Inteligência artificial aprendeu a ver realmente
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Apesar dos progressos significativos realizados recentemente, o sistema de visão de máquina muito aquém do que seus biológicos análogos. Isso se aplica não só a velocidade de processamento de informação, mas também sua confiabilidade. O fato de que o cérebro é capaz de reconhecer objetos, independentemente, o que pode ser visto no momento. E, às vezes, e não basear-se no contexto do plano global. É essa forma de visão e ensinaram AI especialistas .
O desenvolvimento de atender os cientistas da universidade da Califórnia, em Los Angeles, e da universidade de Stanford e seu sistema pode ver o mundo, graças ao fato de o mesmo método que usamos com você. Como relata a revisão da publicação Proceedings of the National Academy of Sciences, o sistema pode identificar objetos com base em algumas de suas partes, o que antes não era acessível a qualquer um AI.
O processo de treinamento, o novo método consiste em três fases sucessivas. Depois que o sistema é convidado a encontrar algum objeto, ela divide a imagem em partes menores. A figura acima mostra como o sistema identifica um objeto com base em como o tempo é de pequenas peças. Em seguida, cada parte separadamente é analisado e são identificados por suas ligações com outros objetos da imagem. Depois disso, IA voltar a "olha" para o quadro inteiro e identifica quais partes da imagem têm a ver com o objeto original, e quais não. Bem, então AI começou a treinar em várias fotos e vídeos tiradas a partir da rede.
"a Internet deu-nos duas coisas que ajudam o nosso sistema de visão computacional aprender também como seres humanos. É, em primeiro lugar, a existência de um grande número de imagens e de vídeos, onde estão presentes objetos do mesmo tipo. E em segundo lugar, na rede de um monte de foto e vídeo, onde os mesmos objetos são mostrados a partir de ângulos diferentes, em diferentes distâncias do ponto de vista e em termos diferentes." —, disse o principal autor do estudo Ввани Ройховдхури.
Na etapa final, os cientistas testaram o sistema em mais de 9.000 imagens de pessoas e de objetos diferentes e em todos os casos, ela reconheça necessário, pelo menos, não pior, que IA, com vasta experiência, mas treinado "velho" do método.
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