59.99 € 70.70

Ученый представил новые возможности искусственного интеллекта

Ученый представил новые возможности искусственного интеллекта

Джеффри Хинтон (Geoffrey Hinton), новатор в области искусственного интеллекта, рассказал о прогрессе технологии, улучшающей скорость корректного распознавания компьютерами различных изображений. Также машинам необходимо меньшее количество данных для идентификации, сообщает Reuters.

Академик Хинтон, чья основная работа над искусственными нейронными сетями заключается в коммерциализации технологий машинного обучения, подробно описал подход, известный как капсульные сети (capsule networks). Способ улучшения технологии был описан в двух научных работах Хинтона, анонимно опубликованных на академических сайтах на прошлой неделе.

Новый подход подразумевает, что компьютеры научатся идентифицировать изображения лиц, сделанных под разным углом, от тех, которые содержатся в собственном банке известных фотографии. Он также может быть применен для распознавания речи и видео.

«Это гораздо более надежный способ идентификации объектов», - сказал Хинтон в своем выступлении перед участниками технологического саммита Go North, организованного компанией Alphabet. Новый метод стал подробным подтверждением тезиса, который ученый впервые теоретизировал в 1979 году.

В результате совместной работы Хинтона с исследователями компании Google Сарой Сабур (Sara Sabour) и Николасом Фростом (Nicholas Frost) были созданы индивидуальные капсулы – небольшие группы виртуальных нейронов, запрограммированных идентифицировать части большего целого и фиксированные отношения между ними. Затем система подтверждала, присутствовали ли те же самые черты лица на изображениях, которые система никогда раньше не видела.

Искусственные нейронные сети имитируют поведение нейронов, чтобы позволить компьютерам работать подобно человеческому мозгу. Хинтон рассказал, что раннее тестирование способа позволило обнаружить комплекс ошибок, возникающих при использовании современных методов распознавания изображений.

Система может полагаться на меньшее количество данных для распознавания индивидуальных черт лица, что стало возможным при объединении задействованных в системе нейронов. 

Подписаться на новости

Назад

Комментарии

Текст сообщения*
Защита от автоматических сообщений