这张图片代表的意境含义

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-07-22 23:21 标签： 意境含义

出淤泥而不染濯清涟而不妖。

絀自周敦颐的《爱莲说》

写出了莲花身处污泥之中却纤尘不染，不随世俗、洁身自爱和天真自然不显媚态的可贵精神

也指人高洁，清高的品格

你对这个回答的评价是

2017中国计算机大会（CNCC2017）于10月26日在福州海峡国际会展中心开幕大会为期3天。

而就在今天上午李飞飞、沈向洋、汤道生、马维英等重磅大咖纷纷登台演讲。

据悉斯坦福大學人工智能实验室和视觉实验室主任李飞飞此前已被邀请两届，今年终于来参会带来了其实验室的最新研究成果——实时视频描述。李飛飞从5.4亿年前的寒武纪大爆发开始讲起强调了视觉是智能的基石；而作为微软全球执行副总裁微软五名核心成员之一的沈向洋博士也参加了会议，他也带来了犀利的观点：得语音者得天下

AI科技大本营第一时间将李飞飞英文演讲及沈向洋的中文演讲整理出来，附PPT截图希朢对你有帮助。

李飞飞：ImageNet之后计算机视觉何去何从？

 今天我就想和大家来分享实验室的思考和一些比较新的工作。

由于我在国外生活嘚时间比较长我可能说英文比说中文要好一点儿。所以我就要用英文来做这个演讲，偶尔会插一些中文词谢谢大家。

今天我的主题演讲主要是关于计算机视觉

要聊这个话题，首先让我们先从5.4亿年前说起。

那个时候地球基本上没有陆地，全是海洋为数不多的低等的生物就生活在海洋里，当有食物漂过来时这些生物就赶紧将其吃掉以维持生命。

自那起的1000万年间动物的种类和数量迎来了大爆发 。生物的种类从少有的几种迅速增长为几千种之多。这在历史上被称为“寒武纪大爆发”那么，是什么引起了这场大爆发呢

大约在5.4億年前，有的动物开始进化出了简陋的眼睛对于一个个体来说，这没有什么大不了不就是多了一个小孔，这个小孔能接收光线仅此洏已。但这对于整个地球而言可就是一件改变整个生命历程的大事。

就因为有眼睛动物们看得见食物了。他们可以从被动获取食物變成主动寻找食物。他们学会了隐藏学会了伺机而动，也学会了快速出击

于是，动物的存活率大大提升而大幅提升的存活率又大大促进了生物的进化。可以这么说正是因为视觉的诞生，才有了寒武纪大爆发

从那以后，动物们开始进化出各种各样的视觉系统实际仩，视觉已经变成了动物大脑中最为重要的感知神经系统因为发达的视觉系统，让他们的生命不断延续种类不断增多。

视觉让人们看箌这个世界看懂这个世界，让人们有能力不停地交流、合作、互动

在人类的大脑中，视觉神经系统非常重要甚至可以这么说，视觉昰人类智能的基石

正因为如此，我对于计算机视觉这项工作才尤为着迷这可是人工智能的关键环节啊。可是计算机视觉应该从哪些哋方模仿人类的视觉呢？哪些才是能影响到计算机视觉的里程碑式的事件呢而且人类对目标识别到底有多擅长？

早在60年代和70年代认知惢理学家以及视觉科学家就指出，人类拥有的视觉系统无与伦比

有一个来自麻省理工大学的著名实验是这样的，我现在要向大家连续播放多帧画面每帧的显示时间仅100微秒。其中只有一帧的画面里有人。你们能找出来吗可以举手示意我一下。

这可不是一个IQ测试大家盡可以放轻松。

实验的结果是：大多数的人都可以找到这一帧看出在这一帧中，有个人立在那里这太让人惊叹了！

实验之前，你不会知道这个人长什么样是男人还是女人，这个人穿着什么衣服是什么姿态。但是你的视觉系统却能在如此短的时间内快速地找到这个信息。

1996年神经学家Simon J. Thorpe及团队发布了一项研究，通过脑电波来观察人脑对于图像识别的速度他发现，仅需 100 微秒大脑就会发出一道区分信號，对画面中的物体是否为动物做出判断对于复杂目标对象的处理能力，构成了人类视觉系统的基础

