Forskerne forklarede, at AI er i stand til dusinvis af manipulationer baseret på eksisterende data. Derfor
Forskere delte, hvordan de forbedrede og skalerede avancerede computersynsalgoritmer. Et af de interessante områder inden for Facebook-udvikling er "semi-supervisor training".
Facebook-forskere har vist ved eksempel, atlæring kan være udfordrende, men meget effektiv. DINO-systemet (DIstillation of knowledge with NO labels) er i stand til at finde objekter af interesse i en video uden mærket data.
For at gøre dette betragter systemet ikke videoen somen sekvens af billeder, der skal analyseres i rækkefølge, men som et komplekst, sammenkoblet datasæt. Ved at være opmærksom på midten og slutningen af videoen kan AI få en idé om ting som "et objekt af sådan en sådan form bevæger sig fra venstre mod højre." Disse oplysninger bruges til yderligere analyse. Forskere bemærker, at systemet ikke fungerer mekanisk, men udvikler en grundlæggende følelse af visuel betydning uden en enorm mængde træning.
Som et resultat viser systemet godtresultater sammenlignet med traditionelt uddannede systemer. Forskere har vist, at en AI, der er trænet i 500 fotografier af hunde og 500 fotografier af katte, genkender begge dele, men kan ikke forstå, hvordan de ligner hinanden. Men Facebooks algoritme er i stand til at skelne mellem dem på grund af "sund fornuft" og visuel opfattelse af billeder.
Læs mere
Elon Musk: de første turister til Mars dør
Det første nøjagtige kort over verden blev oprettet. Hvad er der galt med alle andre?
En død stjerne er blevet opdaget, der roterer på sin akse på et sekund