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在人工智能能不能超越人類的討論中，反對理由中，肯定有一條：人類所具有的"五感六覺"，是AI無法實現的。然而當各種智能語音助手問世，意味著聽覺功能淪陷後，人類引以為豪的視覺也被AI學去了。而且在學會的基礎上，人工智能還擁有讓人類羨慕的超能力。
人工智能視覺，指的是讓智能計算機具有能看的能力。一提到這點，我想你可能會想到文字識別、AI換臉、自動駕駛等這些應用。但這歸納起來，還是計算機對我們的雙眼已有功能的模仿和拓展。
而最近的幾項研究，讓我們看到，在未來人工智能視覺可能會賦予我們人眼現在不具備的一些"超能力"。
2019年10月27日，美國麻省理工學院（MIT）的官網上發表了一項最新研究，這項研究讓機器可以擁有一種在武俠電影中常見的"第六感"。
在電影中，我們經常看到主人公一旦發覺氣氛不對，比如風吹草動、身後一道黑影閃過，就知道有對手要從暗處跳出來了，於是主人公能提前一瞬間做好應戰的準備。
MIT的這項技術，就非常像是賦予了人工智能這種"第六感"。
它讓人工智能能夠分析周圍環境裡光影的變化，來預判障礙物之後物體的行動軌跡。
這樣的"第六感"很重要。因為它會在自動駕駛的場景中，讓車輛避免由於視線遮擋造成的事故。比如說，讓一輛自動駕駛的汽車，判斷旁邊的公交車後面有沒有正在過馬路的行人。
這套研究，是基於一套叫作"ShadowCam"（影子相機）的系統。這套系統通過分析連續拍攝的圖像當中光照強度的變化，就能判斷是否有物體正在靠近。
在這項研究裡，實驗人員讓正在拐彎的汽車和醫院裡的自動導航輪椅使用了"影子相機系統"。他們發現，相比起傳統的激光雷達系統，用了這種"第六感"系統的設備，在遭遇突發情況的時候，反應時間要快0.5-1秒。你別小看這1秒的時間，要知道，在避免碰撞的場景中，1秒的時間可以起到非常關鍵的作用。
這項研究，只是最近機器視覺超能力研究中的一個。
2019年9月27日，同樣是來自麻省理工的研究團隊，大大提高了機器"透視眼"的能力。
在這項研究中，機器能隔著一堵牆，判斷牆後的人在做什麼樣的動作。比如說，在一個房間外面，機器能看出房間裡兩個人正在握手。還能看出，在一個封閉的電話亭裡，打電話的人到底是什麼樣的姿勢。我在下面放了一張效果圖，你可以看看。
這是怎麼做到的呢？
我們都知道，平時我們人眼看到的可見光不能穿牆而過，但光不過是電磁波的一種，有的電磁波不受牆壁阻擋。家裡的WI-FI就是一種電磁波，無論你在哪個房間，它都能穿牆過去抵達你的設備。
這項實驗裡，機器之所以能獲得透視眼，就是因為它實際上監測的，是物體傳遞出來的電磁波。
過去，科學家也不是沒做過這樣的實驗，只不過，過去的成像技術分辨率很低、誤差太大、反射的環境太複雜，所以成像的效果一直不好。即使把拍攝出來的圖像拿給你看，也看不出裡面都有啥東西。
而MIT這項研究用了一種全新的思路。他把穿牆拍攝的圖像跟傳統攝像機拍攝的正常圖像，一一進行對比，然後用機器學習，找到其中對應的規律。用這種方式，讓機器獲得了理解穿牆信號的能力。
這還不算，未來可能你對著教室天花板拍一張照片，就能看到全班同學卷子上的答案。
什麼原理呢？即便是一面大白牆，也蘊含著非常豐富的信息。這面大白牆上映射著很多不同物體呈現出來的光影。
通過機器學習的技術，對這些光影進行就有可能還原出牆前面的物體。
所以，用這樣的方式，科學家可以把一面白牆變成一面"鏡子"。這也是2019年發表在《自然》雜誌的一項研究。
你看，我剛才說的這幾項研究，不管是機器視覺的"第六感"還是"透視眼"，甚至是牆面變鏡子的"戲法"，本質上都是讓機器分析環境當中那些細微、複雜的隱含信息，從而發展出"超能力"。
這些"超能力"的誕生，意味著人工智能計算機，已經遠遠的將人類甩在身後。未來社會，倘若這些黑科技落入壞人手中，將會有不可想象的糟糕後果。在科技發展讓人類文明進步的同時，也給人類敲響了警鐘！
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