Исследователи объяснили, что ИИ способен на десятки манипуляций на основе существующих данных. Поэтому
Naukowcy opowiedzieli, w jaki sposób ulepszyli i skalowali zaawansowane algorytmy widzenia komputerowego. Jednym z interesujących obszarów rozwoju Facebooka jest „szkolenie pół-superwizora”.
Badacze Facebooka pokazali to na przykładzienauka może być trudna, ale bardzo skuteczna. System DINO (DIstillation of Knowledge with NO labels) jest w stanie znaleźć interesujące obiekty w filmie bez oznaczonych danych.
Aby to zrobić, system nie traktuje wideo jakosekwencja obrazów do przeanalizowania w kolejności, ale jako złożony, połączony zestaw danych. Zwracając uwagę na środek i koniec filmu, sztuczna inteligencja może uzyskać wyobrażenie o takich rzeczach, jak „obiekt o takim a takim kształcie porusza się od lewej do prawej”. Informacje te są wykorzystywane do dalszej analizy. Naukowcy zauważają, że system nie działa mechanicznie, ale rozwija podstawowe znaczenie wizualne bez ogromnej ilości treningu.
W rezultacie system prezentuje się dobrzewyniki w porównaniu z tradycyjnie trenowanymi systemami. Badacze wykazali, że sztuczna inteligencja wyszkolona na 500 zdjęciach psów i 500 zdjęciach kotów rozpoznaje oba, ale nie może zrozumieć, jak są one podobne. Jednak algorytm Facebooka jest w stanie je rozróżnić dzięki „zdrowemu rozsądkowi” i wizualnej percepcji zdjęć.
Czytaj więcej
Elon Musk: pierwsi turyści na Marsa zginą
Powstała pierwsza dokładna mapa świata. Co jest nie tak ze wszystkimi innymi?
W ciągu sekundy odkryto martwą gwiazdę obracającą się wokół własnej osi