向善而生的AI助盲，让AI多一点，障碍少一点******
有人说，盲人与世界之间，相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中，失去视力的盲人不会陷入永夜，科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。
AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前，让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。
新契机：多模态算法或将造福数以亿计失明者
科学实验表明，在人类获取的外界信息中，来自视觉的占比高达70%~80%，因此基于AI构建机器视觉系统，帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力，无疑是最直接有效的解决方案。
一个优秀的AI助盲技术，需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展，才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够，以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。
多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力，也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说，多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟，将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计，全球至少22亿人视力受损或失明，而我国是世界上盲人最多的国家，占世界盲人总数的18%-20%，每年新增的盲人数量甚至高达45万。
大挑战：如何看到盲人“眼中”的千人千面
AI助盲看似简单，但多模态算法依然面临重大挑战。
多模态智能算法，营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域，盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一，这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与，这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题，形成了最真实的模型训练数据集。
但是在现有技术条件下，盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战：一方面是盲人上传的问题类型很复杂，比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。
另一方面，由于盲人的特殊性，很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时，经常会产生虚焦的情况，可能上传的照片是模糊的或者没有拍全，或者没拍到关键信息，这就给AI推理增加了难度。
为推动相关研究，来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”，并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题，然后要求给出相应的答案，解决盲人的求助。
另外，盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说，盲人逛超市，由于商品外观触感相似，很容易犯错，他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表，拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效，没法给出有效信息。
最后，针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制，同样也是现阶段的研发难点。
多解法：浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点
AI助盲哪怕形式百变，无一例外都是消灭痛点，逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究，只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。
在VizWiz官网上公布的2万份求助中，盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西，很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断，例如 “这本书书名是什么？”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上，提出了自监督旋转多模态模型，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。
盲人所拍摄图片模糊、有效信息少？研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法，并提出多阶段交叉训练策略，具备更充分的常识能力，低质量图像、残缺的信息，依然能够精准的解答用户的求助。
目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点，在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。
真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此，研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，FREC提供3万图片和超过25万的文本标注，囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时，该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR，噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议，该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。
