新智元 定了！AI视觉泰斗朱松纯教授归国就任北大人工智能研究院院长( 二 )
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DavidMarr分出了三个层次来解决这个问题 ， 分别是计算（其实应该说成是表达）、算法、和实现 。
首先 ， 在表达的层次 ， 如何把它写成一个数学问题 。 任务是什么？输出是什么？这是独立于解决问题的方法的 。
其次 ， 对这个数学问题去求解时 ， 可以选择不同的算法 ， 可以并行或者串行 。
再次 ， 一个算法如何在硬件上实现 ， 可以用CPU ， DSP ， 或者神经网络来实现 。
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除此之外 ， DavidMarr还理清了视觉到底要计算什么 。
Marr提出了一个系列的表达 ， 从primalsketch（首要简约图） ， 到2Dsketch（深度简约图） ， 到3Dsketch 。
这里面还包含了纹理、立体视觉、运动分析、表面形状等等 。 Marr认为 ， 视觉计算不是单纯去求一个解 ， 而是一个连续不断的计算过程 ， 越看、越琢磨 ， 可能得到的理解就越多 。
值得一提的是 ， Marr在1978年冬诊断得了急性白血病 ， 在得知来日无多后 ， Marr就赶紧整理了一本书《视觉：从计算的视角研究人的视觉信息表达与处理》 ， 去世时年仅35岁 。
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朱松纯和同事在这本书上花了8年时间 ， 把Marr提出的早期视觉概念 ， 包括纹理、图像基元以及原始简约图等转换成了一个统一的数理模型 。
从此 ， 视觉就可以从纯粹的理论、计算的角度来研究了 。
除了视觉的统计建模和计算理论 ， 朱松纯还实现了图像与场景的解译（parsing）计算框架 ， 扩展了模式识别创始人傅京孙先生的句法模式识别理论 。
自2010年以来 ， 朱松纯将计算机视觉与认知科学、自然语言理解、机器人等学科结合 ， 探索他所称的「人工智能的暗物质」——占95％的、无法通过感知输入观测到的智能 。
现在 ， 朱松纯团队构建了一个大规模、物理逼真的VR/AR环境 ， 用于训练和测试负责执行大量日常任务的自主AI智能体 。
这些智能体可以整合视觉 ， 语言 ， 认知 ， 机器学习和机器人技术等领域的能力 ， 在此过程中发展物理常识和社会常识 ， 并使用认知架构与人类进行交流 。
熟悉朱松纯教授的人 ， 对他严谨的治学精神 ， 也从不吝惜赞美之词 。
他对数学一丝不苟 ， 对视觉领域有着一流的直觉
微软亚洲研究院视觉组研究员代季峰 ， 曾经在朱松纯教授的VCLA实验室访学一年多 ， 为我们分享了一些朱松纯教授的学术人生 。
对视觉领域大方向有着一流的直觉
朱松纯教授的实验里学生人数较多 ， 自然要用雄厚的funding资金来支撑 。 朱教授在最近几年应该都是美国大学视觉界里funding最多的教授（不知道是不是要加个「之一」） 。
从2011年起 ， 朱老师的实验室 ， 作为PI拿到的资助超过4000万美元 ， 其主要原因就是其「研究思维超前」 。
能够拿到这些大funding ， 意味着朱教授对这个领域的大方向「有着一流的直觉以及领先和准确的把握」 。
而朱教授这种的「第六感」在多年前就已经有所体现 。
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2012年 ， 朱松纯教授主持的一个MURI大项目在UCLA开会 ， 他上台讲了一通「visionmeetslanguage」 ， 说视觉和语言的结合会是一个重要的问题 ， 比如看到一整个图片 ， 系统应该输出一段话描述它 ， 比如看到一个boundingbox区域 ， 要描述这里面发生了什么 ， 这个用一个hierarchical的And-Orgraph该如何实现 。
当时很多视觉领域的大佬都觉得有些天方夜谭 。 没想到过一两年 ， 这就是红极一时的VQA任务 ， 不过是用神经网络实现的 。
「能够提前感知到未来的大方向」 ， 这是顶级的research感觉 ， 这也是朱松纯教授最厉害的地方 。
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