【中國智能制造網(wǎng) 本站原創(chuàng)】在深度學習的幫助下,一批機器人質(zhì)檢員、機器人醫(yī)生正迅速自學成才、強勢崛起。雖然在它們的幫助下,人類可以更快地制造出更的產(chǎn)品,更準確、更及時地診斷疾病,但是人工智能的黑箱也愈加讓人看不透了……
機器視覺實力進軍工業(yè)與醫(yī)療 “目光”敏銳不輸人類
在工業(yè)和醫(yī)療領域,面對不可逆轉的機器換人浪潮,首當其沖的似乎是工作內(nèi)容高度重復且機械化的生產(chǎn)線工人和配藥打針的護士。然而,隨著人工智能(AI)、深度學習等技術的飛速發(fā)展,機器視覺正日趨敏銳,技術含量更高的質(zhì)檢與診病工作也漸漸可以由機器人來擔綱?;蛟S在不久之后,人類質(zhì)檢員和??漆t(yī)生也將變得岌岌可危。
金屬3D打印是目前3D打印產(chǎn)業(yè)在大規(guī)模生產(chǎn)方面走得遠的分支之一。3D打印“一次成型”的技術特點決定了其產(chǎn)品質(zhì)量檢測方法也會不同于普通質(zhì)檢,從近業(yè)界的動態(tài)來看,已有專業(yè)人士選擇了同樣年輕的機器視覺技術來輔助這個新產(chǎn)業(yè)。
2017年6月,美國研究型高校卡內(nèi)基梅隆大學開發(fā)了一種識別金屬3D打印粉末的機器視覺系統(tǒng)。與成品檢驗不同,該系統(tǒng)像是一個預言者,它在粉末投入生產(chǎn)前對其質(zhì)量進行評估,并判斷其能否被制成合格的產(chǎn)品。整個檢測流程都是在無人參與的情況下自動完成,系統(tǒng)會把它對粉末微觀結構的觀察結果詳細呈報給人類工作人員,包括粉末的種類、強度、韌性、疲勞壽命等,準確率超過95%,比訓練有素的人類質(zhì)檢員更為出色。這套系統(tǒng)有望在五年之內(nèi)得到推廣。
除了科研機構,一些實力雄厚的企業(yè)也在機器視覺質(zhì)檢領域下功夫。2017年11月初,美國通用電氣(GE)宣布他們正在研發(fā)一款金屬3D打印自我檢查系統(tǒng),其核心技術便是機器視覺。與卡內(nèi)基梅隆大學相似的是,這套系統(tǒng)也將把觀察重點放在粉末上,做個了不起的“預言家”。根據(jù)GE的構想,人們可以根據(jù)這套系統(tǒng)的建議選出粉末進行生產(chǎn),且能完全省略后處理與成品質(zhì)檢環(huán)節(jié),大大提升生產(chǎn)效率。
機器視覺在看病方面的能力也頗像一個先知,它能比人類醫(yī)生更早地看出潛伏在患者身上的病魔,且準確率也不輸人類,甚至能糾正人類的漏診、誤診。以往僅由人類醫(yī)生來分析判斷的超聲、CT、磁共振等醫(yī)學影像,交給機器人重新審視一遍會是個可靠的雙保險。
也許有人會感到疑惑,機器是怎么做到明察秋毫的呢?就照目前機器模仿人類神經(jīng)網(wǎng)絡的水平,它們的“視覺神經(jīng)”還不比人類發(fā)達吧?其實,這些“眼神犀利”的機器視覺系統(tǒng)并不會以人的方式洞悉一切,它們也不必像人。通過收集數(shù)量非常龐大的專業(yè)影像數(shù)據(jù),并以機器學習來迅速分析總結,機器視覺系統(tǒng)可以在很短的時間內(nèi)自學成才,它所“過目”的醫(yī)學影像比一個人類醫(yī)生整個職業(yè)生涯遇到的還要多得多!
盡管機器視覺的敏銳目光讓人類面對不確定事物時心里更踏實,但同時也在犯嘀咕:機器究竟是怎么看出來的?人工智能越發(fā)達,越像是一個黑箱,讓人難以看透它的“思路”,而只能接受它輸出的正確結果。只知其然而不知其所以然,終究難以帶來真正的安全感,這也不符合人類充滿好奇的天性。在機器看穿我們的同時,我們也得把它盯緊了。
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