来源：Visual Genome、thehindu
几年前，机器学习的技术突破，让计算机学会了识别照片中的物体，而且非常准确。
现在的问题是，计算机能否带来另一个飞跃：学会理解相片中究竟发生着什么事。
一个叫 Visual Genome 的图像数据库，可能会推动计算机实现这个目标。它由斯坦福计算机视觉教授、人工智能实验室主任李飞飞和几个同事开发，我们知道李飞飞教授过去创建了 ImageNet，而 Visual Genome 是后 ImageNet 时代计算机视觉在理解图片上的训练和测试数据集。
在 Visual Genome 的官方网站上，把它定义为：
Visual Genome 是一个数据集，知识库，不断努力把结构化的图像概念和语言连接起来。
网站：https://visualgenome.org
目前包含：
108249 张图片
420 万对区域的描述（Region Descriptions）
170 万视觉问答（Visual Question Answers）
210 万对象案例（Object Instances）
180 万属性（Attributes）
180 万关系（Relationships）
所有的东西都映射到 Wordnet Synsets
教会计算机解析视觉图像是人工智能非常重要的任务，这不久能带来更多有用的视觉算法，而且也能训练计算机更为高效的沟通。毕竟，在表达真实世界的时候，语言总是受到很大的限制。
“我们专注在计算机视觉领域的一些最艰难的问题，给感知和认知建立一个桥梁，”李飞飞说：“不仅仅是处理像素的数据、知道它的颜色、阴影等事情，而且要把它们转变成 3D 形式以进行更全面的理解，带来语义视觉的世界。”
ImageNet 包含了超过 100 万张图片的数据集，里面的内容都有很好的标记。每年，ImageNet 大规模视觉识别挑战赛都会测试计算机在自动识别图像内容的能力。Visual Genome 的图像要比 ImageNet 的图像标签更为丰富，包括名字、图片的不同细节，以及在对象和动作信息之间的关系。
Visual Genome 使用了众包的方式实现，由李飞飞一位同事 Michael Bernstein 提出。
2017 年计划使用 Visual Genome 数据集推出 ImageNet 风格的挑战赛。（Visual Genome 挑战赛？）
Visual Genome：Connecting Language and Vision Using Crowdsourced Dense Image Annotations
视觉基因组：使用众包密集图像注释以联结语言和视觉
作者：Ranjay Krishna · Yuke Zhu · Oliver Groth · Justin Johnson· Kenji Hata · Joshua Kravitz · Stephanie Chen · Yannis Kalantidis · Li-Jia Li · David A. Shamma · Michael S. Bernstein · Li Fei-Fei
尽管在感知的任务上（例如图像分类）计算机有很多进展，但是在认知的任务上（例如图像描述和问答），计算机表现的不怎么样。如果我们不仅仅诉求识别出图像，而要深究我们视觉世界的意义，那么认知是最核心的任务。被用于解决图片内容丰富的认知任务的模型，依然使用给感知任务设计的相同数据集来训练。要在认知任务中获得成功，模型需要理解对象和物体之间的交互和关系。当问道：“这个人正在骑着什么交通工具？”的时候，计算机需要识别出图片中的物体，以及里面的关系“骑行”（人、马车）和“拉车”（马、马车），这样才能正确回答“这个人正坐着马车”。
在这篇论文中，我们介绍了 Visual Genome 数据集，以及使用这种关系进行建模。我们收集了对象、属性、图片里关系的密集注释，以学习这些模型。特别的，我们的数据集包括了超过 10 万张图片，每一张图片都包含了平均 21 个对象，18 种属性和 18 种物体之间的关系。我们规范化了从对象、属性、关系、区域描述里的名词和短语和问答对到 WordNet 同义词集的关系。这些注释代表了图像描述、属性、关系和问答里最密集、规模最大的数据集。
关键词：Computer Vision · Dataset · Image · Scene Graph · Question Answering · Objects · Attributes · Relationships · Knowledge · Language · Crowdsourcing
计算机视觉领域的圣杯，是完全理解图像里的场景：一个能够命名并且检测物体的模型，描述它们的属性，识别出它们的关系和交互。理解场景会带来重要的应用，例如图片搜索、问答、机器人交互等。为了实现这个目标，最近几年已经有了很多的进展，包括图片的分类任务和对象识别上。
图1：对数据的总体概述，需要从对感知图像到认知理解图像。我们呈现了一组图像数据集，其区域描述、对象、属性和关系都有密集的注释。区域描述（例如“女孩喂食大象”和“一个男人在女孩背后照相”）被表示在图的上部分。对象（象）、属性（大）和关系（喂食）表现在图的下部分。我们的数据集也包含了和问答相关的图片。
一个起作用的重要因素是大规模数据的可利用性，这驱动了统计模型，构成了今天我们计算视觉理解进展的基础。虽然这个进展很让人兴奋，但我们离理解图像的目标还有很远的距离。正如图 1 显示的，现在的模型能够探测出相片中的潜在物体，但没有能力解释它们之间的的交互和关系。这种解释性的行为倾向于自然界的认知，整合感知的信息得出关于图片物体之间关系的结论。对我们视觉世界的认知理解，因而需要我们在计算机识别物体的能力之外，补充描述物体和理解他们之间交互关系的能力。
