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人工智能靠什么走向大众
张少霆
随着人脸识别、语音识别和自动驾驶日益成为关注焦点，人工智能(AI)与社会、人类生活的融合程度正在快速演进。
人工智能走向大众，视觉AI技术是发展方向。
人类70%到80%的信息获取来自视觉。对人工智能来说，视觉AI也被视为目前最具应用价值的AI技术。它能够让机器具备“从识人知物到辨识万物”的能力，从而看懂、理解这个世界，帮助我们提升处理信息的效率。
视觉AI就是研究如何让机器会“看”，即用投影机和电脑代替人眼对图像进行特征提取和分析，并由此训练模型对新的图像数据进行检测、识别等，建立能够从图像或者多模态数据中获取“信息”的人工智能系统。
源于深度学习的突破，视觉AI的识别能力突飞猛进，2012年的两个轰动事件，更被视为视觉AI的发展拐点。当时，由多伦多大学Geoffrey Hinton领导的团队，在一项名为ImageNet的图像识别竞赛中，利用深度学习和GPU的强大计算能力，将错误率降低了10%，震惊学术界，因为之前这项错误率每年只会降低1%～2%。同年，“谷歌大脑之父”吴恩达带领团队，利用10亿参数的神经网络，在没有任何先验知识的情况下，仅仅通过观看无标准的YouTube的视频，创造了一套猫脸识别系统——从海量照片里自动识别出猫脸。
视觉AI迅速成为人工智能领域最重量级的研究领域，源自于其在安防、医疗、无人驾驶等多个领域的应用前景。
在众多的视觉AI应用场景中，AI医学图像分析是近年来热度极高的一个细分领域。这主要得益于医院信息数字化建设的不断提速，以医学影像为核心的大数据不断丰富，为AI在医疗领域的发展提供了充足的养料。与此同时，优质医疗资源的稀缺和分配不均也不断催生着社会对人工智能的需求。
放眼未来，更多的应用前景都将贴上视觉AI的标签。比如，人脸识别技术有望在更多的物联网终端设备上应用，让安全便捷的身份认证无处不在；在AI+工业领域，工业机器人、物流机器人将更多替代传统劳动力；在AI+文化领域，基于AI的增强现实技术，可以逼真复原古代文物，古代场景；在AI+教育领域，利用视觉技术实现学生的注意力管理。跟踪学生的知识点掌握，实现真正的因材施教。
(选自《光明日报》，有删改)
(1)下列对本文内容的理解，不正确的是    (      )
A.视觉AI技术是人工智能走向大众的唯一发展方向。
B.视觉AI能够让机器看懂、理解这个世界。
C.视觉AI识别能力的迅猛发展源自于深度学习的突破。
D.未来更多的应用场景都将贴上视觉AI的标签。
(2)下列不属于视觉AI研究内容的是    (      )
A.用摄影机和电脑代替人眼对图像进行特征提取。
B.对提取的图像特征进行有效分析。
C.训练模型对新的图像数据进行检测、识别。
D.建立图像或者多模态数据库并获取信息。
(3)下列对本文说明方法的分析，正确的是    (      )
A.强调人类信息获取主要来源于视觉，使用了列数字的方法。
B.揭示视觉AI的研究本质，使用了下定义的方法。
C.通过2012年两个事件的对比，解释视觉AI迅速发展的原因。
D.用打比方的方法，形象地说明视觉AI是人工智能的重要研究领域。