在智能交互研究方面上，浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA，同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。
眼球虽然对温度并不敏感，但浪潮信息的研发团队，却在努力让盲人能“看”到科技的温度，也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍，跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界，更重要的是如何造福人类，让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸，当AI充满人性光辉，我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意，见证着更加光明宏大的远方。
2022年“十大语文差错”公布 都有哪些字词？******
中新网北京1月11日电(记者 上官云)11日，《咬文嚼字》编辑部公布了2022年十大语文差错，其中包括“踔厉奋发”的“踔”误读为zhuō、“连花清瘟”误为“莲花清瘟”、“终止”误为“中止”等等。
快来看看，这些字词你都了解吗？
图片来源：《咬文嚼字》编辑部供图一、“踔厉奋发”的“踔”误读为zhuō
2022年，“踔厉奋发”频频出现于文件报告、新闻媒体、宣传横幅中。“踔厉奋发”的“踔”常被误读为“zhuō”，正确的读法是chuō。“踔”是个多音多义字：读chuō，有跳跃、疾行等义，引申指超越、远胜的样子；读zhuō，有卓然特立之义。“厉”指振奋；“踔厉”形容精神奋发有为。“踔厉奋发”还常被误写为“戳力奋发”。“戳”指用力刺，引申有刺激、指责等义；“戳力”讲不通。
二、“天和核心舱”误为“天河核心舱”
2022年7月和11月，问天实验舱和梦天实验舱先后完成与天和核心舱的交会对接，形成“T”字基本构型，天宫空间站建设迈出了关键一步。媒体报道相关新闻时，常把“天和核心舱”误为“天河核心舱”。
中国载人航天工程办公室曾举办空间站征名活动，核心舱最终被命名为“天和”。“天和”本指自然和顺之理、天地之和气，包蕴天地自然与人类和谐统一之意，充分彰显中国和平利用太空造福全人类的理念。“天河”则指银河。
三、“连花清瘟”误为“莲花清瘟”
在说到防疫药品时，“连花清瘟”常被提及，但往往有人把它误为“莲花清瘟”。其中“连花”二字分别指该药品成分中的连翘和金银花，二者均有清热解毒的功能，以此为主要原料制成的药物颗粒，可清瘟解毒、宣肺泄热，对流感病毒等起抑制作用。“连花清瘟”的成分里不含“莲”。
四、数量减少误用“倍”
新冠病毒不断迭代，研究人员发现，如今奥密克戎毒株的传染性明显增强，而致病性显著下降。媒体报道相关新闻时，常出现这样的表达：奥密克戎致病力比原始毒株下降四十倍。“下降四十倍”的说法明显不妥。
“倍”作量词时用在数词后，表示增加的是跟原数相同的数；某数的几倍就是某数乘以几，如二的三倍是六。量词“倍”一般用于数目的增加，而不用于数目的减少。如果硬要用于数目的减少，减少一倍数值便成为零，如何“下降四十倍”？规范的说法应为：下降到四十分之一。
五、“天然气”误为“天燃气”
俄乌冲突爆发后，俄罗斯面临西方国家的严厉制裁，国际能源市场动荡，天然气价格暴涨。相关报道中，“天然气”常被误为“天燃气”。天然气通常指产生于油田、煤田和沼泽地带的天然气体，主要成分是甲烷等。
而“天燃气”只能理解成自然燃烧的气体，世界能源体系中不存在这种气体。汉语中有“燃气”一词，指的是用作燃料的气体，天然气便属燃气。“天然气”是“燃气”，但不是“天燃气”。
六、“不负众望”误为“不孚众望”
2022年12月18日，卡塔尔世界杯决赛，阿根廷队击败法国队夺得冠军，梅西不负众望，率领阿根廷队捧起大力神杯。有媒体在报道相关新闻时，把“不负众望”误为了“不孚众望”。
“负”指辜负，“不负众望”即没有辜负众人的希望、期待。“孚”读fú，指令人信服，如“深孚众望”便指使大众非常信服，享有很高的威望。“不孚”指不能使人信服，“不孚众望”只能理解成不能使大众信服、辜负了大家的期望。这显然和赞扬梅西的本意大相径庭。
七、“英国女王”误为“英国女皇”
伦敦时间2022年9月8日，英国白金汉宫证实英国女王伊丽莎白二世当天去世，终年96岁。相关报道中，不少媒体把“英国女王”误成了“英国女皇”。
英国的全称为大不列颠及北爱尔兰联合王国，实行君主立宪制，其国家元首称“国王”。伊丽莎白二世为英国国王乔治六世的长女，1952年2月6日即位，1953年6月2日加冕，是英国在位时间最长的国王，世称“女王”。“女皇”则指女性皇帝，英国没有皇帝，自然也没有“女皇”。
八、“终止”误为“中止”
2022年11月3日，第77届联合国大会再次以185票赞成，2票反对，2票弃权的压倒性多数通过决议，要求美国终止对古巴的经济、商业和金融封锁。
在相关报道中，有媒体将“终止”误为了“中止”。“终止”表示结束、完全停止，而“中止”表示事情没有完成而中途停止。“中止”还有继续的可能。联合国要求美国“终止”对古巴的封锁，是希望美国“结束”其行为，而非让其行为“中途停止”。
九、“霰弹枪”误为“散弹枪”
2022年7月8日，日本前首相安倍晋三在奈良市进行演讲时胸部中枪身亡。有多家日本媒体援引警方的消息称，安倍晋三被人用霰弹枪击中。
在相关中文报道中，有媒体把“霰弹枪”误为了“散弹枪”。“霰”指白色不透明的小冰粒，常为球形或圆锥形。
“霰弹枪”简称“霰枪”，是一种能将许多弹丸(或小箭)成束射向目标的后装滑膛枪，能进行不需精确瞄准的喷撒式射击。“霰”过去曾读sǎn，后统读xiàn。“霰弹枪”不能写成“散弹枪”。
十、“莘莘学子”的“莘莘”误读为xīnxīn
“莘莘”应读shēnshēn，形容众多；“莘莘学子”指众多学生。“莘”另读xīn，为药草名，即细辛，也作地名，如莘庄(属上海)。“莘莘学子”的“莘莘”，常被人误读为xīnxīn。
2022年夏，某著名高校一块写着“悻悻学子，前程似锦”的宣传板引起社会关注。“悻悻学子”显系“莘莘学子”之误。此处“莘莘”被误为“悻悻”，当是弄错了“莘莘”的读音，进而写了别字。
“悻”读xìnɡ，“悻悻”形容恼怒怨恨、愤懑不平；“悻悻学子”不可能是宣传板想要表达的意思。此外，“莘莘学子”本是众多学子组成的群体，类似“这位莘莘学子”“两名莘莘学子”“众多莘莘学子”等说法，都是错误的。(完)
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