Hi-Tech

Искусственный интеллект научился видеть по-настоящему

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

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. 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.

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

Это, во-первых, наличие большого количества изображений и видеороликов, где присутствуют объекты одного типа. «Интернет предоставил нам две вещи, которые помогают нашей системе компьютерного зрения обучаться также, как и люди. 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.

Эту и другие новости вы можете обсудить в нашем чате в Телеграм.

Теги
Показать больше

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»
Закрыть