在把下一代的数据集整合在一起，以服务于深度、认知图像理解任务的训练和基准测试，现在有越来越多的努力，其中最出名的是 MS-COCO 和 VQA。MS-COCO 数据集包含了从 Flickr 收集来的 30 万张真实世界的照片。每一张图片，都像素级别的分割成 91 种对象级别和 5 个独立的、用户生成的句子，以描述这个场景。VQA 给相关图片的视觉内容增加了 61.4 万的问答对。在这些信息下，MS-COCO 和 VQA 给致力于精准物体识别、分割、给图片总结性的文字和基础的问答任务的模型，提供了多产的训练和测试基础。例如，最前沿的模型提供了对 MS-COCO 图片（图1）的描述“两个人站在一只象旁边”。但是关于进一步理解各个对象在哪里，每个人在做什么，人和象的关系是什么，都丢失掉了。没有这样的关系，这个模型没法把它和其他人站在大象旁边的图片区分开来。
为了更彻底的理解图像，我们认为有三个关键元素需要添加到现在的数据集中：
1、将视觉概念落实到语义层面（a grounding of visual concepts to language）
2、基于多区域图片的更加完整描述和问答（more complete set of descriptions and QAs）
3、对图片各个组成的形式化表示（a formalized representation of the components of an image）
出于把视觉世界里面的完全信息映射出来，我们向大家介绍 Visual Genome 数据集。Visual Genome 数据集的第一次发布使用了 108249 张图片，来自于 YFCC100M 和 MS-COCO 的交集。章节 5 对这个数据集有更详细的描述。我们会在下面强调，正是这三个关键因素的动机和贡献，让 Visual Genome 和其他已有的数据集有很大的差异化。
除了传统的对对象进行关注外，Visual Genome 数据集把关系和属性，作为注释里面的头等公民看待。对于完整理解一张图片而言，对关系和属性的识别是非常重要的部分，而在很多案例中，这些部分是讲述场景故事的关键（例如“一只狗追着人跑”和“一个人追着狗跑”的不同）。Visual Genome 是首个提供物体的交互和属性的详细标签，将视觉概念落实到语义层面的数据集。
通常来说，一张图片有丰富的场景，但很难用一个句子完全描述。图1 包含了很多故事“一个男人正在给象拍照”，“一个女人正在喂食一头象”，“一条河背后葱葱郁郁的地面”等。现在的数据库例如 Flickr 30K 和 MS-COCO 专注于对图像进行高层次的描述。相对的，对于 Visual Genome 数据集里的每一张图片，我们收集了 图片中不同区域的 42 种描述，提供了更加密集和完全的图像描述。另外，在 VQA 的激发下，我们也根据对每张图片的描述，平均收集了 17 种问答对。基于区域的问答可以被用于共同发展 NLP 和视觉模型，可以根据描述或图片，或者两者以回答问题。
通过一张图片的密集描述、视觉像素（对象的界限）和文字描述（关系，属性）的明确对应，Visual Genome 现在是第一个能够提供结构化的对图片进行形式化表示的数据集，在这种形式下能够大量用于 NLP 的基于知识的展示中。例如在图 1 ，我们可以正式的表达出“举着”这个关系涉及到女人和食物。把所有的对象和他们在图片中的关系放在一起，我们可以把每幅图片看作是场景图。场景图展示被用于提升提高语义图片的检索和给图片加上说明。更进一步说，Visual Genome 里面每一张图片的所有对象、属性和关系，都会建立和 Word-Net 的规范化映射。这个映射联结了所有 Visual Genome 的图片，也提供了有效的方法对数据集里相同的概念（对象、属性或关系）有一致的提问。它也可能帮助训练模型，从多张图片的上下文信息中学习。
在这篇论文中，为了能够高效地展开模型的训练以及定立能够用于综合场景理解的下一代计算机模型基准，我们引进了Visual Genome 数据集。这篇论文的安排如下：章节2，我们展现了关于数据集中各个组成部分的细节描述。章节3，展示了相关数据集以及相关识别任务的回顾。章节4，讨论了我们在持续努力收集这个数据集的过程中采用的众包策略。章节5，是对数据统计分析的收集，展示了Visual Genome 数据集的特性。最后同等重要的是，章节6展示了采用了Visual Genome 数据集作为基准进行实验研究的一组实验结果。
未来，基于Visual Genome 数据集的可视化模型、API、以及其它信息可以在线获取。
图2：来自Visual Genome 数据集的一个样例图像。我们展示了3个区域描述以及它们相对应的区域图。我们也展示了通过结合所有的图像区域图收集到的连通图。顶部区域描述了一个男人和一个女人坐在公园里沿着河边放置的长椅上。它包括了这些对象：男人，女人，长椅以及河流。连接这些对象的关系有：坐在（sits_on）（男人，长椅），在…之前（in_front_of）（男人，河流），坐在（sits_on）（女人，长椅）。
图3：来自Visual Genome 数据集的一个样图像以及它的场景图描述。包含图像中对象（孩子，老师，头盔等等）的场景图作为边界框（没有被展示出来）。这些对象也有一些属性：大，绿色，后面等等。最后，通过关系（如：戴（孩子，头盔），穿（指导者，夹克）等等）将对象之间相互连接起来。