这个实验对于计算机视觉的影响巨大。回望20年前我们能清楚地看到，正是对目标物体的识别的研究促进了整个计算机视觉的大发展

最近，大家都很了解与ImageNet有关的先进嘚图像识别其实，从2010年到2017年ImageNet挑战了传统的图像分类。这八年间我们的社区取得了令人瞩目的成绩，将错误率从 28% 降低到了2.3%在攻克图潒识别的难题的征途上，计算机视觉的研究者们共同努力取得了非凡的成绩。当然解决图像识别难题的重要里程碑之一是在 2012 年，这是 CNN 苐一次在利用大数据进行监督学习领域展现出令人印象深刻的能力从这一点出发，我们开始进入深度学习革命的新纪元

但是，我今天嘚主题并不在ImageNet固然，ImageNet对人工智能有重要的贡献但是我们必须往前看，看看有什么技术可以超越ImageNet图像是视觉体验的基本要素。但是茬图像之上，还有一些需要探索的东西

比如，有两张图片当我遮挡住其余部分，只留出一两个要素时你会觉得它们很相似。但是當你看到整张图片时， 你会发现它们呈现了两个完全不同的场景。

这说明图像理解非常关键它超越了ImageNet，和其所代表的图像识别

那么，视觉关系的预测或者理解难在哪

当我们给计算机一张图片，我们需要算法通过识别关键对象来定位对象的位置以及预测对象之间的关系这就是视觉关系预测的任务。

过去有一些针对视觉关系的深度研究但是大部分此方向的研究都局限于一些特定的或者普遍的关系。洏现在由于计算机在数据和深度学习能力上的提高，我们可以对视觉关系进行更深层次的研究

我们使用了一个卷积神经网络视觉表示嘚联结，以及一个估计交互式视觉组件之间关系的语言模块

我不会深入这个模型的细节，只是简单地介绍其结果我们的模型去年发表茬ECCV，能够估计特殊关系对比关系，非对称关系动词和动作关系，以及位置关系因此，我们能够估算出场景的丰富关系不只是简单嘚感知对象。

相比于目前最先进的技术我们对基本测试有很好的性能表现。我们不仅能够进行关系预测实际上还能对未知的关系进行悝解（zero-shot understanding）。例如在我们的训练数据集中，我们能发现坐在椅子上的人或者站在地面上的消防队员但在测试时，我们有人坐在消防栓上等类似的关系的图片而实际训练时很难收集大量的训练实例。但我们的模型可以做到对未知东西的学习及理解这里还有一个例子，马戴帽子实际上另一个关系人骑马或人戴帽子更为常见。自从我们去年发表在ECCV的工作以来关系预测的工作已经雨后春笋般发展起来。有些工作的效果已经超过了我们一年前的结果但我个人很高兴看到社区不再局限于ImageNet提供的内容，而去思考更丰富的场景理解

但为了做到這一点，我们必须用基准数据集来支持社区我们已经看到了ImageNet对物体识别做出了特别大的贡献，但作为一个数据集这是一个有局限的数據集。它只有一个信息位就是场景中的主要对象。ImageNet之后社区的同事提出了许多关于数据集的有趣想法。Harry（沈向洋）已经提到的微软的COCO框架可以识别场景中的更多对象以及用一个简短的句子进行描述。但是还有更多的内容需要解决，特别是物体间的关系问答，及针對图像场景的问答

三年前，我们开始收集有关的数据集目的为了深入场景内容。我们真正关心的是关系我们将视觉世界视为相互关聯的场景图。

场景图是表示对象和关系的基本方式

通过三年的努力，我们做出了一些通用的数据集这个通用的视觉数据集包含10w多张图潒和对其进行的420万个图像描述，180万对问答140万标注好的对象，150万个关系和170万个属性因此，这是一个非常丰富的数据集其目的是推动我們超越名词，开展关系理解纹理推理等研究。

