麻省理工学院（MIT）电气工程与计算机科学专业的博士生 Mark Hamilton 是 MIT 计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的成员，他希望利用机器理解动物的交流方式。为了达到这一目的，他首先着手创建了一个能够 “从零” 学习人类语言的系统。
产品入口:https://top.aibase.com/tool/denseav
这一算法名为 DenseAV，它通过关联音频和视频信号来学习语言的含义。Hamilton 和他的同事们训练 DenseAV 进行音视频匹配游戏后，观察了该模型在听到声音时关注的像素。例如，当有人说 “狗” 时，算法会立即在视频流中寻找狗。这种像素的选择能够帮助人们发现算法认为某个词的含义。
有趣的是，当 DenseAV 听到狗叫时，它也会寻找视频流中的狗。这引起了研究人员的兴趣，他们通过给 DenseAV “双面大脑” 来探索算法是否知道 “狗” 这个词和狗叫声的区别。他们发现，DenseAV 的一侧自然关注语言，如 “狗” 这样的词，另一侧关注声音，比如狗叫。这表明 DenseAV 不仅学会了词语的含义和声音的位置，还学会了区分这些跨模态连接的类型，而无需人工干预或任何文字输入。
DenseAV核心功能特点:
1. DenseAV 是一种双编码器接地架构，通过观看视频学习高分辨率、语义意义和视听对齐的特征。
2. 它可以在没有明确定位监督的情况下发现单词的 “含义” 和声音的 “位置”。
3. DenseAV 可以在没有监督的情况下自动区分单词含义和声音位置的关联。
4. 它利用音视频对比学习将声音与视觉世界联系起来，实现无监督学习。
5. 该模型使用基于本地音频和视觉表示令牌之间内部积的对比相似性，显著提高其定位信息的能力。
6. DenseAV 可以在不知道什么是声音、什么是语言的情况下，自然地将其特征组织为声音特征和语言特征。
7. 在使用不到一半参数的情况下，DenseAV 在跨模态检索方面优于以前的最先进模型 ImageBind。
这一方法的一个应用领域是从每天发布到互联网的大量视频中学习。研究人员表示，他们希望这种方法可以用于理解没有书面交流形式的新语言，比如海豚或鲸鱼的交流方式。最终，他们希望这种方法可以用于发现其他信号之间的模式关联，比如地球发出的地震声和地质情况。
团队面临的一项艰巨挑战是在没有任何文本输入的情况下学习语言。他们的目标是避免使用预先训练的语言模型，从零重新发现语言的含义，这种方法受到了儿童通过观察和倾听环境来理解语言的启发。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2406.05629
