وأوضح الباحثون أن الذكاء الاصطناعي قادر على إجراء العشرات من عمليات التلاعب بناءً على البيانات الموجودة. لهذا
شارك العلماء كيف قاموا بتحسين وتطوير خوارزميات الرؤية الحاسوبية المتقدمة. أحد المجالات المثيرة للاهتمام في تطوير Facebook هو "تدريب شبه المشرف".
لقد أظهر باحثو Facebook من خلال الأمثلة على ذلكيمكن أن يكون التعلم صعبًا ولكنه فعال للغاية. نظام DINO (DIstillation of Knowledge بدون تسميات) قادر على العثور على الأشياء المثيرة للاهتمام في مقطع فيديو بدون بيانات مميزة.
للقيام بذلك ، لا يعتبر النظام الفيديو كملفسلسلة من الصور المراد تحليلها بالترتيب ، ولكن كمجموعة بيانات معقدة ومترابطة. من خلال الانتباه إلى منتصف الفيديو ونهايته ، يمكن للذكاء الاصطناعي الحصول على فكرة عن أشياء مثل "يتحرك كائن بهذا الشكل من اليسار إلى اليمين." يتم استخدام هذه المعلومات لمزيد من التحليل. يلاحظ العلماء أن النظام لا يعمل ميكانيكيًا ، ولكنه يطور إحساسًا أساسيًا بالمعنى البصري دون قدر كبير من التدريب.
نتيجة لذلك ، يظهر النظام جيدًاالنتائج مقارنة بالأنظمة المدربة تقليديًا. أظهر الباحثون أن ذكاءً إصطناعيًا تم تدريبه على 500 صورة لكلاب و 500 صورة قطط يتعرف على كليهما ، لكن لا يمكنه فهم كيفية تشابههما. لكن خوارزمية Facebook قادرة على التمييز بينهما بسبب "الفطرة السليمة" والإدراك البصري للصور.
قراءة المزيد
إيلون ماسك: أول سائحين إلى المريخ سيموتون
تم إنشاء أول خريطة دقيقة للعالم. ما هو الخطأ مع أي شخص آخر؟
تم اكتشاف نجم ميت يدور حول محوره في ثانية