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　　【化工机械设备网 热点关注】近几年，人工智能发展迅猛，应用领域不断拓展。但在各领域大展身手的同时，AI“翻车”案例也频上热搜。
 

　　10月底，苏格兰球迷经历了一场“难忘”的足球赛。在因弗内斯对阵艾尔联的苏格兰足球联赛上，无论球员传球还是带球进攻，场边的AI摄像机都视而不见，反而不离不弃跟着一名边裁，时不时来张“C位”特写。原来，AI摄像机误将这名裁判的光头识别成足球，所以*追了一整场。
 

　　有技术人员表示，在训练直播球赛的AI摄像机时，需要的不仅“这是球”数据集，还需要一个“这不是球”数据集。光头、足够亮的白鞋、灯光、比赛场地旁训练场上的球、球员用来热身的球，都是训练AI时需要考虑的干扰因素。
 

　　深度学习建立在图像和视频大数据的训练基础上，和主动感知动态世界的生物视觉相距甚远，而且仍未脱离算力需求。例如，如果把视频帧率从30提高到3万，深度学习的算力就需要提高1000倍。
 

　　而生物神经网络是脉冲神经网络，更适合完成视觉信息处理。黄铁军认为，借鉴生物视觉系统的神经网络结构和信息加工机理，建立一套新的类脑视觉信息处理理论和技术，是重启机器视觉的希望所在。
 

　　专家表示，发展人工机器视觉，目前有两条主要技术路线，一是通过收集更多数据、增加数据量，加大训练力度，构造出强大的智能系统；二是模仿生物神经系统，照葫芦画瓢，将生物神经系统的结构甚至机理搞清楚，以此为基础发展未来智能。
 

　　资料来源：科技日报
 

　　原标题：AI“翻车”从侧面体现了人工机器视觉需加强