當前位置:首頁 > 新聞中心 > 媒體掃描

媒體掃描

【中國科學報】“視頻精靈”,讓AI敢爲人師

  • 发表日期:2020-09-01 【 【打印】【關閉】
  •   近日,美國斯坦福大學一個研究團隊在預印本論文網站arXiv上發布論文。研究人員將“視頻精靈”(VideoSprites)技術應用在網球賽中,建立一種行爲模型並將其與基于圖像的渲染結合,構建出可交互控制的視頻,來模仿頂級網球職業選手的風格和表現。

      研究者認爲,該系統具備生成逼真遊戲視頻的能力,具有交互式用戶控制功能,從而獲得體育娛樂新體驗,也可應用于運動員視頻分析和教練。

      AI教練,真的來了麽?

      前所未見的對決 

      受新冠疫情影響,今年許多體育賽事延期或取消,作爲世界上最古老的網球賽事——溫布爾登網球錦標賽(溫網)也未能幸免。所幸,科學家用AI系統合成了逼真度極高的虛擬比賽作爲彌補,該系統甚至能爲我們帶來實際生活中不可能出現的“名家對決”。

      在競技體育領域,人們經常利用海量比賽視頻,創建對運動員行爲的預測模型。受此啓發,斯坦福大學的研究人員利用帶標注的擊球周期(包括每次擊球時從准備、擊球到複原的一系列動作)數據庫,構建了運動員行爲的統計模型,並生成球員的擊球選擇和回位決策。

      基于多樣化的現實數據渲染高質量視頻,該研究提供了一種創建真實視頻片段數據集的方法,並用于創建可控制視頻系統。這一過程涉及神經圖像遷移方法,可以消除不同比賽日或不同比賽時間運動員外觀(著裝發型等)的差異。當運動員在畫面中被部分裁剪時,系統還能補齊缺失的像素數據,使新視頻具備一定的穩定和連貫性(如運動員對球判斷後作出的回應姿勢)。

      除此之外,該系統創建的視頻支持交互控制。比如,你可以控制網球的落點和運動員擊球後的回位。你甚至可以“修改”之前的比賽,如2019年溫網男單決賽中,德約科維奇與費德勒那場史詩級對決,通過這個系統修改比賽中的關鍵一球,顛覆原來的結果。該系統還能創建一些從未見過的對壘,比如費德勒自己和自己打球。

      “智能陪練”越來越多 

      “我們的系統理論上可以直接應用到乒乓球或者羽毛球,只要有相應的視頻數據集,就可以生成乒乓球或者羽毛球的視頻。”論文第一作者、斯坦福大學博士生張浩天通過郵件告訴《中國科學報》,“目前來看,如果想應用到其他運動領域,比如籃球或者足球,大體的思路也相同,是可行的。”

      據張浩天介紹,該系統具有交互式用戶控制功能,可應用于運動員視頻分析和教練。除網球外,還可應用于其他運動領域,但需要克服一些問題。比如複雜的相機視角,以及如何訓練多個球員之間戰術配合的模型。

      “目前這篇論文是針對網球場景去研究的,用了不少關于網球的專業知識。如果應用于其他運動項目,相關領域的專業知識需要根據具體項目重新梳理和構建。”中科院自動化所研究員興軍亮分析道,“在此條件下,該技術可以延伸到兵乓球、羽毛球、籃球等技能型運動項目。”

      “針對網球的系統已經完成了。”張浩天說,“其中視頻標注是重要內容,需要一些工作量,不過絕大部分標注工作可以由AI模型自動標注,比如運動員的定位和姿勢等,只有小部分信息需要人工標注。”

      興軍亮認爲,即使在不偏重具體動作、技能的項目,未來也會出現一些利用AI技術的教練教學手段。比如,主要側重于策略思考的圍棋,現在AlphaZero等AI技術已經用于圍棋選手的培訓。

      “之前騰訊人工智能實驗室研發的圍棋AI——“絕藝”已經用于我國國家圍棋隊的培訓。以後各種技能運動中的智能陪練應用肯定會越來越多,而且我覺時間不會太遙遠。”興軍亮說,“但是,這些智能陪練不一定基于VideoSprites這項技術,基于其他相關技術的産品也會不斷出現。”

      AI教育仍需努力 

      去年,教育部曾公布“基于教學改革、融合信息技術的新型教與學模式”實驗區名單,要求各實驗區認真落實“發揮網絡教育和人工智能優勢,創新教育和學習方式”的要求。今年年初爆發的新冠疫情,客觀上也助推了線上教育、AI教育的發展,但AI教育仍然面臨成本、技術、倫理等諸多難題。

      “我對AI教育持謹慎態度。”北京師範大學教育學部教育技術學院教授楊開城說,“多數情況下,學生成績差的原因並非智力因素,這是AI暫時無法解決的問題。”

      楊開城認爲,不同的教育對象、教育目標和教育需求,應使用不同的教育手段和教育方法。教育的對象是人,教育過程不只是傳授知識,還要教會學生如何做人。而算法容易將人的本質簡單化、線性化,出現只見“教書”不見“育人”的窘況。

      “教育過程中除了‘言傳身教’對被教育對象産生影響外,還存在人與人之間的情感交流體驗。在完成某些單項任務時,AI有處理數據快速准確、不知疲倦的優點,但它也有些難以克服的問題。”楊開城說,“比如教師在發現某個學生的弱點或缺點時,會考慮是否告訴他本人?是采取‘鼓勵教育’還是用‘激將法’?這些是AI的無法做到的。”

      此外,准確的教育基礎數據,是AI成功應用于教育領域的關鍵。

      “這就要求對學生有足夠的了解,這也是AI面臨的難題。”楊開城說,“這種可交互的視頻産品應用于遊戲、娛樂方面更合適,應用于教育領域,做出人人能用的産品還需努力。希望AI技術在教育領域有更大的進步。其實,我們可以將其作爲一種“教育後廚”技術,輔助人們進行課程開發、教學設計等工作的數據處理、分析,然後由人來實施教育。”

     

      原文鏈接:http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2020/8/444867.shtm

    热门关键词:乐彩网安卓版| 乐彩网app| 乐彩网网站| 乐彩网ios苹果版| 乐彩网手机版| 乐彩网下载地址| 乐彩网论坛| 乐彩网安装| 乐彩网购彩大厅| 乐彩网官网| 乐彩网注册登录| 乐彩网网址| 乐彩网主页| 乐彩网客户端| 乐彩网平台| 乐彩网下载| 乐彩网注册| 乐彩网是正规的吗| 乐彩网登录| 乐彩网|