疫情期間社交距離怎麼算?人工智慧來把關!

疫情期間社交距離怎麼算?人工智慧來把關!
疫情期間社交距離怎麼算?人工智慧來把關!

人工智慧為你把關社交距離,讓你就算疫情出門也能很放心!

AI 大神」吳恩達旗下公司 Landing AI 開發的「社交距離檢測工具」,則是另一項與疫情有密切關係的 AI。

為了幫助疫情期間依然得持續工作、因某些原因非得外出的民眾以及阻止疾病蔓延,Landing AI 開發了最新 AI 工具確保大家能維持社交距離,該工具利用攝影機拍攝的即時影像,並同步分析檢測在公共空間的人們是否處於安全距離。

這款 人工智慧 工具會偵測所有經過空間的行人,並在每個人身上畫出一個綠色方框,當有人靠得太近,框框就會變成紅色,在靠得太近的兩人之間畫出紅線,並發出警訊,提醒人們遵守安全社交距離規定。

 

▲ 影片中可以看到探測器偵測每個行人,距離過近就會被標上紅框

 

根據Landing AI 公開的演示,人工智慧 運作需要經過「校正、檢測、測量」三個步驟。

第一步「校正」為將透視圖轉換為俯視圖。最簡單的標定方法是在透視圖中選擇四個點,將其映射到俯視圖中矩形的角上。

▲左邊為原始透視圖,覆蓋著校正網格;右邊是鳥瞰圖,街道兩邊完全平行於綠色網格。圖片為 Landing AI 官網示意圖。

 

第二步「檢測」,為將檢測到的行人應用於透視圖上,在每個行人周圍繪製邊框。為了簡潔化,團隊使用基於 Faster R-CNN 的開源行人檢測網絡。為了清理輸出的邊框,團隊使用最小化後處理,如非極大值抑制(NMS)和各種基於規則的啓發式算法,並選擇基於現實假設的規則,減少過度擬合的風險。

第三步「測量」,給定每個人的邊框。由於在「校正」那一步輸出針對地面的變換,需要將所述變換應用到每個區域的底部中心點,從而得到他們在俯視圖中的位置。

 

▲距離過近的人們除了顯示紅框外,也會多顯示出一條線以強調。

 

最後測量出人與人之間的距離,並根據校正估算出的係數縮放距離。用紅色方框標注出安全距離以內的人們,並在兩者之間畫一條線來強調。

即使 Landing AI 強調使用使用這款工具應該公開透明,且必須事先取得被監控人的同意,同時也稱該系統不會辨識個人身分。但仍然有不少評論顯示出對影像監控工具的擔憂。有些評論表示,如果是在工作場域,即使員工不同意老闆使用這款工具也很難提出反對意見。

但 Landing AI 的最初的目的是為了在疫苗研發出來之前,盡可能透過保持社交距離來抑制疫情的蔓延,而 AI 對影像分析與追蹤技術的發展助益,無疑為未來的公衛領域拓展出新的可能,在考量隱私和個人權利問題時,也應該要正視科技增進了全體人類的福祉,以免因噎廢食。

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人工智慧傳奇代表Nilsson逝世,享年86歲!

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對人工智慧貢獻甚大Nilsson教授逝世,真的很令人不捨!


▲ 人工智慧先驅-史丹佛大學名譽教授 Nils Nilsson

 

人工智慧先驅、人工智慧名人堂入選者、AAAI (美國 AI 協會) 前主席、A* 搜尋演算法發明者以及多部人工智慧教科書作者──史丹佛大學電腦科學的第一位名譽教授(Kumagai Professor of Engineering)Nils Nilsson 於美國時間美國時間 2019 年 4 月 23 日逝世,享壽 86 歲。

Nils John Nilsson 教授於 1933 年 2 月 6 日出生於美國密西根州,是 人工智慧的研究先驅之一,在「搜尋演算法」、「機器人學 (註:一種跨領域科技,涵蓋機器人的設計、建造、運作、應用等)」以及「知識表示法(註:一種跨領域的表示方法,涵蓋認知科學和 AI 兩個領域。在認知科學裡為人類儲存和處理資料的方式;在 AI 中,主要目標為儲存知識,讓程式能夠處理,達到人類的智慧。)」的貢獻而聞名。

