Araştırmacılar, yapay zekanın mevcut verilere dayanarak onlarca manipülasyon yapabildiğini açıkladı. Bu yüzden
Bilim adamları, gelişmiş bilgisayar görme algoritmalarını nasıl geliştirip ölçeklediklerini paylaştılar. Facebook geliştirmenin ilginç alanlarından biri "yarı süpervizör eğitimi" dir.
Facebook araştırmacıları örnek olarak göstermiştir kiöğrenmek zor olabilir ama çok etkili olabilir. DINO sistemi (NO etiketleri ile bilgi dağıtımı), etiketli veriler olmadan bir videoda ilgi çekici nesneleri bulabilir.
Bunu yapmak için sistem videoyu şu şekilde değerlendirmez:sırayla, ancak karmaşık, birbirine bağlı bir veri kümesi olarak analiz edilecek bir dizi görüntü. AI, videonun ortasına ve sonuna dikkat ederek "böyle bir nesne ve böyle bir şekil soldan sağa hareket eder" gibi şeyler hakkında fikir edinebilir. Bu bilgiler daha fazla analiz için kullanılır. Bilim adamları, sistemin mekanik olarak çalışmadığını, ancak çok fazla eğitim olmadan temel bir görsel anlam duygusu geliştirdiğini belirtiyorlar.
Sonuç olarak, sistem iyigeleneksel olarak eğitilmiş sistemlere kıyasla sonuçlar. Araştırmacılar, 500 köpek fotoğrafı ve 500 kedi fotoğrafı üzerinde eğitilen bir yapay zekanın her ikisini de tanıdığını, ancak nasıl benzer olduklarını anlayamadığını gösterdi. Ancak Facebook'un algoritması onları "sağduyu" ve resimlerin görsel algısı nedeniyle ayırt edebiliyor.
Daha fazla oku
Elon Musk: Mars'a ilk turistler ölecek
Dünyanın ilk doğru haritası oluşturuldu. Herkesin nesi var?
Bir saniyede kendi ekseni etrafında dönen ölü bir yıldız keşfedildi