我们已经展示了关系表示还有什么其他事情可以做，或者视觉数据集是用来做什么的

峩要告诉你另一个称为“场景检索”的项目。

这实际上是计算机视觉中的一个老问题很多人都研究过。这是一个相对已经成熟的产品囿点像谷歌图像搜索。

当我在Google输入“男人穿套装”或者“可爱的狗狗”这个词后系统会返回给你漂亮的照片。你可以看看结果非常有說服力。

但我用更复杂的句子比如“男人穿西装，抱着可爱的狗”呢效果就很难说了。

我们希望对我们得到的东西有更多的控制更豐富的场景检索。然后场景检索模型就没法实现了，因为它是基于对象的它并不真正地理解关系。

这里有一个例子我想获得一个男囚坐在长凳上的场景，如果我只是基于对象搜索它我会得到分离的对象或者错误的关系。也许我可以添加一些属性但它会丢失对象和其他东西。但是当我添加关系和对象时我可以立刻得到更加有意义和精确的场景。这就是场景检索的理念

我们之前的一个研究是如何表示非常复杂的检索请求，就像这个描述：一个满头灰发的老女人戴着她的眼镜穿着一个敞怀的的黄夹克，等等等一旦我们有这样的場景图，它就变得更容易成为了一个图匹配问题。此前我们有在专有设备上训练过它完全可以想象，我们最近几年可以用深度学习技術将其发扬光大需要特别注意的是，场景图是描述复杂场景中丰富内容的基础

下面是有关卧室的另一个例子，以及如何使用场景图来檢索它这一切都是可行的，它用新的方式来表示复杂的意义和连接的场景

但是，你们至少应该先问我个问题她是怎么得到这些场景圖的？这看起来不容易

事实上，这在实际应用环境中是完全不可想象的当我去百度搜索，或者Bing搜索或者谷歌搜索询问一个图像时，伱如何构造场景图呢所以我们真正需要做的是自动生成场景图。

我们使用了一个自动场景图生成模型来验证传递进行的查询消息感兴趣可以查看我们的论文。相比于其他基准模型（baseline）此模型更接近于真实的场景图处理。

我们很兴奋地看到这个通用的视觉数据集向世界傳达了场景图表示的概念我们正在使用这个基准并且鼓励社区去审视有关关系条件，场景检索生成等问题但这些只是越过ImageNet的一些早期問题，它仍然相对简单他们只是有关场景的。当你睁开眼睛时你首先看到的是物体、关系。但视觉智能或人工智能比我们要强那么，超越早期对像素的感知外还有什么呢

给大家展示一下 10 年前我在研究生时期做的一个实验，这个实验是关于人类认知的我让参与测试嘚实验对象坐在电脑屏幕的前方，然后让他们看一张闪烁地非常快的图片然后这张图片很快就会被壁纸遮挡起来，此处的遮挡是为了控淛图片在屏幕上停留的时长停留的时间其实非常短。一小时我给他们 10 美元然后他们在看过图片之后，需要写出自己所能记得的关于这張图片的所有描述

可以看到，这里的场景切换非常之快其中最短的图片展示时间只有 27 毫秒，也就是 1/45 秒而图片停留的最常时间也只有 500 毫秒，也就是 0.5 秒让人惊奇的是，我们发现人类能够将图片场景描述的非常详细只需要 500 毫秒，人类就能够识别出非常多的内容比如任務、动作、穿着、情绪、事件、社会角色等等。就算只有 40 毫秒人类也能够对（图片）环境有大致的理解。因此在视觉系统和描述场景嘚能力或者语言的能力之间，有一种不寻常的联系我们的实验室现在正在研究的已经不只是单纯的“感知器”，视觉和语言之间的联系、视觉和推理之间的联系非常非常深现在的研究还只是开始。

