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
Китай отправляет миссию на обратную сторону Луны: как смотреть онлайн
Космос
ИИ нашел асимметрию материи и антиматерии на Большом адронном коллайдере
Наука
TikTok вернулся в Россию? Что известно прямо сейчас
Новости
В Японии разработали устройство 6G, которое передает данные со скоростью 100 Гбит/с
Новости
Климатологи объяснили формирование в Антарктиде полыньи размером с Чехию
Наука
Частые кризисы повысили способность человечества выживать
Наука
Физики наблюдали кота Шредингера — превращение атомов из частиц в волну
Наука
Найдена самая глубокая дыра в мире
Наука
«Вышка» заряжает карьеру в IT
Технологии
Ученые создали клей, который работает как паутина Человека-паука (почти)
Наука
Новый препарат может обратить диабет вспять
Наука
На Марсе участились полярные сияния: что это значит
Космос
Форма известной туманности оказалась совсем не такой, как считали ученые
Наука
Исламский «Экскалибур» нашли в Испании: ему больше 1000 лет
Наука
«Человеческие нейронные сети потребляют около 20 Вт, а искусственные — сотни ватт»
Технологии
Ученые преодолели одно из ключевых препятствий для термоядерной энергетики
Наука
Телескоп «Джеймс Уэбб» показал детали космической Конской Головы
Космос
Ученые выяснили, как парниковые газы влияют на распространение болезней
COVID-19
Найдены доказательства необычной силы магнитного поля Земли в прошлом
Наука
Посмотрите, как быстро робот-гуманоид управляется с домашними задачами
Новости