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来源：大众彩票网投2024-07-02 17:48

向善而生的AI助盲，让AI多一点，障碍少一点******

　　有人说，盲人与世界之间，相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中，失去视力的盲人不会陷入永夜，科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

　　AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前，让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。

　　新契机：多模态算法或将造福数以亿计失明者

　　科学实验表明，在人类获取的外界信息中，来自视觉的占比高达70%~80%，因此基于AI构建机器视觉系统，帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力，无疑是最直接有效的解决方案。

　　一个优秀的AI助盲技术，需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展，才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够，以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

　　多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力，也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说，多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟，将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计，全球至少22亿人视力受损或失明，而我国是世界上盲人最多的国家，占世界盲人总数的18%-20%，每年新增的盲人数量甚至高达45万。

　　大挑战：如何看到盲人“眼中”的千人千面

　　AI助盲看似简单，但多模态算法依然面临重大挑战。

　　多模态智能算法，营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域，盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一，这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与，这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题，形成了最真实的模型训练数据集。

　　但是在现有技术条件下，盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战：一方面是盲人上传的问题类型很复杂，比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

　　另一方面，由于盲人的特殊性，很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时，经常会产生虚焦的情况，可能上传的照片是模糊的或者没有拍全，或者没拍到关键信息，这就给AI推理增加了难度。

　　为推动相关研究，来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”，并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题，然后要求给出相应的答案，解决盲人的求助。

　　另外，盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说，盲人逛超市，由于商品外观触感相似，很容易犯错，他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表，拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效，没法给出有效信息。

　　最后，针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制，同样也是现阶段的研发难点。

　　多解法：浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

　　AI助盲哪怕形式百变，无一例外都是消灭痛点，逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究，只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

　　在VizWiz官网上公布的2万份求助中，盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西，很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断，例如 “这本书书名是什么？”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上，提出了自监督旋转多模态模型，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

　　盲人所拍摄图片模糊、有效信息少？研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法，并提出多阶段交叉训练策略，具备更充分的常识能力，低质量图像、残缺的信息，依然能够精准的解答用户的求助。

　　目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点，在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

　　真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此，研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，FREC提供3万图片和超过25万的文本标注，囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时，该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR，噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议，该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

　　在智能交互研究方面上，浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA，同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

　　眼球虽然对温度并不敏感，但浪潮信息的研发团队，却在努力让盲人能“看”到科技的温度，也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍，跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界，更重要的是如何造福人类，让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸，当AI充满人性光辉，我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意，见证着更加光明宏大的远方。

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（新春走基层）急诊科的不眠夜******

　　中新网银川1月12日电题：急诊科的不眠夜

　　中新网记者杨迪

　　在宁夏回族自治区人民医院急诊科，时钟仿佛比其他地方走得更快，只有一路小跑，才能在这里“争分夺秒”。

　　预检分诊，是急诊科的第一道“关口”，值班医护需要在最短时间内了解患者诉求，进行初步检查并给予建议。在就诊高峰期，急诊科预检分诊护士凌娟娟要同时面对五、六名患者，以最快时间询问患者症状，安排其就诊。

护士为前来就诊的患者预检分诊。　杨迪摄

　　从下午4时到深夜12时，凌娟娟几乎没有休息的时间。“我的这个岗位不能离开人，在接班前，我会尽量少喝水、提前上厕所。”凌娟娟的语速很快，这是长期在急诊科工作养成的习惯，“分秒必争”——是急诊医护们的共识。

　　据了解，近日宁夏回族自治区人民医院急诊就诊数增多，院方本着“应接尽接”的原则，优化急诊流程、整合救治资源、抽调医护支援，最大程度做好急救保障。

　　病床上的患者、焦急等待的亲友、忙碌的医护……在急诊科，“小步快走”成为医护们的标志性步伐。“急”和“诊”，是贯穿这里的关键字。

　　从下午6时工作到第二天上午8时，急诊科抢救室护理组组长杨玉龙已习惯通宵忙碌，“现在的愿望，就是尽最大努力帮助大家渡过难关。”

　　在急诊红区，急诊科主治医师杨晓明正在查看患者的肺部CT，包括他在内的2名医生和2名护士，要为整个红区的患者提供诊疗和救治。杨晓明用“跑”来形容自己的工作状态，“我们从接班到下班全身是汗，要抓紧跑、抓紧救治患者。”

在急诊红区，医生正在为患者查看CT结果。　杨迪摄

　　急诊重症监护室(EICU)收治的是需要插管、呼吸辅助通气等的危重症病人。与急诊黄、红区不同，EICU格外安静，可以清楚地听见仪器的滴答声、医护的脚步声。在这里，患者没有家属陪护，急诊科护士王志华在为患者插管、配药、擦身之余，还要安慰、疏导患者，帮助其建立战胜疾病的信心。

在急诊黄区，医护正在与患者家属交流。　杨迪摄

　　从下午6时起，王志华还未喝过水，这是他新冠病毒感染的第二天，全身酸痛的他在上班前要吃一粒布洛芬，才能坚持工作到第二天早上。“我们科现在人员比较紧缺，我‘阳了’以后，也不敢轻易下‘火线’。”王志华的声音显得有些虚弱，时常要停下来呼气，“家人也劝我请假休息，但我没请。我想作为医务人员，去尽力守好这道防线。”

　　已是深夜，王志华和同事依旧在忙碌，这注定是一个与病魔赛跑的不眠夜。“我们所需要的不多，就是希望看到病人康复出院。”王志华说。(完)

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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