี่คือภารกิจของฉัน
ทำให้คอมพิวเตอร์ฉลาด
และเพื่อสร้างอนาคตที่ดีขึ้นสำหรับ ลีโอและสำหรับโลก
ขอขอบคุณ
(เสียงปรบมือ)