Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Обучение машин

По мнению Яна Лекуна, главы лаборатории искусственного интеллекта Facebook, следующим шагом в развитии машинного зрения станут компьютеры, которые обучаются в процессе просмотра видео.

Пять лет назад наука совершила рывок в точности интерпретации изображений. Лежащая в ее основе технология — искусственные нейронные сети — стала фундаментом нынешнего бума ИИ. С ее помощью Google и Facebook научились делать поиск по фотографиям и распознавать лица.

Сейчас машины могут распознать заданный объект на фотографии — к примеру, породу собак или марку автомобиля. При условии, что собрано достаточное количество объектов в каждой категории — не менее тысячи. Можно распознать и более абстрактные категории — пейзажи, закаты, свадьбы или дни рождения. Пять лет назад ученые не знали, как решать такие задачи.

Однако, здравым смыслом такие системы пока не обладают, и если подсунуть им изображение необычного предмета и ситуации, которую они никогда не встречали, они не смогут сказать ничего осмысленного.

«Один из подходов, которые мы очень хотим попробовать, — дать машинам собрать большое количество фактов об устройстве реального мира из простого видеонаблюдения или других каналов, — говорит Лекун. — Это позволит им в конце концов приобрести здравый смысл. Это то, чему животные и дети учатся в первые месяцы жизни — невероятно большой объем знаний мы получаем из простого наблюдения за миром. Сейчас машины легко ввести в заблуждение, поскольку они знают о мире очень мало».

Facebook проявляет большой интерес к разработкам системы, умеющей предсказывать будущее: вы показываете ей несколько кадров видео, и она пытается угадать, что будет дальше. Если это получится, появится основа для создания обучения без учителя. Лекун считает эту область особенно многообещающей, и не только для распознавания изображений, но и для развития всего ИИ, пишет MIT Technology Review.

По мнению Лекуна, крайне важно понять, как программа могла бы делать то, что с такой легкостью дается детям, если мы стремимся к амбициозной цели создания искусственного интеллекта. В поисках решения этой задачи ученые создают искусственные нейронные сети, которые поглощают видео и изображения, а затем генерируют новые изображения, используя полученное знание. Это доказывает, что они смогли сформировать какое-то внутреннее понимание происходящего.

Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 2 раза в день

перейдите по одной из ссылок и нажмите кнопку Join
Стартап Made in Space напечатал радиационный щит прямо на борту МКС
Обитаемый космос
В 2018 году мировая солнечная энергетика прибавит 100 ГВт
Мнения
Глава Ford: «До полноценных робомобилей пока далеко»
Мнения
Искусственная матка будет создана после 2020 года
Идеи
Тренды
Все, что нужно знать про биткойн
Изобретена резина, которая не боится проколов
Новые материалы
Разработан метод стирания страшных воспоминаний
Идеи
Тайвань просит Tesla построить на острове хранилище энергии
Хранение энергии
Военные дроны
Оружейная компания установила на квадрокоптер пулемет
США установили рекорд по числу проданных роботов
Кейсы
Toyota запатентовала невидимые боковые стойки
Автомобили будущего
Солнечные стеклоблоки обещают революцию в строительстве
Идеи
В Казани пройдет IoT World Summit Russia 2017
Тренды
Hyundai представила водородный кроссовер нового поколения
Электромобили
Микроботы с антибиотиками вылечили желудочную инфекцию
Идеи
Nikola Motor займется солнечными панелями в подражание Tesla
Тренды
Fiat Chrysler вошел в консорциум по разработке робомобилей
Беспилотный транспорт
На орбите Земли появятся биткоин-спутники
Биткоины
Ричард Брэнсон: «Государства способны платить людям БОД»
Мнения
Идеи
Гидропонная ферма выращивает 54 тонны томатов в неделю
Китай отказался от строительства угольных электростанций на 150 ГВт
Кейсы
iPhone сможет проводить экскурсии в AR
Тренды
Разработчики приложений для Alexa начнут получать за них деньги
Кейсы
Pelecoin теперь позволяет майнить сразу несколько криптовалют
Криптовалюты
В Швейцарии начнут продавать бургеры из насекомых
Еда будущего
Электромотоциклы
Концерн «Калашников» представил электромотоцикл для полиции
Почему в Японии не боятся роботов, отнимающих рабочие места
Роботизация
Рынок хранения электроэнергии в США вырастет в десять раз к 2020 году
Хранение энергии
На Google Home появились бесплатные звонки по США и Канаде
Тренды
Ученые повысили точность анализа крови на наличие рака
Борьба с раком
Ford представил электрический фургон для DHL
Кейсы
Waymo запатентовала автомобиль с кнопкой вместо руля
Беспилотные автомобили
Гибкий ионистор заменит батареи в фитнес-браслетах
Новые материалы
Криптовалюты
«Биткойн мог бы стать мировой резервной валютой, но не станет»
Пекинский стартап выпустил программируемого робота-гексопода
Робототехника
Чистая энергия
Энергетические стартапы в США продают электромобили по цене Lada Vesta
«Роботы разрушат социум бедных стран и вызовут волну миграции»
Образование будущего
«Квантовый интернет появится к 2030 году»
Мнения
Соцсеть на блокчейне платит пользователям за посты
Идеи
Страховая компания раздаст клиентам смартчасы Apple
Тренды
Tesla установит в домах розетки для электромобилей
Тренды
Стартап создаст самый большой «зеленый» дата-центр в мире
Идеи
RFID-метки сделают дешевле технологии умного города
Умный город
Оксфордские ученые открыли новый метод 3D-печати живых тканей
Идеи
Новая камера оснастит 3D-зрением смартфоны и робомобили
Виртуальная реальность
Эндрю Ын запускает ИИ-фонд на $150 млн
Искусственный интеллект
Изобретен материал, который охлаждает себя сам
Материалы будущего
Samsung запатентовал Galaxy Note со встроенным алкотестером
Тренды
Беспилотный транспорт
Российская компания показала испытания беспилотного комбайна
Кейсы
Лондон станет первым в мире городом — национальным парком
Умные замки LockState заблокировались после обновления ПО
Кейсы
Uber обновил версию своего приложения для бизнеса
Тренды