研發世界第一個人工智慧機器人「Shakey」

 

▲ Shakey 是世界上第一個體現人工智慧的機器人

Nils Nilsson 教授在史丹佛國際研究院(SRI International)的人工智慧中心任職 23 年,致力於將統計學和神經網路的方法應用到圖形辨識中。1966年開始,他和中心的創始人 Charles Rosen 及著名的 AI 學者 Bertram Raphael 共同主導機器人 SHAKEY 的研發工作。Shakey 是世界上第一個體現人工智慧的機器人。

發明網路遊戲中常用的「A* 最佳路徑演算法」

A* 最佳路徑演算法的演示圖
▲ 算出最佳路徑的「A* 搜尋演算法」演示圖

 

1968 年,Nilsson 教授與電腦科學家 Peter E. Hart 和前段所述的中心創辦人 Bertram Raphael 共同研發出「A*(讀作『A-Star』) 搜尋演算法」,為人工智慧領域帶來了非常重大影響。

A* 搜尋演算法(A* search algorithm),是一種在有多個節點路徑的圖形平面上,求出最低通過成本的演算法。今天 A* 搜尋演算法常用於遊戲中的 NPC 的移動計算,或網路遊戲 BOT 的移動計算上等。

 

 

▲ 用 Python 實現 A* 演算法的教學影片

 

之後,Nilsson 教授又創立了自動即時規畫(Automated Temporal Planning)領域,並於 1971 年與 Richard Earl Fikes 共同發明 STRIPS(史丹佛研究所問題求解系統)規劃系統。

1985年,Nilsson 教授回到母校史丹佛大學任教,擔任電腦科學系主任直到 1990 年。在這段期間,Nilsson 教授人工智慧與機器學習的課程;同時也主導 「機器人如何應對動態的世界、如何同時規劃動作並從中學習」的研究工作。

五本人工智慧教科書,皆是出自 Nilsson 教授

Nils Nilsson 教授出版了五本人工智慧的教科書,分別為:

  • 《人工智慧的問題解決方法》Problem-Solving Methods in Artificial Intelligence,1971
  • 《人工智慧的原則》Principles of Artificial Intelligence,1980
  • 《人工智慧:新的合成》Artificial Intelligence: A New Synthesis,1998
  • 《人工智慧的的追求:思想和成就的歷史》The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements,2010
  • 《理解信念:人工智能的科學理解》Understanding Beliefs,2014

其中,《理解信念:人工智能的科學理解》還被翻譯成中文。

除此之外,Nilsson 教授也是 《人工智慧》(Artificial Intelligence)、《人工智慧研究期刊》(Journal of Artificial Intelligence Research)的編輯委員會成員以及 《美國電腦學會雜誌》 的編輯。

2011 年入選「人工智慧名人堂」

同時,Nilsson 教授還擔任 AAAI (美國人工智慧協會) 的主席、AAAS (美國科學促進會) 的成員、國家工程院院士以及瑞典皇家工程科學院外籍院士,曾獲 IEEE「神經網路先驅」獎、IJCAI「卓越研究獎」及 AAAI「傑出服務獎」等,並於 2011 年因「人工智慧和智能系統領域的重大貢獻」入選「人工智慧名人堂(IEEE Intelligent Systems)」。

1990 年 8 月開始,Nils Nilsson 開始擔任史丹佛大學的 Kumagai Professor of Engineering(名譽工程教授),直到 2019 年離世為止。深度學習三巨頭之一以及 2019 年圖靈獎得主 Yann LeCun、史丹佛人工智慧實驗室的主任吳恩達教授等很多 AI 人工智慧界的重要人士也通過社群媒體發表了他們的悼念。

 

 

 

包含 Nils Nilsson 在內的諸位人工智慧先驅們的貢獻,史丹佛在 AI 領域出了不少人才與跨時代的研發。像是日前研發了甩尾比人類還精準的人工智慧自駕車,有興趣的朋友們,可以點擊以下影片與連結看看 AI 甩尾的神乎其技哦!

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▲ 史丹佛大學在人工智慧領域有需多劃時代的成就,如 AI 自駕車的甩尾角度無人能及。

 

 

 

 

 

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