图4：一个关于Visual Genome 数据集的表述。每张图像包含多个描述图像局部的区域描述。我们收集了两种类型的问答组：自由形式的问答组和基于区域的问答组。每个区域分别被转换成基于对象的区域图表述、基于属性的区域图表述、以及基于成对关系的区域图表述。最后，连接这些区域图表述生成一个基于图像的所有对象的场景图表述。（最好浏览彩色版图像）。
Visual Genome 数据集包括 7 个主要部分：区域描述、对象、属性、关系、区域图、场景图和问答对。图 4 展示了一幅画的每一个部分的例子。要对图像进行理解的研究，我们从收集描述和问答对开始。这些是原始的文本，没有任何长度和词汇的限制。下一步，我们从描述中提取对象、属性和关系。这些对象、属性和关系一起构造了我们的场景图，这代表了一般的图像。在这个章节中，我们分解了图像 4，也对里面的 7 个部分分别进行了解释。在章节 4 中，我们会对此进行更详尽的描述，来自各个部分的数据，是如何通过众包平台收集的。
2.1 多区域和对它们的描述
在真实世界中，一个简单的总结，往往不足以描述图片的所有内容和交互。相反，一个自然的扩展方法是，对图像的不同区域进行分别描述。在 Visual Genome 中，我们收集了人们对图像不同区域的描述，每一个区域都由边框进行坐标限定。在图像 5 中，我们展示了按区域描述的 3 个案例。不同的区域之间被允许有高度的重复，而描述会有所不同。例如说，“黄色消防栓”和“穿短裤的姑娘正站在男人的背后”的重叠部分非常少，但“男人跳过消防栓”和其他两个区域有着很高的重叠。我们的数据对每一张图片平局有着 42 种区域描述。每一个描述都是一个短语包含着从 1 到 16 个字母长度，以描述这个区域。
2.2 多个物体与它们的边框
在我们的数据集中，平均每张图片包含21个物体，每个物体周围有一个边框（见图6）。不仅如此，每个物体在WordNet中都有一个规范化的ID。比如，man和person会被映射到man.n.03|(the generic use of the word to refer to any human being)。相似的，person被映射到person.n.01 (a human being)。随后，由于存在上位词man.n.03，这两个概念就可以加入person.n.01中了。这是一个重要的标准化步骤，以此避免同一个物体有多个名字（比如，man，person，human），也能在不同图片间实现信息互联。
图5：为了描述图片中所有的内容物和相互之间的关系，Visual Genome数据集中包括了数条人类标注的区域描述，每个区域周围都有一个边框。在这里，我们展示了3条区域描述：“man jumping over a fire hydrant”，“yellow fire hydrant”，以及“woman in shorts is standing behind the man”。
2.3 一组属性
Visual Genome中，平均每张图片有16个属性。一个物体可以有0个或是更多的属性。属性可以是颜色（比如yellow），状态（比如standing），等等（见图7）。就像我们从区域描述中提取物体一样，我们也能提取出这些物体自身的属性。在图7中，从短语“yellow fire hydrant”里，我们提取到了“fire hydrant”有“yellow”属性。和物体一样，我们也把属性在WordNet中规范化；比如，yellow被映射到yellow.s.01 (of the color intermediate between green and orange in the color spectrum; of something resembling the color of an egg yolk)。
2.4 一组关系
“关系”将两个物体关联到一起，可以是动作（比如jumping over），空间位置（比如is behind），动词（比如wear），介词（比如with），比较词（比如taller than），或者是介词短语（比如drive on）。例如，从区域描述“man jumping over fire hydrant”中，我们提取到物体man和物体fire hydrant之间的关系是jumping over（见图8）。这些关系是从一个物体（也叫主体）指向另一个物体（也叫客体）的。在这个例子里，主体是man，他正在对客体fire hydrant表现出jumping over的关系。每个关系也在WordNet中有规范化的synset ID：jumping被映射到jump.a.1 (move forward by leaps and bounds)。平均而言，我们数据集中的每张图片包含18个关系。
图6：从所有的区域描述中，我们提取了涉及到物体的描述。例如，从“man jumping over a fire hydrant”中，我们提取了“man”和“fire hydrant”。
图7：一些描述也提供了物体的属性信息。例如，区域描述“yellow fire hydrant”中意味着fire hydrant的颜色是yellow。在这里，我们展示了2种属性：yellow和standing。
图8：我们的数据集也捕捉了图片中物体与物体之间的关系和交互。在这个例子里，我们展示了发生在物体man和物体fire hydrant之间的jumping over关系。
2.5 一组区域图