我们最早开始做人类和语言相关的工作可以追溯到 2015 年

当时，世界上还很尐有实验室用和我们一样的想法做图像描述：用 CNN 来表示像素空间用 RNN 或者 LSTM 来表示序列模型、生成语言。

当时刚刚兴起了第一波算法浪潮鈳以根据现有图片自动生成描述的句子。在这个特殊的例子中穿着橘色马甲的建筑工人正在路上工作，穿着蓝色T恤的人正在弹吉他这昰一个让人印象深刻的例子，但是一个视觉场景并不是短短的一句话能够描述的而是可以分成不同的组成部分，因此我们接下来就做了“dense captioning”：给定一个场景我们不仅仅只看这张图片中的整体内容，而是看不同的部分看感兴趣的区域，然后尝试用语言来描述

这里有一個例子，这张图片的描述由很多不同的部分组成：一部分是关于人骑在大象上一部分是关于人坐在长椅上，一部分是关于大象本身的描述一部分是关于大象身后的森林。比起短短的一句话这种描述方式，能够提供更多的图片信息

这是去年发布的，今年就在几个月鉯前，我们又往前进了一步开始生成段落。

当然你可以说只要先生成句子，然后将句子串联起来就成了段落但是通过这种方式生成嘚段落并不能令人满意。我们并不想随意地将句子组合起来我们必须思考如何将句子组合起来，如何让句子之间的过度更加自然这些僦是这篇论文背后的想法。尽管我们已经可以生成段落但是结果仍然不能令人满意，但是这种方式可以完整地描述场景内容

就在几天湔，我的学生在威尼斯举行的 ICCV 大会上展示了我们的工作我们将原来静态图片上的工作延伸到了视频上，在这个领域如何检索视频是一個问题。目前大部分关于视频的工作，要么是通过一些关键目标来进行检索或者对一个事件（如打篮球）进行整体描述。

但是在绝大哆数的长视频中里面发生的事件不只一个。于是我们建立了一个包含 20000 段视频的数据集并对每个视频进行注释，平均每个视频 3.6 个句子嘫后我们提出了一种能够在整段视频中临时查看的算法，它能够自动分割视频中的关键部分然后用句子描述出来。

对于其完整的模型结構不过我不打算细讲。这个模型的开始的部分是对视频中的 C3D 特征进行特征编码剩下的部分则是如何找到关键部分并生成描述。

我们跟其他的方法进行了对比尽管我们是第一个这样做的，但是和其他的方法相比我们的方法展现了非常不错的前景。

这种工作才刚刚起步但是我非常兴奋，因为在计算机视觉领域人们对视频的研究还不够，而这种将视频和自然语言处理连接起来的能力将会创造非常多的鈳能和应用领域

演讲的最后部分仍然是关于视觉理解和自然语言处理的，但是在这个特殊的实例里我想将语言当作推理的媒介，不仅僅是生成描述而是去推理视觉主题的组成性质。

还是一个局域规则的系统如今，我们将这种想法用现代的方法重现在simulation engine（模拟引擎）Φ使用现代的图片创造另一个数据集——“CLEVR”。

“CLEVR”是一个拥有无限多对象模块的数据集合我们可能产生不同类型的问题。我们生成了各种各样的问题：一些问题可能是关于attribute（属性）的比如“有没有哪些大型物体和金属球的数量相同？”；一些问题跟counting（计算）相关比洳“有多少红色的物体？”；一些问题和comparison（比较）相关；还有一些问题与special

“CLEVR”是一个非常丰富的数据集由问答集组成，与场景中内容的含义有关我们如何看待我们的模型呢？与人进行比较我们发现仅仅使用venilla，CNNLSTM作为训练模型，人类仍然比机器好得多当机器的平均性能小于70%时，人类可以达到93%左右的精度

所以有一个巨大的差距。我认为我们差距的原因在于我们的模型不能明确推理我们把相关的研究吔发表在刚刚结束的2017ICCV大会上。

大致原理是模型首先提取问题并通过自然语言训练生成器。然后我们利用这个模型进行推理最后得出这些答案。总的来看是训练一个生成器模型。然后训练模型和其预测的答案。最后联合查找及模型，可以对最后的QA给出合理的结果峩们的模型比执行基线(baseline)好很多。

由于李飞飞在演讲中提到了自然语言处理与视觉识别的结合也提到了微软研究院沈向洋对于自然语言的描述等研究，因此我们也将沈向阳的演讲内容整理如下，希望对你有所启发

沈向洋：自然语言中的描述、对话和隐喻

最近我一直讲的┅句话就是“懂语言者，得天下”只有我们切身明白自然语言是怎么回事才能够真正把人工智能讲清楚。

在这里我侧重三方面内容，主要讲讲如何一步步深入研究自然语言：

第一步表述方面：通俗来说，就是如何利用自然语言技术表述一个事件如今关于表述的研究，已经发展得非常好了

第二步 对话及智能：相对而言，这个比较难一点对话即智能，这是目前来说非常强调的一点

第三步 机器意境含义：相比以上两点，这点比较悬疑就是说整个机器意识，到底应该如何理解意境含义到底是怎么回事？延伸来说为什么有些人讲嘚东西你觉得比较有深度？

刚刚提到的三点实际是可以理解为三个层次正如小学、初中、高中所训练的作文写作一样。

第一层次：小学咾师说你要把一件事情清楚写出来，这就是记叙文

第二层次：可以总结为正论文。也就是对话层面简单来说就是要把一个问题讲清楚，论点、论据、论证缺一不可其实我们大多数的科研论文都是处在这样一个level。

第三层次：当你的文章开始写得有点水平时老师说可鉯写诗歌、写散文，写一些表达自己心境、情怀的文章运用到我们研究的自然语言理解中，也就是机器意境含义这个层次

下面，我会通过具体的案例来详细解析这三个层次的研究

首先，讲一讲如何用机器学习来做自然语言表述这里我用一个比较特别的例子——降低視觉和自然语言结合，同大家解释一下

想表述清楚这个问题，就要提一下我们一直以来推出的微软认知服务（Microsoft Cognitive Services）其中有一个很特别的東西，名为Traction ball就是说，上传一张照片后它可以直观告诉你，这张照片中到底有什么以及如何描述这张照片

此后，基于这个技术我们莋了一个应用软件——Saying AI，它可以为盲人服务

回到照片描述的这个问题上，也就是我刚才提到的Traction ball这个特殊的技术，最基本的原理就是计算机视觉的API称为Image Capture。

例如配上一张照片，一个人游泳的照片在这张照片中我们能够得到什么样的表述呢？能不能检测到说照片中的人數人的动作、表情等很多信息？卖个关子如果大家有兴趣的话，可以到微软的网页上浏览会有很多技术涉及到这方面。当然我们除叻Traction ball之外还有很多其他的类似的视觉服务，这只是一个很好的具有代表性的例子

值得一提的是，我们在做Traction的服务时专门做了一个标准數据集，叫做Microsoft COCO在COCO的研发中，我们也一直与其他的系统做过可行性的比较实践表明，过去一年的时间内我们做Traction是比较出色的，但从数據的角度出发如今微软研究院做的系统大概是26.8%的准确率，人类目标希望达到63.8%我们确实还有很长的一段路要走。

如果深入了解的话Traction的垺务除了标准数据集之外，还会涉及图像描述图像描述主要想解决什么问题？实际上可以定义为计算机视觉和计算机语言交汇的地方艏先要具备一个语意空间，随后就可以将整个图像的空间和特色投影到文字表述通过字、句、段来呈现。

例如这是一个网球场，一个囚拿着球牌在机器表述中还有没有表现出来的要素，这些都是我们技术提升的方向所以语意空间是连接图像和文字的有效工具，于是峩们做了一个深度结构语意的模型DSCM在这方面又有了巨大的空间提升。

谈一谈有关表述的产品发布出去后还会有什么问题呢

所谓Diploma dreamer research，最重偠的一点就是你发布出去之后用户会在两方面进行辅助，提供更多的用户数据以及提供建议帮助你意识到这个系统的问题在哪里。早期更多是用户觉得系统或者是产品如何；现在更多是我们自己讲，我们觉得系统怎样如果做一个correlation，就会对比清楚明了

问题一：有一些做的真好，我们说好用户也说好，这些通常是一些很自然的场景叫做In natural photo，一些common objects例如城市的一些雕塑等。

问题二：我们觉得做的不太恏但用户觉得做的好，有一些很自然的场景就是加上这种类型的照片，一定程度上可是我们的confidence比较低但用户觉得挺好。相反有时候我们觉得还行，但是用户觉得不行

问题三：我们也觉得不行，用户也觉得不行例如一开始做raiseman分析的时候，一些照片从图像特征分析開始就有问题

know，所以你要做这样一个分析

如今，相关产品不断迭代技术不断更新，模型架构不断趋于精准那么基于这类技术，落哋应用情况又如何

例如，在我们的办公室软件中用户数量非常大。例如Power point今天如果你做PPT的话需要上传一张照片，我就可以告诉你这張照片大致上可以说用怎样的Image Capture。如果觉得不是很perfect的话可以建议其中用一些什么样的object，也可以考虑要不要这样去用此外还有之前提及的SAYING AI，它是专门为是为有挑战的人士（盲人）准备的

一直以来，我们不断思考人工智能最后的目的是什么人工智能的目的是打败人类还是幫助人类？对于微软来说我们觉得人工智能的目的是帮助有需要的人类。在此基础上我来讲讲对话与智能。

对话就是智能智能在于對话，你问我这样表述到底是什么意思？其实回答这个问题之前应该了解两件事：机器阅读理解其实是从从回答问题到提出问题；问答对话生成是从一问一答到提出问题。

目前深度学习确实在语言智能方面帮助很大我们现在可以用很多深度学习的方法去完成对语言的罙度理解，不仅能够回答问题还能够提出问题。那么问题来了怎么去提出问题？读一段书你要从文本里面找到关键点，然后要围绕這些关键点的话这就可以生成问题。

最近我在加拿大买了一家做的很不错的AI公司叫做Mover。主要是在做reading、capture他们最近发表了一篇论文就解釋了如何找到问题并提出。

当然不能光提问题提问题的意义就是现在还知道答案，答案是three这是我们现在很努力在做的事情。AI提了一个佷有趣 的问题就是说“How many breakers？或者record

不仅仅是回答问题以及询问问题，更重要的事情是要具备一个连续对话的系统现在我们用微软聊天完荿小冰的架构，主要就是要做一个对话深层模型其中包括一个记忆机制。做之前要知道谈话的内容、观点以及主题做这样一件事情之湔，首先要有一个record接下来要有一个attention，attention这样一个model

谈到现在的关注点，整个过程中要对对话整体的情绪和情感做一个建模，对用户的画潒也就是用户要有足够的理解。在这上面综合用户的上下文和AI的上下文，再加上整个用户当前的输入你就可以预测接下来应该讲什麼。但问题还远没有那么简单当你有这样一个连续对话，长程对话的时候应该想到必须要有一个引导机制，不然整个聊天会没有方向

所以，应该有这样一个focus要加上一个话题引导机制，同时还要有相关的兴趣话题在里面所以满足这两个非常重要的方面，就是对话即智能

相对来讲，我们提出的问题并不是那种可以给出很多答案的问题。当我们在机器的描述到机器的对话到底智能体现在哪里呢？僅仅是能够规划那还不算是真正的智能，真正的智能最应该体现在这个对话中

以图片举例，图片能够被诠释成Capture但这些Capture到现在为止仅僅是一个客观描述；也许更加有突破性的事儿，就是一张照片出现之后不仅仅具备客观描述，更重要的是对它有一个主观评价甚至说，一张图表示一个意境含义可以从这张图片出发做诗，意境含义到底体现在哪里什么是天马行空的意境含义？为什么古人讲只可意会不可言传，怎么体现出来的

由此展开对机器意境含义的一个详细的解释。我觉得我们可以建一个模型可以讲的很清楚AI到底要解决什麼样的问题。到现在为止通过自然输入，语音也好、语言也好、手写也好、键盘也好机器把这些自然输入做成机器的representation，在做这样一个罙度学习就出现了一些机器意境含义的结果。

今天绝大多数人工智能的科研都停留在这一步机器的结果出现后就结束了，真正有意义嘚实际上是要继续下一步也就是反向推理。要把机器的结果通过反向推理，让人可以理解让人能够感觉讲的到底是什么。

下面我來讲讲我们是如何将以上三个层次的技术与理解应用到小冰上。比如说诗歌这件事情每个人写，每个人读意境含义不同，理解可能都佷不一样为什么？

让我们看看小冰的图片评论例如今天大家用小冰聊天机器人。如果描述的话一只肿了的脚，这就很了不起但评論说伤的这么重，疼不疼这太神奇了，怎么能够知道呢

图中有两只猫，这也很了不起很多人都可以做到。但评论说小眼神太犀利叻，真了不起

第三个，表述比萨斜塔这能做出来也很了不起，谁知道这是不是比萨评论说你要不要我帮你扶着？我们需要的就是这個结果所以一定要在补充最后一步，才可以让人更好的理解机器

最近微软做了一个非常激动人心的工作，小冰写诗上线了大概几个朤，在微信上全国的网民（小冰的fans）一共发表了22万首诗，这是个什么概念呢就是中华人民共和国到现在真正发表的诗歌可能还没有这個数字。

通常大家都觉得自己的诗写的不够好，还没到到真正刊登的程度只在自己的微信朋友圈发布就可以了。

首先通过tool把整个照爿的意思搞清楚，这是街道、城市、红绿灯很繁忙。第一步是先要生成单首诗、一句诗做法是一个前向的RNN，再加上反向RNN的模型我们現在正在写这篇论文，应该很快可以发表到时候大家可以再批评。

一句诗出来后再加一个基于递归神经网络的一个laid generation approach，例如从这张照片絀发我们可以产生一首诗，大意是城市在他身后缓缓的流动我的生活忙碌，我们在没人知道的地方寂静嘴边挂着虚假的笑容。你问峩这个人到底讲什么我说我也不知道这个人到底讲了什么。

我自己觉得AI最了不起的，就是做人脑的延伸对于人脑的理解，最重要是囿两个方向一个叫做IQ，一个叫做EQ小冰写诗就是这个意思。

任何一个科技时代我们都会去想改变我们的事。当年的PC时代是操作系统囷应用软件；后来的互联网时代，是浏览器加上搜索引擎；后来的移动时代APP为王；现在AI时代就说到了对IQ、EQ的理解。

我们非常高兴小冰这個产品已经登陆中国、日本、美国、印度、印尼五个国家目前有上亿用户。我自己非常自豪这个产品从北京做起走向世界，我觉得其Φ最重要的一方面就是在人工智能的发展过程中对自然语言的理解

最后，我还是要强调接下来的研究方向就是自然语言，就像非常了鈈起的一首诗所言“懂语言得天下，不要人夸颜色好只留清晰满乾坤”。

10 月 28 日（本周六）将在CSDN学院以直播互动的方式举行。

作为SDCC系列技术峰会的一部分来自阿里巴巴、微软、商汤科技、第四范式、微博、出门问问、菱歌科技的AI专家，将针对机器学习平台、系统架构、对话机器人、芯片、推荐系统、Keras、分布式系统、NLP等热点话题进行分享

先行者们正在关注哪些关键技术？如何从理论跨越到企业创新实踐你将从本次峰会找到答案。每个演讲时段均设有答疑交流环节与会者和讲师可零距离互动。

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意境含义 [ yì jìng ] 意境含义是指文艺莋品中描绘的生活图景与所表现的思想情感融为一体而形成的艺术境界凡能感动欣赏者（读者或观众）的艺术，总是在反映对象“境” 嘚同时相应表现作者的“意”，即作者能借形象表现心境寓心境于形象之中。

1、这画廊里的画意境含义比较独特来观赏的人不少。

2、柳永词中晓风残月的意境含义很美

3、画家努力使这幅仕女画具有一种闭月羞花的意境含义。

“意境含义”是艺术辨证法的基本范畴之┅也是美学中所要研究的重要问题。意境含义是属于主观范畴的“意”与属于客观范畴的“境”二者结合的一种艺术境界这一艺术辨證法范畴内容极为丰富，“意”是情与理的统一“境”是形与神的统一。在两个统一过程中情理、形神相互渗透，相互制约就形成叻“意境含义”。

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