Forskerne forklarte at AI er i stand til dusinvis av manipulasjoner basert på eksisterende data. Derfor
Forskere delte hvordan de forbedret og skalerte avanserte algoritmer for datasyn. Et av de interessante områdene for Facebook-utvikling er "semi-supervisor training".
Facebook-forskere har vist med eksempel atlæring kan være utfordrende, men veldig effektivt. DINO-systemet (DIstillation of knowledge with NO labels) er i stand til å finne objekter av interesse i en video uten merkede data.
For dette anser systemet ikke videoen somen sekvens av bilder som skal analyseres i rekkefølge, men som et komplekst, sammenkoblet datasett. Ved å ta hensyn til midten og slutten av videoen, kan AI få en idé om ting som "et objekt av en slik og en slik form beveger seg fra venstre til høyre." Denne informasjonen brukes til videre analyse. Forskere bemerker at systemet ikke fungerer mekanisk, men utvikler en grunnleggende følelse av visuell mening uten enorm trening.
Som et resultat viser systemet godtresultater sammenlignet med tradisjonelt trente systemer. Forskere har vist at en AI som er opplært på 500 fotografier av hunder og 500 fotografier av katter, gjenkjenner begge deler, men kan ikke forstå hvordan de er like. Men Facebooks algoritme er i stand til å skille dem på grunn av "sunn fornuft" og visuell oppfatning av bilder.
Les mer
Elon Musk: de første turistene til Mars vil dø
Det første nøyaktige kartet over verden ble opprettet. Hva er galt med alle andre?
En død stjerne har blitt oppdaget som roterer på sin akse i løpet av et sekund