Tyrėjai leidžia dirbtiniam intelektui panaudoti „vaizduotę“, kad priartėtų prie žmogaus suvokimo apie pasaulį

Naujoji dirbtinio intelekto sistema įkvėpimo sėmėsi iš žmonių. Kai žmogus pamato vieno objekto spalvą, galime lengvai pritaikyti jį bet kuriam kitam objektui, pakeisdami pradinę spalvą nauja. Autorius: Chrisas Kim

USC tyrėjų komanda padeda dirbtiniam intelektui vizualizuoti nematytą – tai technika, kuri galėtų padėti sukurti teisingesnį dirbtinį intelektą, naujus vaistus ir autonominių transporto priemonių saugumą.

Įsivaizduokite oranžinę katę. Dabar įsivaizduokite tą pačią katę, bet su juodu anglimi. Dabar įsivaizduokite katę, klaidžiojančią palei Didžiąją Kinijos sieną. Tai padarius, greitas smegenų neuronų aktyvavimas sukurs pateikto vaizdo variacijas, pagrįstas ankstesnėmis jūsų žiniomis apie pasaulį.

Kitaip tariant, kaip žmogų lengva įsivaizduoti objektą su skirtingomis savybėmis. Nepaisant pažangių neuroninių tinklų, kurie atitinka ar viršija žmogaus našumą atliekant tam tikras užduotis, kompiuteriai vis tiek kovoja su žmogaus „vaizduotės“ įgūdžiais.

Dabar TMO tyrimų grupė, susidedanti iš informatikos profesoriaus Laurento Itti, magistrantų Yunhao Geno, Sami Abu-El-Hayjano ir Gano Sino, sukūrė dirbtinį intelektą, kuris naudoja žmones panašius sugebėjimus vizualizuoti skirtingas nematyto objekto ypatybes. Syro fotografavo „Ero roya“ su grupės kontroliuojamomis treniruotėmis, paskelbta 2021 m. gegužės 7 d. tarptautinėje mokymosi atstovybių konferencijoje.

„Mus įkvėpė žmogaus vizualizavimo galimybė bandyti modeliuoti žmogaus vaizduotę mašinose“, – sakė pagrindinis tyrimo autorius Ge.

„Žmonės gali atskirti išmoktas žinias pagal atributus, tokius kaip kiaušinis, laikysena, padėtis, spalva, ir vėl jas sujungti, kad įsivaizduotų naują dalyką. “Mūsų straipsnyje bandoma imituoti šį procesą naudojant neuroninius tinklus”.

PG apibendrinimo problema

Pavyzdžiui, tarkime, kad norite sukurti AI sistemą, kuri generuotų automobilių vaizdus. Idealiu atveju, jei pateiktumėte algoritmą su keliais automobilio vaizdais, jis galėtų sukurti daugybę automobilių, pradedant „Porsches“, baigiant „Pontiacs“ ir baigiant bet kokios spalvos pikapais, iš įvairių kampų.

Tai yra vienas iš seniai ieškomų PG tikslų. Kurti modelius, kurie gali išreikšti. Tai reiškia, kad, atsižvelgiant į keletą pavyzdžių, modelis turi sugebėti išvesti pagrindines taisykles: jas taikyti daugeliui dar nematytų romanų. Tačiau mašinos dažnai mokomos dėl pavyzdinių savybių, tokių kaip pikseliai, neatsižvelgiant į objekto savybes.

Vaizduotės mokslas

Šiame naujame tyrime mokslininkai bando įveikti šį apribojimą naudodami „išmontavimo“ sąvoką. Išmontavimas gali būti naudojamas kuriant gilias apgaules, pavyzdžiui, išardant asmens veido և tapatybės judesius. Tai darydamas, pasak Ge, „žmonės gali sintetinti naujus vaizdus եր vaizdo įrašus, kurie pakeičia originalų asmenį kitu, bet išlaiko originalų judesį“.

Panašiai naujas požiūris lemia imčių grupės, o ne vienos imties vaizdus vienu metu, kaip tai padarė tradiciniai algoritmai, pašalindami jų panašumus, kad būtų pasiektas vadinamasis „kontroliuojamas atskiras reprezentacinis mokymasis“.

