Research Seminar

Fall 2022学期 Research Committee 的同学们组织分享了他们的研究领域以及研究成果。

我们可由此相互了解生物医学不同领域的研究侧重和方法，增加彼此的学术交流，锻炼科研汇报的能力。每期也会简单附上相关的商业化研发公司，以供参考。

– Speaker: Yichen Wang –

InT@UCLA Research Committee,
Undergraduate Researcher @The Computational Vision and Learning Lab
at Department of Psychology, UCLA 

1 Why we care 视觉类比？

英国神经科学家 David Marr (1945-1980) 的遗作《视觉 Vision》中提出视觉作为一个信息处理系统应该被理解为三个独立而互为补充的层次：计算理论，算法，实现。那么我们可不可以把这样的提炼结构放到脑研究的领域呢？大致是可以的。

Figure 1: Vision by David Marr。图源：【3】(p.25)

自上世纪初始，伦琴（W. Rontgen，1901）【4】，劳厄（Max von Laue，1914）【5】，布拉格爵士（W. Henry Bragg，1915）与儿子劳伦斯布拉格（W. Lawrence Bragg，1915）【3】 揭开了X射线与其衍射对晶体结构的研究。晶体学开始作为表征物体原子结构的方法开启了广泛应用。

Figure 2: 一些三层次的类比思考。图源：自制，文字参考【2】

这样的不同领域的类比，对于人类来说是比较简单的。但是，对于机器来说，类比并不简单。在视觉领域，我们尤其能发现这样的例子。

2 视觉类比的研究发展如何？

较稍早的研究里，科学家们用一些固定的特征来识别某个物体的部分。这样的方式在新近的Visual Transformer也可见踪迹，但并不是特别好理解。【4】

Figure 3: 来自RAVEN 视觉关联与类比数据集的例子。图源：【4】（Chang et al., 2017, p.5）

较新的研究里，科学家常加入了各个部分的相对位置信息，并由此衍生出使用贝叶斯推断等方法，获得跨类别的mapping。【5】

Figure 4: 在3D物体上的mapping。图源：【5】（Webb et al., 2022, p.7）

3 我们的研究？

我们实验室目前方法比较好的几点是：

  • 可以输入大量的特征部分 features，
  • 适用于多种主体，
  • 无需针对的训练，
  • 可以宽容图片的噪音。

但同时我们也有很多未来的方向需要探索，比如主体的对称（分辨左右），旋转，三维空间的深度，部分之间关联的意义等等。

希望未来能得到完全自监督，无需标签的特征部分提取，并且由此启发对于人类智能的解谜。

4 展望与业界？

目前，计算机视觉的发展如火如荼，尤其是特定任务的识别提取等。但是对于更通用的类比，目前较为缺少研究。【6】更深入的行业分析将在未来开展，也欢迎读者们后台留言！

参考文献

【1】David Marr和他的三层次Vision – 丁我爱的文章 – 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/266871568

【2】神经科学领域有哪些你认为的「神级」人物？- 凝眸 NeuroMoment的回答 – 知乎 https://www.zhihu.com/question/33549151/answer/131325523

【3】Vision by David Marr https://mitpress.mit.edu/9780262514620/vision/

【4】Zhang, C., Gao, F., Jia, B., Zhu, Y., & Zhu, S. C. (2019). Raven: A dataset for relational and analogical visual reasoning. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 5317-5327). https://doi.org/10.48550/arXiv.1903.02741

【5】Webb, T. W., Fu, S., Bihl, T., Holyoak, K. J., & Lu, H. (2022). Zero-shot visual reasoning through probabilistic analogical mapping. arXiv preprint arXiv:2209.15087.

【6】Pavlus, J. (2021, August 4). The computer scientist training ai to think with analogies. Quanta Magazine. Retrieved January 19, 2023, from https://www.quantamagazine.org/melanie-mitchell-trains-ai-to-think-with-analogies-20210714/

下一期，孙雨涵同学将带来神经退行性疾病简述！

InT@UCLA

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