我们将从区域描述中提取的物体、属性、以及关系结合在一起，每42个区域创造一幅有向图表征。区域图的样子见图4。每幅区域图都是对于图片的一部分所做的结构化表征。区域图中的节点代表物体、属性、以及关系。物体与它们各自的属性相连，而关系则从一个物体指向另一个物体。图4中连接两个物体的箭头，从主体物体指向关系，再从关系指向其他物体。
2.6 全景图
区域图是一张图片某一区域的表征，我们也将它们融合在一起成为一幅能表征整张图片的全景图。全景图是所有区域图的拼合，包括每个区域描述中所有的物体、属性、以及关系。通过这个方式，我们能够以更连贯的方式结合多个层次的全景信息。例如，在图4中，最左边的区域描述告诉我们“fire hydrant is yellow”，而中间的区域描述告诉我们“man is jumping over the fire hydrant”。将它们拼合在一起以后，这两个描述告诉我们的是“man is jumping over a yellow fire hydrant”。
2.7 一组问答
我们的数据集中，每张图片都有两类问答：基于整张图片的随意问答（freeform QAs），以及基于选定区域的区域问答（region-based QAs）。我们为每张图片收集了6个不同类型的问题：what，where，how，when，who，以及why。在图4中，“问：女人站在什么的边上？；答：她的行李”就是一个随意问答。每张图片的问题都包含了这6个类型，每个类型至少有1个问题。区域问答是通过区域描述收集的。例如，我们通过“黄色消防栓”的描述收集到了这个区域问答：“问：消防栓是什么颜色的？；答：黄色”。区域问答让我们能够独立地研究如何优先运用NLP和视觉来回答问题。
Visual Genome的数据收集和验证工作全部是由Amazon Mechanical Turk的众包工人（crowd workers）完成的。在这一节中，我们概括了一些创造数据集时运用到的途径。每个元素（区域描述、物体、属性、关系、区域图、全景图、问答）都包含了多个任务阶段。我们用了不同的策略来让保持数据的准确性和每个元素的多样性。我们也提供了这些帮助Visual Genome建立起来的众包工人的背景信息。
3.1 验证
一旦标注完成，所有的Visual Genome数据都会进入一个验证阶段。这个阶段能够帮助消除被错误标记的物体、属性、以及关系。它也能够帮助移除一些可能正确却有些含糊（比如“这个人看上去在享受阳光”）、主观（比如“屋子看上去很脏”）、或是武断（比如“暴露在这种艳阳下可能会导致癌症”）的区域描述和问答。
验证是通过两种不同的策略实施的：多数人投票（majority voting）和快速判断（rapid judgments）。数据集中除了物体之外的元素都是使用多数人投票的方式来验证的。多数人投票的方法是，由3个众包工人阅读每一条注释，随后判断注释是否在事实上是正确的（factually correct）。只有当3人中至少2人认可后，这条注释才会被加入我们的数据集中。
我们只在物体的判别上使用快速判断来加快验证速度。快速判断用到一种受快速序列视觉加工（rapid serial visual processing）所启发而产生的交互界面，能够让对物体的验证在速度上比多数人投票有量级的提升。
3.2 规则化
我们收集的所有描述和问答都是众包工人们写下的形式自由的文字。例如，我们并不强迫众包工人一定要将图片中的一个男性写作man。我们允许他们择取各种表达，比如person，boy，man，等等。这种模糊性使得我们难以从数据集中收集所有man的例子。为了减少这些概念的模糊性、并将我们的数据集与学术圈中使用的其他资源相联系，我们将所有的物体、属性、关系、以及区域描述和问答中名词短语都映射到了WordNet的同义词集合（synset）中。在刚才的例子里，person、boy、和man会被分别映射到以下同义词集合：person.n.01 (a human being)，male_child.n.01 (a youthful male person)，以及man.n.03 (the generic use of the word to refer to any human being)。由于WordNet具有的层级结构，我们可以将这三种表达都融入到同一个概念（person.n.01 (a human being)）中——因为这是这几个同义词集合的最低层次公共祖先节点（lowest common ancestor node）。
我们使用Stanford NLP工具来从区域描述和问答中提取名词短语。接着，根据WordNet的词素计数（lexeme counts），我们将它们映射到WordNet中最频繁匹配（most frequent matching）的同义词集合里。随后，我们为30中最常见的失败案例人工创造了映射规则，以此完善这种简单的映射逻辑。比如，根据WordNet的词素计数，table最常见的语义是table.n.01 (a set of data arranged in rows and columns)。然而在我们的数据中，更有可能出现家具，因此映射应该倾向于table.n.02 (a piece of furniture having a smooth flat top that is usually supported by one or more vertical legs)。全景图中的物体已经是名词短语了，也依据相同的方式映射到WordNet中。
