• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
18.12.2018
Редакция Naked Science
2 304

Искусственный интеллект научился «видеть» так же, как и человек

Инженеры Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (UCLA) и Стэнфордского университета продемонстрировали компьютерную систему, способную обнаруживать и идентифицировать объекты реального мира, которые она «видит», на основе метода визуального обучения, используемого людьми.

newaisystemm
©Wikipedia

Новая система считается шагом вперед в технологии, называемой «компьютерное зрение», которая позволяет компьютерам считывать и идентифицировать визуальные образы. Это может приблизить нас к созданию общих систем искусственного интеллекта — самообучаемых компьютеров, которые способны рассуждать и принимать самостоятельные решения. Современные системы компьютерного зрения ИИ с каждым днем становятся все более мощными и эффективными, однако до сих пор зависят от конкретной задачи. Это означает, что их способность определять то, что они видят, ограничена степенью их обучения и программирования людьми.

 

Даже лучшие на сегодня системы компьютерного зрения не могут создать полную картину объекта на основе только определенных его частей, поэтому ее можно обмануть, если продемонстрировать объект в незнакомой роботу обстановке. Инженеры стремятся создать такие компьютерные системы, которые бы не имели этого недостатка, подобно тому, как люди способны узнать собаку, даже если она спряталась за стулом, из-за которого видны только лапы и хвост. С помощью интуиции человек легко поймет, где находится голова собаки, а где — остальная часть ее тела, однако эта способность все еще недоступна большинству систем ИИ.

 

Современные системы компьютерного зрения не предназначены для самостоятельного обучения, поэтому их программируют путем демонстрации тысяч изображений объектов, которые они должны идентифицировать. Кроме того, компьютеры не могут интуитивно определить, что изображено на фотографии: системы на основе ИИ не составляют внутренний образ знакомых объектов, как это делают люди. Новый метод, описанный в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences, рассказывает, как можно решить эти проблемы.

 

Система «компьютерного зрения», разработанная в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе, может идентифицировать объекты, основываясь только на их частях / © UCLA

 

Подход состоит из трех этапов. Во-первых, система разбивает изображение на маленькие кусочки, которые исследователи называют «вьюлетами» (viewlets). Во-вторых, компьютер запоминает, как эти вьюлеты могут сочетаться друг с другом, образуя нужный объект. На третьем этапе ИИ обращает внимание на то, какие еще объекты находятся в обозримой области и имеют ли они отношение к описанию и идентификации первичного объекта. Чтобы помочь новой системе «учиться» и становиться похожей на людей, инженеры решили погрузить ее в интернет-копию человеческой среды.

 

«К счастью, интернет предоставляет две вещи, которые помогают мозговой системе компьютерного зрения обучаться тем же способом, что и люди. Во-первых, это наличие множества изображений и видеороликов, на которых показаны объекты одного и того же типа. Во-вторых, эти объекты видны с разных точек зрения — скрытые, с высоты птичьего полета, с близкого расстояния — и размещены в различных условиях», — утверждает профессор Калифорнийского университета и руководитель исследования Ввани Ройховдхури (Vwani Roychowdhury).

 

Начиная с младенчества мы узнаем о каком-то предмете, так как видим много его вариаций в различных контекстах. Такое контекстное обучение считается ключевой особенностью нашего мозга: оно помогает нам создавать надежные модели объектов, которые составляют часть интегрированного мировоззрения, где все функционально связано.

 

© UCLA

 

Это понимание помогло инженерам добиться результата: они успешно протестировали систему с помощью порядка 9000 картинок, на каждой из которых были изображены люди и другие объекты. Платформа построила детальную модель человеческого тела без внешнего наведения и маркировки изображений. Инженеры провели аналогичные испытания, используя изображения мотоциклов, автомобилей и самолетов.

 

Во всех случаях их система работала лучше или по крайней мере так же, как традиционные системы компьютерного зрения с многолетним обучением, что вселяет надежду на дальнейший прогресс.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
Вчера, 10:45
Сергей Васильев

Наблюдения показали, что планеты — мини-нептуны могут терять атмосферу под действием излучения своих звезд, переходя в группу каменистых планет-сверхземель.

Вчера, 18:54
Анна Новиковская

Со школьной скамьи мы знаем, что в процессе развития организм проходит через все стадии, через которые проходили его предки: у курицы появляются зачатки зубов, у собаки закладываются жабры, у человека развивается хвост. Теперь ученым удалось показать, что тазовые кости развивающихся птенцов сначала становятся похожими на кости динозавров и только потом начинают приобретать птичьи черты.

Позавчера, 09:30
Александр Березин

Интрига заключается в том, что обычно аккумуляторы электроавто избегают устанавливать в зоне деформации при типичных авариях, и на то есть веские причины.

Вчера, 10:45
Сергей Васильев

Наблюдения показали, что планеты — мини-нептуны могут терять атмосферу под действием излучения своих звезд, переходя в группу каменистых планет-сверхземель.

Вчера, 18:54
Анна Новиковская

Со школьной скамьи мы знаем, что в процессе развития организм проходит через все стадии, через которые проходили его предки: у курицы появляются зачатки зубов, у собаки закладываются жабры, у человека развивается хвост. Теперь ученым удалось показать, что тазовые кости развивающихся птенцов сначала становятся похожими на кости динозавров и только потом начинают приобретать птичьи черты.

Позавчера, 09:30
Александр Березин

Интрига заключается в том, что обычно аккумуляторы электроавто избегают устанавливать в зоне деформации при типичных авариях, и на то есть веские причины.

11 июля
Василий Парфенов

Доступность высококачественных и актуальных данных от спутников дистанционного зондирования Земли растет с каждым годом. Такие компании, как Capella Space и Maxar Technologies, несколько лет подряд предлагают всем желающим беспрецедентно дешевые радарные и оптические снимки земной поверхности высокого разрешения. Это позволяет гражданским аналитикам наблюдать за военными объектами по всему миру и находить интересные артефакты.

2 августа
Александр Березин

Если западным странам удастся «лишить Кремль нефтяных доходов», то мир ждет геополитическое землетрясение. Только не обязательно в ту сторону, о которой вы сейчас подумали. На фоне того, что последует за «лишением», шок 1973 года может показаться детской игрой. Naked Science попробует оценить размах «потолочного катаклизма» заранее.

31 июля
Александр Березин

Саудовский принц одобрил строительство гигантского «лежачего небоскреба», который должен стать крупнейшим зданием в истории. Причем еще и самым экологичным в мире. Пресса и соцсети полны возмущенных оценок: «это антиутопия!», «проект сырой!» и тому подобным. Однако чисто технически это не так: «Зеркальную линию» на пять миллионов жителей вполне можно построить. И такое здание в самом деле будет энергоэффективным (и формально безуглеродным). Но у проекта есть другие слабые места, лежащие скорее в сфере науки, нежели техники. Naked Science попробовал разобраться в деталях.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: