《麻省理工科技評論》公布了2018年“35歲以下創新35人”(Innovators Under 35 China)中國區榜單。從榜單中,我們看到更多中國創新科研力量的崛起,也看到跨學科、跨領域、并且對落地應用有更強烈企圖心與使命感的科研創新,這其中涵蓋人工智能研究與應用、NLP、腦科學、新材料、新能源、生命科學、生物科技、自動駕駛等多個不同領域。我們將陸續發出對35位獲獎者的獨家專訪,介紹他們的科技創新成果與經驗,以及他們對科技趨勢的理解與判斷。
關于Innovators Under 35 China榜單
自 1999 年起,《麻省理工科技評論》每年都會推出“35歲以下創新35人”(Innovators Under 35 China)榜單,旨在于全球范圍內評選出被認為最有才華、最具創新精神,以及最有可能改變世界的 35 位年輕技術創新者或企業家,共分為發明家、創業家、遠見者、人文關懷者及先鋒者五類。2017年,該榜單正式推出中國區評選,遴選中國籍的青年科技創新者。
陳啟峰在中學時期就接觸到了編程,從此他對計算機科學的熱愛便一發不可收拾。
2008年,陳啟峰拿到了香港科技大學提供的54萬獎學金,開啟了本科生涯。那時的他并未過多關注計算機視覺領域,直到兩年后的密西根大學交換之旅,才讓他發現了其中的美妙之處,并且將其鎖定為未來的研究方向。
在回歸香港科技大學后,陳啟峰選擇了多門計算機視覺課程,甚至包括一些研究生水平課程。最終他以22門計算機課程滿分的傲人成績畢業,獲得了香港科技大學本科生科研冠軍獎,還在2011年ACM-ICPC國際大學生編程總決賽中斬獲金牌(全球第二名)。
“他是我在科大過去十七年所見過的最杰出的本科生,”香港科技大學教授Chi Keung Tang對陳啟峰給予了高度評價。
事實上,陳啟峰在2012年發表的“KNN Matting” CVPR論文已經獲得了超過百次引用,是引用最多的自然圖像摳圖論文之一。這也是他科研初期的主要研究方向,其中討論了將Alpha Matting推廣至多圖像層估算,并且不需要復雜的采樣策略或限制性的典型顏色模型假設。他推導出了一種封閉形式的解決方案,使相關算法變得更加簡單快速。
這也印證了陳啟峰博士導師Vladlen Koltun的看法,“他是一位異常強大且富有洞察力的科研人員,總是能夠切入問題的本質。”
在斯坦福大學攻讀博士期間,陳啟峰在圖像合成與分解,三維重建,MRF優化和光流算法等方面取得了顛覆性成果,多篇論文被ICCV和CVPR連續多年收錄并選為口頭報告。他的很多研究成果甚至推翻了傳統解決方案,在業界引發轟動。
回歸問題本質,剝離所有復雜性并找出簡單優雅的解決方案,是陳啟峰最顯著的研究特點。
其中一個例子是,陳啟峰將MRF優化應用于三維表面的非剛性匹配問題(nonrigid registration)。這兩個看似完全不同領域,卻被他聯系起來,通過重新思考一個被其他研究人員所忽視的經典公式算法,顛覆了非剛性圖像匹配過去十年的研究成果——算法精確度提高了三倍,遠超現有模型,業界后續的研究工作也因此轉變。
近年來,陳啟峰的研究轉向了深度學習與圖像處理,開始將神經網絡應用于圖像處理和合成。“我認為圖像識別技術是很多計算機視覺應用的入口,只有圖像清晰,才能獲取更多的信息,”陳啟峰在采訪中表示。
以此為核心,他提出了多個創新性研究課題,研究如何利用深度學習革新圖像處理算法,比如在極端黑暗的環境中生成高質量的圖像,以及在給定某場景語義布局的情況下,計算機是否能夠生成準確描繪此場景的圖像?這些圖像是否能夠做到以假亂真的地步?更進一步講,機器是否具備想象力?是否可以自動創建動畫?
陳啟峰對此十分自信,“我的研究顯示,答案是肯定的。”他啟發性地首創基于多個分辨率倍增模塊的級聯優化網絡,能夠以200萬像素的分辨率合成高分辨率圖像,相關論文被ICCV 2017和CVPR 2018收錄并被選為口頭報告。研究成果演示視頻在網上廣為流傳,其表現有望開啟視頻和圖像處理的新篇章。
他對未來技術的發展充滿想象,“我更關注的一個應用方向是,希望可以做出一套基于計算機視覺的AI工具,提升電影特效的真實性,降低其整體制作成本。如果再進一步,人們只需要輸入一些場景的文字描述或者劇本,比如主角的樣貌,AI工具就可以自動合成電影中的部分場景。”
除了學術研究,陳啟峰還以聯合創始人和首席科學家的身份,創辦了區塊鏈直播平臺Lino Network。他用頂尖的編程技術,幫忙搭建了去中心化直播平臺的后端和服務器。目前該平臺已經獲得了超過2000萬美元的融資,月活用戶超過100萬人,估值超過1.2億美元。
陳啟峰認為,對于科學研究而言,最重要的是提出一些具有啟發性的想法,而不是直接拿來別人的成果。因此在他看來,以助理教授的身份重返香港科技大學,能夠幫助他繼續在計算機視覺領域深入探索,是繼續推動人工智能技術創新和前沿發展的好機會。
“希望借此機會能夠貢獻更多高質量的研究成果和產品,”陳啟峰教授如是說。
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原文標題:陳啟峰:人工智能生成圖像技術,未來或能取代電影特效 | 35歲以下科技創新35人榜單人物專欄
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