?

Log in

No account? Create an account

Previous Entry | Next Entry

Искусственный интеллект научился видеть по-настоящему

Несмотря на значительный прогресс, достигнутый в последнее время, системы машинного зрения значительно отстают от своих биологических аналогов. Это касается не только скорости обработки информации, но и надежности. Дело в том, что головной мозг способен распознавать объекты вне зависимости от того, какую его часть видно в данный момент. А иногда и вовсе основываться на контексте общего плана. Именно такому способу зрения и научили ИИ эксперты из США.




За разработку отвечают ученые из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе и Стэнфордского университета и их система может видеть окружающий мир благодаря тому же методу, который используем мы с вами. Как сообщает редакция издания Proceedings of the National Academy of Sciences, система может идентифицировать объекты, основываясь только на некоторых их частях, что раньше было не доступно ни одному ИИ.

Искусственный интеллект научился видеть по-настоящему

Сам процесс обучения новому способу состоит из трех последовательных этапов. После того, как систему просят найти какой-то объект, она разбивает изображение на более мелкие части. На рисунке выше показано, как система идентифицирует объект на основе как раз таких вот мелких частей. Затем каждая часть в отдельности анализируется и идентифицируются ее связи с другими объектами общей картины. После этого ИИ вновь «смотрит» на картину целиком и выявляет, какие части картины имеют отношение к исходному объекту, а какие нет. Ну а дальше ИИ начал тренироваться на многочисленных фото и видео, взятых из сети.

«Интернет предоставил нам две вещи, которые помогают нашей системе компьютерного зрения обучаться также, как и люди. Это, во-первых, наличие большого количества изображений и видеороликов, где присутствуют объекты одного типа. А во-вторых, в сети много фото и видео, где одни и те же объекты показаны с разных ракурсов, на разном расстоянии от точки обзора и в разных условиях.»

— заявил ведущий автор исследования Ввани Ройховдхури.

На финальном этапе ученые протестировали систему на более, чем 9000 изображениях людей и различных объектов и во всех случаях она распознавала требуемое как минимум не хуже, чем ИИ с огромным опытом работы, но обученный «старым» методом.

Владимир Кузнецов





Buy for 20 tokens
Buy promo for minimal price.

Comments

( 7 comments — Leave a comment )
jidigr
Dec. 20th, 2018 07:18 pm (UTC)
який бред
весь вопрос, что значит "по настоящему"?
по человечески? так в данном методе - отнюдь нет и капли этакого
по роботически - так тоже чушь и хрень полнейшая
впрочем, всё что сейчас обзывают "нейросетями" - таковыми не являются от слова ВООБЩЕ... так, матричные вычисления

Edited at 2018-12-20 07:19 pm (UTC)
avroraiwa
Dec. 20th, 2018 07:32 pm (UTC)
))) так и есть)
jidigr
Dec. 20th, 2018 07:36 pm (UTC)
занимаюсь сейчас асинхронными нейросетями
полным моделированием реальных
это на несколько порядков более ресурсоёмко, но намного более реально
первые результаты уже удивляют
avroraiwa
Dec. 20th, 2018 07:46 pm (UTC)
круть
jidigr
Dec. 20th, 2018 07:51 pm (UTC)
никуа
ППЦ геморрой
200 тысяч нейронов - почти 20 гигабайт оперативной памяти
имитация "реального времени" взаимодействия всей ентой хрени - 100 к одному
что значит - одна секунда реального времени - 100 секунд обсчёта

и это на 16-и ядерном AMD

и ускорители (ака NVIDIA) - тут не канают, от слова ваапче

ну, пока не разработал софт
jidigr
Dec. 20th, 2018 08:42 pm (UTC)
Павел Пламенев - Голос Бога
jidigr
Dec. 21st, 2018 11:52 pm (UTC)
( 7 comments — Leave a comment )

Profile

avroraiwa
avroraiwa

Latest Month

June 2019
S M T W T F S
      1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
30      

Tags

Page Summary

Powered by LiveJournal.com
Designed by yoksel