我们基于形态学（morphology）对每一个属性都做了正态化，并将它们映射到WordNet中。我们另外加入了15个人工创造的规则来应对常见的失败案例。例如，同义词集合long.a.02 (of relatively great or greater than average spatial extension)在WordNet中不如long.a.01 (indicating a relatively great or greater than average duration of time)常见，但是这个词在我们的图片中更有可能指的是前者。
对于关系，我们忽略了其中所有的介词，因为介词无法被WordNet识别。因为动词的意思在很大程度上依赖于它们的形态和在句子中的位置（例如，被动态、介词短语），我们尝试在WordNet中寻找语句框架与数据集中关系的语境相匹配的同义词集合。WordNet中的语句框架是一种形式化的语法框架，例如，play.v.01: participate in games or sport出现在“Somebody [play]s”和“Somebody [play]s something”。随后，对于每个动词-同义词集合的配对，我们使用这个同义词集合的根源上位词，以此降低WordNet细致的语义区分可能带来的噪音。WordNet的动词层级来自超过100个根源动词。例如，draw.v.01: cause to move by pulling可以追溯回根源上位词move.v.02: cause to move or shift into a new position，而draw.v.02: get or derive可以追溯回根源上位词get.v.01: come into the possession of something concrete or abstract。我们也人工添加了20条规则，用以应对常见失败案例。
这些映射并不是完美的，仍然含有一些模糊性。因此，我们将每个映射和它最有可能的4个候选同义词集合发送给Amazon Mechanical Turk，让众包工人们来验证我们的映射是否正确、是否有哪个候选同义词集合更合适。我们像众包工人们展示我们想要规范化的概念与我们提出的对应同义词集合，并给出另外4个候选同义词集合。为了防止众包工人们总是默认我们提出的同义词集合最合适，我们并不会直白地标示出5个同义词集合中哪个是我们提出的。5.8节列出了我们规范化策略的实验精确率（precision）和召回率（recall）。
我们已经分析了这个数据集的各个组成部分，并且呈现了基于像是属性分类、关系分类、描述生成、回答问题等任务的基线实验结果。然而，我们的数据集能够用于更多的应用和实验任务中。在这个章节中，我们列举了一些未来可能会使用到我们数据集的一些潜在应用。
密集的图像注释。我们已经看到了许多关于图像注释的论文（如：Kiros et al.,2014,Mao et al.,2014,Karpathy and Fei-Fei,2014,Vinyals et al.,2014）。这些论文的大致思想都是尝试用一个图像注释来描述一整幅图像。然而，这些图像注释并没有详尽地描述图像中每一部分的场景。但是通过启用Visual Genome 数据集，能够使得这种应用获得一个自然的延伸。即是通过在Visual Genome 数据集上进行模型的训练，创造出描述图像中每部分场景的密集图像注释模型。
视觉问答。虽然视觉问答作为一个独立的任务被研究。（Yu et al.,2015,Ren et al.,2015a,Antol et al.,2015,Gao et al.,2015）,但是我们引进了一个将所有问题的答案说明和场景图片结合起来的数据集。未来工作可以创建一个用Visual Genome（视觉基因组） 数据集的各个组件来解决视觉问答的监督模型。
图像理解。虽然我们已经看到图像注释（Kiros et al.,2014）和问答模型(Antol et al.,2015)的迅猛发展。但是基于此还有一些工作还有待完成。即是创建更多的综合评价指标来衡量这些模型的性能。这样的模型通常用BLEU，CIDEr,或者是METEOR和其它与这些指标相似的指标来进行模型性能的评估。但是这些指标不能很好地评估出这些模型在理解图像方面(Chen et al.,2015)的性能如何。Visual Genome 数据集中的场景图片可以被用来作为在图像理解方面模型性能的一种评估方式。生成性的描述和答案可以通过与图像的地面真实场景图进行匹配来对其相应的模型进行评估。
关系提取。关系提取已经在信息检索和自然语言处理领域中被广泛地研究。（Zhou et al.,2007,GuoDong et al.,2005,Culotta and Sorensen,2004,Socher et al.,2012）.Visual Genome 数据集是第一个大规模的视觉关系数据集。这个数据集能够被用于图像视觉关系提取(Sadeghi et al.,2015)的研究中，并且对象之间的相互作用也能够被用于行为识别的研究（Yao and Fei-Fei,2010,Ramanathan et al.,2015）以及对象之间的空间定位（Gupta et al.,2009,Prest et al.,2012）的研究中。
语义图像检索。之前的工作已经表明：场景图片能够被用来改善语义图像搜索性能（Johnson et al.,2015,Schuster et al.,2015）。未来新的方法可以用我们的区域描述与区域图片相结合来进行探测。基于注意力（Attention-based）的搜索方法也能够通过由查询指定的并且也定位在检索到的图像中的感兴趣区域来进行探测。
