日本紧绑美国“战车”图谋为己松绑（观象台）******
1月中旬，日美首脑会谈将在华盛顿举行。这将是岸田文雄就任日本首相后，首次在白宫与美国总统拜登会谈。日媒预计，岸田文雄将就日本《国家安全保障战略》《国家防卫战略》《防卫力量整备计划》等3份安保文件的修订及大幅增加防卫费向美方进行说明，进一步深化日美同盟关系。这一举动的目的不言自明，那就是将日本进一步绑上美国“战车”，并为复活日本“军事大国梦”做更多铺垫。
2022年12月，日本政府内阁会议通过新版《国家安全保障战略》等3份安保文件，明确写入将打造“反击能力（攻击敌方基地能力）”，并计划在2026年度部署美制“战斧”远程巡航导弹。同时，文件提出将2023年起的5年防卫费总额增加约43万亿日元，是现行5年（2019年至2023年）防卫费总额的1.6倍。日本还计划到2027年，将防卫费及相关预算占日本国内生产总值（GDP）的比例由现在的约1%提高至2%左右。
根据修订后的文件，日本将实际上放弃战后奉行的“专守防卫”原则，并将突破诸多战后禁忌，如进一步放宽“防卫装备转移三原则”扩大武器对外出口、深化军民一体化等。这立刻引起国际社会对日本重蹈覆辙走军事大国路线的深重担忧。如日本反战和平组织“和平构想建言会议”发表声明所言，3份文件将使日本再次成为能发动战争的国家，是极其危险之举。
然而，面对国内外一片反对之声，日本政府非但没有悬崖勒马，反而在歧途上一路狂奔，宣称这是日美同盟的新开始，将进一步加强与美国的军事协作。修订后的安保文件多处写明日美防卫合作相关内容，如发动反击能力时，“日美将合作应对”；在美国等关系密切的他国遭攻击、导致日本存亡受到威胁的“存亡危机事态”时，不排除行使反击能力的可能性。此外，岸田文雄访美期间还将与拜登总统讨论加强日美防务合作，并提出修改《日美防卫合作指针》，该文件规定了自卫队与美军的职责分工。
对于种种通过“武装自己”来示好美国的举动，岸田文雄政府明面上的理由是担忧出现突发事态时“遭美国抛弃”，因此以宣称增强防卫力的方式来得到美国更多帮助，真实目的却是一步步打破和平宪法限制，倚美自强、扩军备战。
对于日本的“投怀送抱”，美国乐见其成。美国白宫、国务院与五角大楼相继发表声明，欢迎日本政府公布的3份安保文件。但在日本国内，安保文件修订后，岸田文雄内阁支持率创下新低，仅为25%。明眼人都非常清楚，安保政策调整后，对美国地区战略而言，日本的作用将从过去的后方支持防御，即所谓“盾”，逐步发展成兼具“矛”的功用。这意味着，未来日本将进一步被纳入美国战略轨道，日美在地区内联手滋事的可能性不断增加。这无疑给日本周边国家乃至国际社会带来严重安全隐患。有日本学者犀利指出，3份安保文件意味着日本防卫政策大转折，是一种“新军国主义”。
历史上，日本曾步入军国主义歧途，犯下侵略扩张和反人类罪行，给亚洲和世界带来深重灾难。日本把自己紧绑上美国“战车”，不断谋求进攻能力，试图冲破和平宪法约束，是对世界和平的重大威胁。（严瑜）
《 人民日报海外版 》（ 2023年01月07日 第 06 版）
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。
