外媒报道称，谷歌母公司 Alphabet 旗下人工智能子公司 DeepMind 了解人类世界的方式，刚刚又前进了一大步。此前，该公司曾开发过一套教 AI 如何万视频游戏的系统。现在，它可以更好地 " 看到 " 并理解空间与环境，，由此登上了不少媒体的头条。据悉，DeepMind 的科学家们构建了一套人工智能视觉系统，其能够基于一张 2D 照片，来推断出一个 3D 场景模型。
DeepMind 研究科学家 Ali Eslami 教授
在近日出版的《科学》（Science）期刊上，扎根伦敦的 DeepMind 公布了这套名为《生成查询网络》的新系统的一些细节。
此外，研究人员在官方博客上解释了 " 系统是如何从不同的角度拍摄一个场景，并建立 3D 视图 " 的：
当下最先进的视觉识别系统，是通过使用大量由人类产生的、带注释的图像来训练的。
获取这些数据，是一个相当昂贵且费时的过程，因其需要人们在数据集中的每个场景里，标记某个对象的方方面面。
结果就是，通常只有总体内容的一小部分场景被捕获，这就对使用这些数据进行..的 AI 视觉系统造成了限制。
生成查询网络（Generative Query Networks）的图解
当我们在现实世界中开发更复杂的机器时，我们希望它们能充分了解周围环境，比如：
最近的表面在哪里？沙发的材质是哪种？阴影是哪里的光源产生的？电灯的开关可能在哪里？
AI 观察与神经渲染
与死板的老方法不同，这种方式类似于鼓励人工智能系统进行想象：
那样即便没有相关学习经验或知识，机器也可以处理很多新鲜事物，甚至用来猜测这个世界。
它们需要被教导如何去想象，而根据其所‘见到’的信息来猜测，似乎是一种不错的方法。
虽然听起来有点可怕，但能让机器学习变得更接近人类的感觉，也算是一项重大的突破了。
Generative Query Networks（via）
在今日发表的一份声明中，论文一作 Ali Eslami 博士指出：
其中一项研究发现，深度网络实际上能够在没有人类任何调教的情况下，学习诸如透视和光线这类知识。
据 DeepMind 所述，该方法不需要对特定领域的场景内容进行费时费力的工程标记，使得我们可以将相同的模型运用到不同的环境中。
尽管在投入实践之前还有许多研究要做，我们仍坚信这项工作已向着‘完全自主的场景理解’迈出了一大步。
[ 编译自：BGR , 来源：DeepMind ]