Visual Genome 数据集提供了一个多层次的图片理解，基于此，也能基于多角度对一幅图像进行研究。从像素级信息（如对象），到要求进一步推导的关系模型，甚至到更深层次的认知任务（如 视觉问答）。从模型的训练和定立下一代计算机视觉模型基准两方面来说，Visual Genome 是一个全面的数据集，我们希望这些模型能够建立一个对我们视觉世界更广泛的理解。完善检测对象的计算机能力，并且这些被检测的对象要同时兼顾能够描述那些对象以及解释对象之间的相互作用和关系的能力。对于视觉理解和一个更加完整的描述集以及基于视觉概念到语言的视觉问答模型来说，Visual Genome 数据集是一个大型的形式化的知识表述。
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·氧分子网（http://www.yangfenzi.com）延伸阅读：
【AI世代编者按】全球首富的夫人、人工智能领域顶级华裔专家，这两个女人因一个AI4All的项目联系到一起。
这两位女性都是拥有巨大影响力的科技人士。作为谷歌(微博)云首席人工智能和机器学习科学家，李飞飞目前已经从斯坦福大学休假，她在那里领导斯坦福人工智能实验室。
梅琳达-盖茨（Melinda Gates）则在1980年代初就读于杜克大学时就开始研究人工智能。她曾经在微软工作10年，后来离职从事慈善事业。梅琳达目前将精力和资金投入到一个名为AI4All的全国性非盈利项目中，李飞飞也参与其中。
从名字就可以看出，AI4All将会支持各种教育项目，目的是让更多的高中生得以接触到人工智能。梅琳达和英伟达创始人黄仁勋都参与了该项目的种子融资。
美国新闻网站BackChannel今天撰文，记录了梅琳达-盖茨和李飞飞两位业界大拿对人工智能领域多样性发表的看法。作者在斯坦福大学梅琳达和李飞飞一起探讨了如何让人工智能吸引更多女性，为什么连帽衫不应该成为科技人员的标签，以及从事人工智能领域的研究需要具备哪些素质。
以下为原文内容：
人工智能存在多样化问题。大多数人工智能开发人员都有相同的背景。在学界大咖李飞飞看来，这其中蕴含着风险：“作为一名教育者，一名女性，一名有色人种的女性，一名母亲，我越来越感到担忧。”她说，“人工智能即将给人类社会带来有史以来最大的变革，而我们却缺乏一整代多样化的技术人员和领导者。”
坐在她旁边的梅琳达-盖茨（Melinda Gates）也肯定了这个观点，她补充道：“如果不引入女性和有色人种，就会形成带有偏见的系统。很难在一二十年内扭转这种现象，这甚至是不可能实现的任务。”
主持人：你们是怎么认识的？
梅琳达-盖茨：如果你对人工智能感兴趣，肯定听说过李飞飞的研究成果。我想见见她，想了解她在从事的工作，尤其是她跟她的博士生一起做的项目，我还想看看一群女性在人工智能领域工作是什么情况。于是我们见面了。李飞飞后来还带了一群研究人工智能的女性。
李飞飞：梅琳达，当我听说你要关注人工智能时，我就在想：“终于有一个女性世界领袖能让全世界听到她的声音了，而她正在关注人工智能！”
我在这个领域当了很多年的教育者和技术员，我的担忧之情始终有增无减。作为一名技术员，我明白人工智能和第四次工业革命将对人们生活的方方面面产生何种影响。如果你看看微软、谷歌和其他了不起的科技公司的人工智能实施效果，就会越来越感到振奋。
但与此同时，作为一名教育者，一名女性，一名有色人种的女性，一名母亲，我却越来越感到担忧。人工智能即将给人类社会带来有史以来最大的变革，而我们却缺乏一整代多样化的技术员和领导者。当我听说梅琳达关注这一领域，而且你的手下亲自联系我时，我的女儿只有4个月大，我还在家里照顾孩子。
梅琳达-盖茨：于是我们就认识了。
李飞飞：我真的很高兴。我立刻安排跟你见面，希望跟你展开坦诚的对话。我对学生说：“你们都是激情满满的技术员，你们仍在开辟道路。请对梅琳达敞开心扉，把你们自己的经历告诉她。”
盖茨夫人对话李飞飞：人工智能不应成为男人的天下
梅琳达-盖茨：那真的很奇妙，我想重复一句李飞飞的话：如果不引入女性和有色人种，就会形成带有偏见的系统。很难在一二十年内扭转这种现象，这甚至是不可能实现的任务。现在应该让女性和不同的声音融入其中了，只有这样才能恰当地开发这项技术，不是吗？这项技术很伟大，它将无处不在，它将令人赞叹，但也必须有人参与其中。
李飞飞：没错，因为人工智能这项技术与我们密切关注的所有事情都密切相关。它会承载我们所看重的各种价值观，包括道德、偏见、公正或使用权。如果没有代表人类的技术人员参与其中，科技就必然无法代表所有人类。
主持人：从发展初期，人工智能领域的声音就不够多样化，我们也已经看到了由此产生的结果。是否为时已晚？
梅琳达-盖茨：我不认为为时已晚，但我认为，趋势正在加速。这也是我和李飞飞如此热衷于将女性技术人员引入其中的原因之一。
主持人：你们的沟通碰撞出什么结果？
李飞飞：当我放产假时，一直在深入思考自己能为这代人提供什么帮助。我认为这是我所能做的最重要的事情。3年前，我跟我之前的博士生奥尔加-卢萨考夫斯基（Olga Russakovsky）一起启动了一个测试项目。那个项目名叫斯坦福人工智能实验室夏季拓展项目（SAILORS）。我们邀请湾区的9年级高中生参与进来。这是一个以年轻女性为主的非寄宿项目，我们邀请他们在人工智能实验室里参观体验两个星期。
SAILORS共有两部分，一个是：我们坚信，将技术呈献给年轻学生的方式深深影响了技术人员的管道问题。我已经在硅谷住了10年。我爱硅谷，但这里有一种占据主导的声音：“科技很酷，科技是极客，科技是个穿着连帽衫的家伙。”
