Новая система искусственного интеллекта может делать снимки и создавать видеоролики


Новая система искусственного интеллекта может делать снимки и создавать видеоролики

Новая система искусственного интеллекта может делать снимки и создавать видеоролики, которые моделируют то, что будет происходит дальше. Это похоже на то, как люди могут визуально представить, как сцена будет дальше развиваться.

Люди интуитивно понимают, как устроен мир, что делает его легче для людей. В отличие от машин, люди способны предсказывать ход сценария. Но объекты в кадре могут двигаться и взаимодействовать множеством различных путей, что делает его очень сложным для анализа машиной. Но новая, так называемая глубокая система обучения смогла превзойти человека.

Исследователи Массачусетского технологического института (mit) натравили двух нейронных сетей друг против друга, с одной целью, чтобы отличить реальные видео и виде созданные машиной, таким образом первая система создавала видео, которое было достаточно реалистично, чтобы обмануть вторую систему.

Такая установка называется «генеративная состязательная сеть». Когда исследователи попросили работников на платформе Amazon выбрать какие видео были реальными, пользователи выбирали видео созданное машиной, говорят исследователи

«Наш алгоритм может генерировать достаточно реалистичное видео о том, что будет происходить дальше в кадре, это показывает, что он понимает на каком-то уровне то, что происходит в настоящем», — сказал Карл Vondrick, студент Массачусетского технологического института информатики и лаборатории искусственного интеллекта.

Система также в состоянии учиться без присмотра, говорят исследователи. Это означает, что система обучается примерно двумя миллионами видео, что эквивалентно примерно году записи. Это существенно уменьшает время разработки и делает его способным к адаптации к новым данным.

В исследовании, которое будет представлена на конференции «нейронных систем и обработки информации », которая проводится с 5 декабря до 10 в Барселоне, исследователи объяснят, как они обучили систему.

«В начале прототипа, одну из проблем, которую мы обнаружили, что модель не предсказывает, что фон будет перекашиваться и деформироваться,» написал Vondrick в журнале Живая Наука. Чтобы преодолеть это, они изменили дизайн, так что система обучалась на отдельных моделях со статическим фоном и движущимся изображением, прежде чем объединять их для создания полноценного видео.

«Компьютерная модель начала работу от полного отсутствия информации о мире. Она должна узнать,мкак люди выглядят, как объекты двигаются и что может произойти», — сказал Vondrick. «Модель еще не полностью узнает эти вещи».

Еще одна важная задача продвижения вперед будет создавать большие видео, потому что это потребует от системы отслеживания взаимосвязей между объектами и в течении более длительного времени.

«Чтобы преодолеть это, было бы неплохо добавить в видео человека, чтобы помочь системе понять некоторые элементы сцены», — сказал Vondrick.


искусственные нейронные сети искусственный интеллект Глубинное обучение
Гость, оставишь комментарий?
Имя:*
E-Mail:


Свежее новое
  • Как искусственный интеллект помогает в изучении иностранного языка ?
  • Технологии стали неотъемлемой частью нашей жизни. Они развиваются так быстро, что люди не успевают за ними. Мы не можем отрицать его силу или
  • Mail.Ru Group запустили чемпионат по искусственному интеллекту Mini AI Cup #3!
  • На конец лета выпало событие, которое наверняка заинтересует многих любителей поразмышлять о будущем разумных машин. Неделю назад, 30 августа,
  • Искусственный интеллект против команды профессиональных геймеров в DOTA 2. Кто победит?
  • Искусственный интеллект уже подтвердил, что может легко расправится со своими соперниками людьми, играя с ними в шахматы, Го или покер. Как он
  • Обработку разведданных с дронов США поручат искусственному интеллекту
  • Как известно, большинство частных компаний избегают использовать свой потенциал при разработке систем искусственного интеллекта для оборонных целей.
Последние комментарии
Теория и Практика Технологической Сингулярности и Искусственного Интеллекта
На сегодня развитие IT в США значительно опережает состояние в России, где нет своего компьютера, нет своей операционной системы, нет своей
Как работает Любовь? Квантовая связь нейронной активности Людей
про квантовые коммуникации прочитал - интересно. Спасибо. Про любовь - не увидел. Жалко.
Топ 10 компаний, занимающихся разработкой искусственного интеллекта
Спасибо, перечень интересный, но знакомый. Единая проблема всех ИИ-разработчиков - не понимание того, что сознание - это не статистика, а пойти по
Теория и Практика Технологической Сингулярности и Искусственного Интеллекта
Технологическая сингулярность по мнению Вернора Винджа будет развиваться следующим образом: 1. Компьютеры обретут сознание, и возникнет мощный ИИ; 2.
Теория и Практика Технологической Сингулярности и Искусственного Интеллекта
Может ли технологическая сингулярность, т.е. взрывное ускорение научно-технического прогресса, появиться только в России или необходимо, чтобы она
Мы в социальных сетях
Статистика
0  
Всего статей 1512
0  
Всего комментариев 50
0  
Пользователей 48