机器人会像人类一样进行思考吗？不该存在的秘密是什么？

　　但在斯坦福大学首席人工智能科学家李菲菲（Fei-Fei Li）的想象中，对事件率先做出响应的并不是红十字会的志愿者或医护人员，而是那些能洞悉周边环境并响应人们需求的智能机器人，它们将竭尽所能拯救尽可能多的人。对这一场景背后所涉及的技术，李已经做了大量思考和研究，她认为如果计算机能够掌握最复杂的人类视觉认知能力的时候，这项技术就离我们不远了。

　　目前，由李及其带领的斯坦福大学人工智能实验室，在这项技术上取得了一些进展，这多亏了在2009年建立的拥有超过1500万数字图像的数据库。此后的每一年，研究人员利用该数据库组建了大型视觉识别比赛，目的是开发出可以教会计算机识别、理解图像内容的算法。2014年，参与者设计的软件程序识别对象和动作的准确率几乎是往年的两倍，这得益于更快的计算能力和更精炼的代码。2014年末，李和她的学生研发出首个能够用类似人类语句来描述其所见图像的计算机视觉模型。

　　新型智能

　　人工智能领域的科学家们，还有在谷歌、Facebook、微软等企业任职的研究人员，他们在计算机视觉技术中投入大量资源的原因很简单：人类利用一半的大脑进行视觉处理，这一认知能力经历了5.4亿年的发展演变。在李看来，这里（大脑）比海湾地区的住房更值钱。视觉在我们认识世界的过程中扮演了至关重要的角色，很难想象未来的智能计算机会没有视觉能力。任何像样的无人驾驶汽车最终都需要具备分辨的能力，假如路上有一个大石头和一个小的纸袋，它就应该用刹车、转向来避开石头，选择性地忽略纸袋。

　　如今，计算机可以识别出照片中的猫或汽车的形状、年代等，但是要想让计算机像人一样通过观察和推理来理解内容，还需要进行大量的科研工作。比如，同样的球棒，在球场和犯罪现场就有完全不同的含义。李表示：我们实验室下一步的任务是研发出满足基本视觉任务的认知能力，例如对场景、人类行为、关系、推理和讲故事等的理解。

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