Tada šias žinias sujungia „kontroliuojama naujo vaizdo sintezė“ arba tai, ką galėtum pavadinti vaizduote. – Paimkime, pavyzdžiui, filmą „Transformeris“, – pasakė G. Rezultatas bus „Bumblebee Megatron“, vairuojamas Times Square, net jei šis modelis nebuvo matomas treniruočių metu.

Tai panašu į tai, kaip mes, kaip žmonės, išgaunami. Kai žmogus pamato vieno objekto spalvą, galime lengvai pritaikyti jį bet kuriam kitam objektui, pakeisdami pradinę spalvą nauja. Naudodama savo technologijas, grupė sukūrė naują 1,56 milijono vaizdų duomenų bazę, kuri galėtų padėti tolesniems šios srities tyrimams.

Suprasti pasaulį

Nors išmontavimas nėra nauja idėja, mokslininkai teigia, kad jų taikymo sritis gali būti suderinama su beveik bet kokio tipo duomenimis ar žiniomis. Tai išplečia taikymo sritį. Pavyzdžiui, sunaikinus lyčių žinias, kad dirbtinis intelektas būtų teisingesnis, visiškai pašalinant iš lygties jautrias savybes.

Medicinos srityje tai gali padėti gydytojams biologams atrasti naudingesnius vaistus išardant medicinos funkciją nuo kitų savybių, o vėliau juos surenkant sintezuoti naują vaistą. Įsivaizduojančių mašinų įdiegimas taip pat gali padėti sukurti saugesnį dirbtinį intelektą, pavyzdžiui, leisdamas autonominėms mašinoms vizualizuoti ir išvengti pavojingų scenarijų, kurių iki šiol nematė treniruočių metu.

„Išsamūs mokymai jau parodė nepralenkiamą našumą, pažadą daugelyje sričių, tačiau labai dažnai tai buvo daroma paviršutiniškai imituojant, giliai nesuvokiant atskirų savybių, dėl kurių kiekvienas tiriamasis yra unikalus“, – sakė Itinas. „Šis naujas požiūris į dezorientaciją pirmą kartą iš tikrųjų išlaisvina naują fantazijos jausmą dirbtinio intelekto sistemose, priartindamas juos prie žmonių pasaulio suvokimo“.

Nuoroda. „Ero roy sintezė su grupių valdomu mokymusi“: Yunhao Ge, Sami Abu-El-Haija, Gan Xin և Laurent Itti, 2021 m. Gegužės 7 d., 2021 m. Tarptautinė atstovybių mokymams konferencija,
Nuoroda

Related articles

Comments

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

Share article

Latest articles

Didelė pažanga švarios energijos kuro elementų reakcijų srityje

Žinant geležies atomų tankį ir vietos dinamiką, pasiekiamas efektyvumo lygis kuro elementų oksidacijos reakcijoje, kuri niekada nebuvo realizuota. Kreditas: Teksaso universitetas Austine /...

Astronomai atranda mažytę uolėtą planetą – tik pusę Veneros masės

Šis grafinis simbolis rodo L 98-59b, vieną iš L 98-59 35 šviesmečių sistemos planetų. Sistemoje yra keturios patvirtintos uolienų planetos, kurios gali atsirasti...

Du antihipertenziniai vaistai apsaugo nuo tos pačios širdies ligos, bet skirtingo šalutinio poveikio

Analizuojant beveik 3 milijonus pacientų, vartojusių pirmuosius kraujospūdį mažinančius vaistus, angiotenzino receptorių blokatoriai (ARB) buvo tokie pat geri kaip ir angiotenziną konvertuojančių fermentų (AKF)...

Ličio jonų akumuliatorių „įkūrėjas“ padeda savo atradimu išspręsti 40 metų senumo problemą

Ličio jonų akumuliatorių su SNS neutronais įkūrėjas patvirtino, kad katodo medžiaga (mėlyna) be ličio niobio oksido (šviesiai žalia) žymiai sumažino pirmojo ciklo energijos nuostolius...

Dirbtinis skrandžio prototipas atskleidžia skysčių virškinimo dinamiką

Iliustracija, rodanti srauto lauką ir lašelių disociaciją aplink antralinę susitraukimo bangą. Kreditas: Damien Dufour. Lašelių plyšimas rodo, kaip apatinės pilvo susitraukimo...

Newsletter

Subscribe to stay updated.