梅琳达-盖茨：没错！
李飞飞：穿着连帽衫的家伙们改变了我们的世界，但他们并不能代表所有的技术员。这不是激励人们的唯一方法，尤其是对那些有很多选择的女性来说。她们在想：“我可以成为治病救人的医生，也可以成为帮助需要的人发声的记者。既然你们总是说要穿连帽衫，要看起来很酷，我为什么要学人工智能或计算机呢？”
我们将人道主义使命融入到技术教育过程中，这才是年轻人渴望的所以。例如，作为一个研究项目，我们会让机器人团队向SAILORS展示无人驾驶汽车。我们在老龄化社会的背景中介绍这项技术，因为无人驾驶汽车虽然是一项炫酷的技术，但最能受益于此的人群之一，便是老龄化程度不断加强的社会。
盖茨夫人对话李飞飞：人工智能不应成为男人的天下
主持人：你们为什么决定把目标瞄向9年级的学生？
李飞飞：我花了很多时间浏览过去的数据。我发现人们大约在高中时开始思考大学的专业。他们会提出这样的问题：我是谁？我能对世界产生什么影响？
这个项目很受欢迎，而且大获成功。我们拥有一批了不起的年轻女性。唯一的问题在于，她们的群体还不够大。所以，我开始思考，我们真的应该将其推广到全国。所以我们开始跟梅琳达合作。我们成立了这个名叫AI4All的组织，它至今仍然很低调。
梅琳达和英伟达创始人黄仁勋都参与了我们的种子融资。AI4All的目标是把SAILORS模式——通过带有人道主义使命的人工智能教育来实现学生的多样化——扩散到不同的学校和公司。
主持人：你们已经开始推广了吗？
李飞飞：我们从3月正式启动。5所大学都参与进来，包括加州大学伯克利分校、卡内基梅隆大学、普林斯顿大学、波士顿大学和西蒙弗雷泽大学。他们都会启动自己的SAILORS项目。他们会根据当地的情况进行调整。例如，伯克利会更关注机器人和低收入学生。普林斯顿则更重视种族多样性，因为新泽西州的非洲裔美国人很多。
主持人：启动这种项目的最大障碍是什么？
李飞飞：我们的人工智能技术领袖本身就不够多样化。另外，他们都在急着创业或赚钱。这种教育的周期很长，很长时间都看不到效果。
主持人：梅琳达，你从资助其他组织的过程中了解到哪些可以帮助AI4All取得成功的经验？
梅琳达-盖茨：李飞飞正在招募一名执行总监，她很幸运。她有两个很好的候选人，。但我们还是会讨论的是这个执行总监需要的技能。因为我和比尔-盖茨都犯过这种错误，有的时候，无论是我们自己，还是其他组织，你都会认为你知道自己想要什么。你有很好的候选人，他们在其他方面都表现优异。但如果他们并不擅长招聘和挽留人才以及建设组织，你就不会取得成功。
主持人：梅琳达，我们去年秋天沟通时，你说你希望投入自己的资源来帮助女性在科技领域取得成功。这是你所采取的第一项措施吗？今后是否会采取更多措施？
梅琳达-盖茨：这确实是其中之一，今后还会有更多措施。自从我们沟通之后，我们对Girls Who Code投入了更多资金，因为我认为这肯定是填补人才管道的另外一种模式。
但我也关注职场多样性。我希望在这一领域进行一些投资。哈佛有个了不起的经济学家爱丽丝-博纳特（Iris Bohnet），她从事行为经济学，并且对如何在系统中融入多样性展开了调查。她曾经研究了女性为什么不能在交响乐团担任首席。最终，当人们把幕布拉下，让另外一边评审的人看不见究竟是谁在演奏小提琴时，女性首席小提琴手的数量略有增加。但增加的幅度并不像人们想象得那么大。她意识到，幕布另一边的评审可以听到演奏者的脚步声。但给大概这个问题解决之后，女性首席演奏家的数量大幅增加。
所以在编程领域，当教授看女性和男性编写的代码时，便会发现存在偏见。你怀有本能的偏见。如果对代码进行匿名，会发生什么情况？女性跟男性表现一样好。我知道有一位年轻女性正在发展一家了不起的年轻创业公司，你可以匿名向他们提交代码。另一边有7名一流程序员负责评估这些匿名提交的代码。
我最后还要说一点，我还投资了全国女性和信息技术中心（NCWIT）。他们为学生设计的第一堂课非常吸引女性，起到了很好的效果。
主持人：已经有很多女性和有色人种在这一领域开展工作。我们如何让人们更加关注他们的成果？
李飞飞：我会直接告诉媒体，请列一张人工智能技术人员的名单，让他们表达观点，因为给他们打电话很方便。有一些女性和多样化的技术人员，如果你想找人帮你找到他们，我可以提供帮助。我很愿意为你提供拥有多样化背景的人工智能技术员名单，我认为应该倾听他们的声音。
梅琳达-盖茨：我要对读者说的是，这是个令人振奋的领域。人工智能会给我们带来巨大的改变。所以，我们不应该害怕它。我们必须通过明智的方式来利用它。但你可以学习人工智能。你可以了解如何成为行业的一份子。找个人给你解释相关问题，如果你感兴趣，那就向前一步，找个老师来教你。
主持人：我很高兴你能这么说，因为我觉得我们有时候会觉得只有9年级的人才会感兴趣，由于我们都已经步入职场，所以为时已晚。
梅琳达-盖茨：有的时候，当你听到一个技术大拿谈论人工智能的时候，你会想，“只有他能做到。”但实际上并非如此，每个人都可以成为其中的一份子。
李飞飞：我们的文化使得我们喜欢把某些人称作天才，然后自暴自弃地想：“我们不是天才。”事实并非如此。如果有的人拥有了不起的生物学背景，他就可以为人工智能可医疗做出贡献。人工智能包含很多方面，它无处不在，它不会在未来成为令人恐惧的怪兽，它就在我们身边。（编译/长歌）
来源：arXiv作者：闻菲
【新智元导读】pix2pix 又有更新：悉尼大学的 Chaoyue Wang 等人受生成对抗网络（GAN）启发，在已有的感知损失基础上，提出了感知对抗网络（Perceptual Adversarial Network，PAN），能够持续地自动发现输出与真实图像间的差异，进一步提高图像转换的性能。在几种不同的图像转变任务中，PAN 的性能都超越了当前最优模型。
