图灵机器人——VQA模型的介绍
VQA的起源
图灵测试:如果强AI,使你分辨不出是人还是计算机,完成了图灵测试。
Eugene Goostman算法:模仿了乌克兰13岁小男孩,无法判断对方是人还是机器人,完成了首个可以pass 图灵测试。
1、13岁
2、乌克兰人
3、英语可能也不好
是不是有更好的测试,所以就有了新图灵测试的探讨:
既然说图灵测试可以用作弊的方式解决,在这种情形下,产生了VQA:
http://www.visualqa.org/
加入计算机视觉和思考,使得测试变得更加复杂,解决问题本身的,做测试的时候,所有种族等,所有输入都是相等的,有不equal的情况下,
不光光指出图片中有什么?还有相应的思考?整个过程逻辑思考非常复杂的。
如果黑盒的AI系统可以实现,就认为这个测试更加科学严谨
主要涉及:1、NLP;2、computer Vision ;(可使用CNN等) 3、“common-sense” reasoning(常识:逻辑推导的过程)open dommen
三大块每一块都非常深的领域,VQA每几年都会更新。
VQA模型:
第一步 生成答案:weak AI:下围棋等;
strong AI:当你女朋友,把一系列weak AI合成强AI。
取出前1000个最容易被回答的答案,作为y label,X 就是VQA每年发布的数据库。
类似于用no回答所有的问题,有60%的准确率。
第二步 图片处理:
形成最好的filter,最好的特征值表达形式,深度学习领域如果有一套牛逼的参数,例如VGG-16,这个模型,在图片识别,图片分类这个领域上,会使用VGG-16这套算法
第二步 处理输入源数据
1、Rule-Based问题分为100种
2、Word Vector 算出特征表达式,表达这句话即可。
第三步 选取VQA模型-MLP
把文字和图片的feature (数组)首尾相接拼接作为新的输入,只要有能独特表达图片和文字,更能表达这个问题,MLP,得到1000维的结果,选出概率最大的那个结果,就出第几个问题回答。
第三步 选取VQA模型-LSTM
语境上下文关联
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