近来有许多不同的技术开始发挥作用,包括虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、嵌入式视觉、嵌入式语音以及认知(推理、思维)系统等;预计在2017年,当这些技术的力量开始结合,共同为嵌入式系统创造迄今能力所不及的先进功能时,可望使今年成为AV、VR与认知技术的转折点。

认知能力

让我们从思考认知系统开始,在此情境架构下,这是指使用自然语言进行处理的系统与机器学习,让人们和机器得以更自然地互动;同时,它也指观察和学习周遭发生事物的系统。

信息技术研究与分析公司Gartner创造出“Gartner新兴技术成熟曲线”(Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies),为业务策略家、首席创新官、研发(R&D)主管、企业家、全球市场开发商,以及新兴技术团队在开发新技术产品组合时,提供针对技术与趋势发展的跨产业观点。

技术成熟曲线的五个阶段分别是科技诞生的促动期 、过高期望的峰值、泡沫化的底谷期、稳步爬升的光明期,以及实质生产的高原期。在2014年版的技术成熟度曲线(Hype Cycle)中,机器学习(machine learning)虽然已在学术界引发浓厚的兴趣,但却还未能占有一席之地。 20170609_AV-VR_NT31P1 图1:2014年版Gartner技术成熟度曲线:机器学习尚未出现 (来源:Gartner)

令人惊讶的是,仅仅在一年后的2015年版技术成熟度曲线中,机器学习突破了“过高期望的峰值”阶段。 20170609_AV-VR_NT31P2 图2:2015年版Gartner技术成熟度曲线:机器学习迅速发展达到高峰 (来源:Gartner)

人工神经网络(ANN)是由神经元分层形成的。早期的系统支持包含很少神经元的几个分层,网络本身在本质上也是线性的。而最近的神经网络,如Google TensorFlow支持多输入与多输出,以及每个层级多个分层。 20170609_AV-VR_NT31P3 图3:支持多输入多输出以及多分层的神经网络 (来源:Max Maxfield)

此外,现在还能打造出包含多达1,000个这种分层的深度神经网络(DNN)。采用提高抽象能力的前端工具,以及将训练用的浮点网络转换成适于部署之定点网络的后端工具,进一步扩增了这些网络。

其结果是深度学习能力的惊人成长。大多数人涉及的深度学习任务是嵌入式视觉。确实,在今年的嵌入式视觉高峰会议(Embedded Vision Summit)上,展览区充斥着辨识随机影像的系统。最有趣的部份在于有人说:“这里的空间太狭窄了,如果不放几套嵌入式视觉系统的话,连要转个身都很困难!”

但是,深入学习并不仅止于此,还有各种新应用正如雨后春笋般陆续出现。例如,经过适当训练的系统可以观看视频、确定可预期的声音,并以一种可能骗过人类观察者的方式产生那些声音。或者,以嵌入式视觉实现的头戴式眼镜,能够侦测并辨识对象,以及为配戴这种设备的盲人或视障人士描述场景。

在此,真正的意义在于我们仅仅触及了机器学习系统可执行任务的表面。根据预测,50%的嵌入式系统将在2021年以前拥有一定程度的认知能力,距今仅五年之遥。

虚拟现实与增强现实

虚拟现实的整个用户体验其实是由计算机产生的。虽然复杂的虚拟现实系统已经存在学术界、工业与军事环境中有一段时间了,这种系统一直是相当庞大、耗电,而且也极其昂贵,从而使其难以达到商业应用和个人。

随着高阶的Oculus Rift和HTC Vive虚拟现实头戴式系统推出,这一切都在2016年开始变化。接着是诸如PlayStation VR等中阶系统,以及像三星(Samsung)的Gear VR和Google Daydream等低阶系统也陆续出现。

当有人第一次体验这些高阶VR系统后,他们经常将其描述为星舰迷航记(Star Trek)中的“全像甲板”(Holodeck)。身历其境的感官体验几乎就像是真实的。例如,看看那些有惧高症的人,当他们站在虚拟城市的高楼大厦边缘时,你可以感觉到他们的膝盖开始发抖。

基于当今虚拟现实系统的各种游戏与应用蔚为壮观,但人们已经开始思考结合虚拟现实与认知功能的观点。例如,想象自己在游戏中扮演一位神秘谋杀案的调查员,你可以漫步在豪宅周围、检查物体下面和后面、询问每一位角色(与他们说话)事发当时在哪里以及在做什么,并且观察他们的反应,例如他们环顾四周的眼神或抿嘴唇等等。

或许更令人兴奋的是增强实境技术,藉由计算机产生的感官输入,如声音、视频、文本、图形和/或GPS数据,增强(或补强)了实体、现实世界环境的直接或间接视图。例如,Magic Leap技术。

增强现实可支持娱乐应用,最佳写照就是《精灵宝可梦》(Pokemon GO)的蔚为风潮。在2016年夏天发布的Pokemon GO很快地袭卷全世界,成为一种全球现象,同时也是2016年最具吸引力以及最有利润的行动应用程序(App),在全球创下5亿次的下载量。

然而,娱乐还只是增强实境应用的冰山一角,你几乎可以在人类生活的各方面发现它的潜在应用。

当增强现实系统结合深度学习系统,并提供认知能力时,事情才真的开始变得令人振奋。例如,您正尝试修复家中的某些东西,增强现实系统除了能指导您的工作程序以外,具认知能力的增强现实系统还可以观察您随手将物品(如螺丝)放在何处,在需要的时候指点您。或者,假设您正在跟试图向你推销商品的人交谈时,增强现实系统将会倾听双方对话,同时观察其非语言的线索,让您随时都能知道他们是说实话还是在说谎。

在2015年时,还有很多人认为上述提到的一些概念是“遥不可及的梦想”。到了2016年,这些技术已经发生在我们的周遭了。我相信在2017年,我们将会看到增强现实、虚拟现实与认知技术以一种令人振奋且意想不到(甚至是令人恐惧)的方式结合,并进而创新更多功能与应用。

编译:Susan Hong

本文授权编译自EE Times,版权所有,谢绝转载

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