Найдена проблема, сбивающая с толку современный искусственный интеллект

Представьте, что вы просматриваете фотографии на своем телефоне и натыкаетесь на изображение, которое сначала не можете распознать. Похоже на что-то нечеткое на диване; может это быть подушка или пальто? Через пару секунд щелкает — конечно! Этот пух — кот твоего друга Мокко. Хотя некоторые из ваших фотографий можно было понять мгновенно, почему с фотографией кота было намного сложнее? Исследователи Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта MIT (CSAIL) были удивлены, обнаружив, что, несмотря на решающую важность понимания визуальных данных в ключевых областях От здравоохранения до транспорта и бытовых устройств — понятие сложности распознавания изображений для людей почти полностью игнорируется. Одной из основных движущих сил прогресса в области искусственного интеллекта на основе глубокого обучения стали наборы данных, однако мы мало знаем о том, как данные способствуют прогрессу в крупномасштабном глубоком обучении, за исключением того, что чем больше, тем лучше. В реальных приложениях, требующих понимания визуальных данных, люди превосходят модели распознавания объектов, несмотря на то, что модели хорошо работают с текущими наборами данных, в том числе те, которые специально созданы для того, чтобы бросить вызов машинам с помощью искаженных изображений или изменений в дистрибуции. Эта проблема сохраняется отчасти потому, что у нас нет указаний относительно абсолютной сложности изображения или набора данных. Без учета сложности изображений, используемых для оценки, трудно объективно оценить прогресс в достижении производительности человеческого уровня, охватить диапазон человеческих способностей и усложнить задачу, создаваемую набором данных. Чтобы восполнить этот пробел в знаниях, Дэвид Мэйо, доктор философии Массачусетского технологического института. Студент факультета электротехники и информатики и член CSAIL погрузился в глубокий мир наборов данных изображений, исследуя, почему одни изображения труднее распознавать людям и машинам, чем другие. «Распознавание некоторых изображений по своей природе требует больше времени, и важно понимать активность мозга во время этого процесса и ее связь с моделями машинного обучения. Возможно, в наших нынешних моделях отсутствуют сложные нейронные цепи или уникальные механизмы, видимые только при тестировании со сложными визуальными стимулами. Это исследование имеет решающее значение для понимания и улучшения моделей машинного зрения», — сказал он. говорит Мэйо, ведущий автор новой статьи об этой работе. Это привело к разработке нового показателя — «минимального времени просмотра». (MVT), который количественно определяет сложность распознавания изображения на основе того, как долго человеку необходимо его рассматривать, прежде чем правильно идентифицировать. Используя подмножество ImageNet, популярного набора данных в машинном обучении, и ObjectNet, набора данных, предназначенного для проверки надежности распознавания объектов, команда показывала участникам изображения разл...

Найдена проблема, сбивающая с толку современный искусственный интеллект

Сообщает android-robot.com

 

Опубликовано: 07:45, 17.12.2023

 

Новость из рубрики: Интернет, Игры

 

Поделиться новостью: Поделиться новостью в Facebook Поделиться новостью в Twittere Поделиться новостью в VK Поделиться новостью в Pinterest Поделиться новостью в Reddit

 
 

Искусственный интеллект начал в грубой форме отвечать пользователям на их запросы 09:09, 14 Дек Искусственный интеллект начал в грубой форме отвечать пользователям на их запросы Активное развитие искусственного интеллекта (ИИ) в мире и значительные инвестиции в него часто приводят к неожиданным последствиям, которые некоторые эксперты рассматривают как ошибки, а другие видят как следующий этап в развитии технологии. Наприме...

Искусственный интеллект способствует росту большой тройки поставщиков общедоступных облаков 06:27, 11 Ноя Искусственный интеллект способствует росту «большой тройки» поставщиков общедоступных облаков Даже несмотря на текущие экономические проблемы, Amazon, Google и Microsoft настроены оптимистично, во многом благодаря возможностям генеративного искусственного интеллекта. Как и на протяжении всего 2023 года, рост облачных технологий в третьем ква...