Facebook: наблюдение за миром научит машины здравому смыслу

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.

Цифровая революция в строительстве сэкономит миллиарды долларов

«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.

Цифровые фермы повышают урожай в сотню раз

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»новостионлайн

«Хайтек»Dailyновости 3 раза в день

Первая полоса
Хакеры удаленно взломали компьютер, используя соседний Wi-Fi
Новости
«Уэбб» заснял три огромные «невозможные» галактики
Космос
Телескоп запечатлел столкновение галактик на скорости 3,2 млн км/ч
Космос
Укус вместо укола: создана вакцина от малярии, распространяемая комарами
Наука
Физики определили форму отдельного фотона
Наука
Создатели ChatGPT планируют выпустить собственный браузер
Новости
Плотность промышленных роботов в мире удвоилась за семь лет
Новости
В Гибралтаре нашли «фабрику», на которой неандертальцы варили клей
Наука
Nvidia раскрыла, какие товары компании будут в дефиците и когда
Новости
Посмотрите на первое в истории фото звезды из другой галактики
Космос
Чрезвычайно молодую планету нашли у звезды с «кривым» диском
Космос
Предложен способ навигации дронов без GPS: по «отпечаткам рельефа»
Новости
Ученые раскрыли тайну гигантских черных дыр ранней Вселенной
Космос
Microsoft и Atom Computing выпустят коммерческий квантовый компьютер в 2025 году
Новости
Создан робот-голубь, который летает как настоящая птица
Наука
На страницах тысячелетнего Голубого Корана нашли скрытый текст
Наука
Уязвимость ИИ: типы атак LLM-injection и способы защиты от них
Технологии
Intel случайно упомянула о планах по разработке ИИ-ускорителя
Новости
S.T.A.L.K.E.R. 2: Heart of Chornobyl вышел спустя 15 лет: цены, патчи, бесплатный контент и концовка
Новости
Посмотрите, как прототип космоплана Aurora разогнали до 1,1 Маха 
Новости