图像捕获是AI中最难的问题之一

长期以来，AI的目标就是准确地描述图像，而不仅仅是像笨拙的机器人。谷歌在2016年表示，其人工智能可以为人类提供几乎与人类一样的字幕图像，准确度达到94%。现在，微软表示，它走得更远：它的研究人员建立了一个AI系统，甚至比人类更准确-以至于现在坐上了榜首的nocaps图像字幕标杆。微软声称其自2015年以来一直使用的图像字幕模型要好两倍。

尽管这本身就是一个显着的里程碑，但微软不仅仅是将这项技术保留在自己手中。现在，它作为Azure认知服务的一部分提供了新的字幕模型，因此任何开发人员都可以将其引入他们的应用程序中。今天，它也可以在Seeing AI中使用，Seeing AI是面向盲人和视障用户的Microsoft应用程序，可以描述周围的世界。今年下半年，字幕模型还将改善您在PowerPoint中针对Web，Windows和Mac的演示文稿。它还会在桌面平台的Word和Outlook中弹出。

Azure AI的CVP Eric Boyd在接受Engadget采访时说：“图像捕获是AI中最难的问题之一。它不仅代表理解场景中的对象，还包括它们之间的交互方式，以及如何描述它们。”精细的字幕技术可以为每个用户提供帮助：它使在搜索引擎中查找所需图像变得更加容易;对于视障用户，它可以使浏览网络和软件变得更加出色。

看到公司吹捧他们的AI研究创新并不少见，但是将这些发现迅速部署到运输产品中却很少见。Azure AI认知服务的CTO Huang Xuedong出于对用户的潜在好处，推动将其迅速集成到Azure中。他的团队使用标记有特定关键字的图像对模型进行了训练，这有助于使它成为大多数AI框架所没有的视觉语言。通常，这些类型的模型是使用图像和完整标题训练的，这使得模型更难于学习特定对象的交互方式。

“视觉词汇预训练本质上是训练系统所需的教育;我们正在尝试教育这种运动记忆，”黄在博客文章中说。这就是这种新模型在nocaps基准测试中的优势，该基准测试侧重于确定AI可以如何为字幕创建字幕，这些字幕从未见过。

但是，尽管要打破基准很重要，但微软新模型的真正考验将是它在现实世界中的功能。据博伊德说，Seeing AI开发人员Saqib Shaik也在自己的盲人手中推动了Microsoft的更大可访问性，他说这是对他们先前产品的巨大改进。既然微软已经设定了一个新的里程碑，那么有趣的是，看看来自Google和其他研究人员的竞争模型也将如何竞争。

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