I ricercatori hanno spiegato che l’intelligenza artificiale è capace di decine di manipolazioni basate sui dati esistenti. Ecco perché
Gli scienziati hanno condiviso come hanno migliorato e ridimensionato gli algoritmi avanzati di visione artificiale. Una delle aree interessanti dello sviluppo di Facebook è la "formazione semi-supervisore".
I ricercatori di Facebook lo hanno dimostrato con un esempiol'apprendimento può essere impegnativo ma molto efficace. Il sistema DINO (DIstillation of knowledge with NO labels) è in grado di trovare oggetti di interesse in un video senza dati taggati.
Per fare ciò, il sistema non considera il video comeuna sequenza di immagini da analizzare in ordine, ma come un insieme di dati complesso e interconnesso. Prestando attenzione al centro e alla fine del video, l'IA può farsi un'idea di cose come "un oggetto di questa o quella forma si sposta da sinistra a destra". Queste informazioni vengono utilizzate per ulteriori analisi. Gli scienziati notano che il sistema non funziona meccanicamente, ma sviluppa un senso di base del significato visivo senza un'enorme quantità di formazione.
Di conseguenza, il sistema si mostra buonorisultati rispetto ai sistemi addestrati tradizionalmente. I ricercatori hanno dimostrato che un'IA addestrata su 500 fotografie di cani e 500 fotografie di gatti le riconosce entrambe, ma non riesce a capire come siano simili. Ma l'algoritmo di Facebook è in grado di distinguerli grazie al "buon senso" e alla percezione visiva delle immagini.
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