近来，卷积神经网络的发展，结合对抗生成网络（GAN）等崭新的方法，为图像转换任务带来了很大的提升，包括图像超分辨率、去噪、语义分割，还有“自动补全”，都有亮眼的表现。
例如，新智元此前介绍过的使用神经网络去除照片中的眼镜，iSee：深度学习“摘眼镜”，用集成数据训练神经网络识别抽象物体。
还有神经网络学会自动“脑补”：
对于给定的一张带有孔洞（256×256）的图像（512×512），神经补丁合成算法可以合成出更清晰连贯的孔洞内容（d）。神经补丁合成的结果可以与用Context Encoders（b）、PatchMatch（c）这两种方法产生的结果进行比较。
以及前一阵子很火的“画猫”项目：勾勒出物体边缘，神经网络就能自动补完生成对应的照片。
所有这些都很好。
那么，如果现在出现了一种框架，能够胜任上述所有图像转换任务，并且实现效果比每种单独的模型都要好呢？
还真的出现了，那就是我们今天要介绍的感知对抗网络 PAN。先来看看 PAN 在几种不同的图像转换任务上的表现：
以上分别是去除图中雨水痕迹（类似去除眼镜）、补全图像空白，以及根据边缘生成对应物体照片的实现效果。
如何？PAN 是不错的 pix2pix 更新吧。
感知对抗网络 PAN，持续寻找并缩小输出与真实图像间的差异
我们知道，生成对抗损失有助于计算机自动生成更加逼真的图像。此前有工作将像素损失和生成对抗损失整合为一种新的联合损失函数，训练图像转换模型产生分辨率更清的结果。
还有一种评估输出图像和真实图像之间差异的标准，那就是感知损失（perceptual loss）。这种情况更多见于图像的风格化，一般使用训练好的图像分类网络，提取输出图像和真实图像的高级特征（比如内容、纹理）。通过缩小这些高级特征之间的差异，训练模型将输入图像转变为与真实图像拥有相同高级特征的输出。
一般来说，结合使用多种损失（函数）的效果通常比单独使用一种要好。事实上，通过整合像素损失、感知损失和生成对抗损失，研究人员在图像超高分辨率和去除雨水痕迹上取得了当前最好的结果。
但是，现有方法将输出图像和真实图像之间所有可能存在的差异都惩罚了吗？换句话说，我们能不能找到一种全新的损失，进一步缩小输出图像与真实图像之间差异呢？
为了回答这个问题，悉尼大学的 Chaoyue Wang 等人提出了感知对抗网络（perceptual adversarial network，PAN）用于图像转换。作者写道，他们的论文作了如下贡献：
提出了一种感知对抗损失，利用判别网络的隐藏层，通过对抗训练过评估输出和真实图像之间的差异。
结合感知对抗损失和生成对抗损失，提出了感知对抗网络 PAN 这一框架，处理图像转换任务。
评估 PAN 在多项图像转换任务中的性能。实验表明，PAN 具有很好的图像转换性能。
感知损失＋GAN，在图像转换网络与判别网络间做对抗训练
感知对抗网络受生成对抗网络（GAN）的启发，包含一个图像转换网络 T 和一个图像判别网络 D。
PAN 框架示意图。PAN 由图像变换网络 T 和判别网络 D 组成。图像转变网络 T 经过训练，负责合成给定输入图像的变换图像。判别网络 D 的隐藏层用于评估感知对抗损失，D 的输出用于区分转变后的图像和真实图像间的差异。
作者使用生成对抗损失和感知对抗损失的结合来训练 PAN。首先，与 GAN 一样，生成对抗损失负责评估输出图像的分布。然后，判别网络 D 隐藏层的表征作为感知对抗损失，当输出和真实图像间存在差异时，会实施惩罚，训练转换网络 T 生成与真实图像拥有相同高级特征的输出。
感知对抗损失在图像转换网络和判别网络之间进行对抗训练，能够持续地自动发现输出与真实图像间那些尚未被缩小的差异。
因此，当前高维空间上测量到的差异很小时，判别网络 D 的隐藏层仍然会更新，持续寻找新的、在输出和真实图像之间仍然存在差异的高维空间。
作者表示，感知对抗损失提供了一种新的策略，从尽可能多的角度来惩罚（缩小）输出和真实图像之间的差异。
下面是去除雨水痕迹、生成语义标记和画线生成照片的实验，由图可知 PAN 不仅同时胜任了这几种不同的任务，且单项的效果比几种当前性能最优的方法还要好。
论文介绍《用于图像转换的感知对抗网络 PAN》
摘要
在本文中，我们提出了一种用于图像转换任务的原理感知对抗网络（Perceptual Adversarial Network，PAN）。与现有算法不同——现有算法都是针对具体应用的，PAN 提供了一个学习成对图像间映射关系的通用框架（图1），例如将下雨的图像映射到相应的去除雨水后的图像，将勾勒物体边缘的白描映射到相应物体的照片，以及将语义标签映射到场景图像。
本文提出的 PAN 由两个前馈卷积神经网络（CNN）、一个图像转换网络 T 和一个判别网络 D 组成。通过结合生成对抗损失和我们提出的感知对抗损失，我们训练这两个网络交替处理图像转换任务。其中，我们升级了判别网络 D 的隐藏层和输出结果，使其能够持续地自动发现转换后图像与相应的真实图像之间的差异。
同时，我们训练图像转换网络 T，将判别网络 D 发现的差异最小化。经过对抗训练，图像转换网络 T 将不断缩小转换后图像与真实图像之间的差距。我们评估了几项到图像转换任务（比如去除图像中的雨水痕迹、图像修复等）实验。结果表明，我们提出的 PAN 的性能比许多当前最先进的相关方法都要好。
论文地址：arxiv.org/pdf/1706.09138.pdf