211service.com
Facebook AI vadītājs: Mašīnas varētu mācīties veselo saprātu no video
Jans Lekuns saka, ka nākamā mašīnredzes robeža ir programmatūra, kas mācās, tikai vērojot pasauli. 2017. gada 9. marts
Ērika Kārtera ilustrācija
Pirms pieciem gadiem pētnieki veica pēkšņu lēcienu tās programmatūras precizitātē, kas spēj interpretēt attēlus. Tehnoloģija, kas ir aiz tā, mākslīgie neironu tīkli, ir pamatā nesenajam mākslīgā intelekta uzplaukumam (sk. 10 Breakthrough Technologies 2013: Deep Learning ). Tāpēc Google un Facebook tagad ļauj meklēt jūsu fotoattēlos, un tas ir atbloķējis jaunas lietojumprogrammas sejas atpazīšanai.
Jans Lekuns, Facebook AI pētniecības grupas direktors un Ņujorkas universitātes profesors, palīdzēja aizsākt neironu tīklu izmantošanu mašīnredzei. Viņš saka, ka joprojām ir jāpanāk progress, un tas var novest pie programmatūras ar veselo saprātu.
Cik laba tagad ir mašīnredze?
Ja jums ir attēls ar dominējošu objektu un spēles nosaukums ir norādīt objekta kategoriju, tas vienkārši darbojas. Ja jums ir pietiekami daudz datu, aptuveni 1000 objektu katrā kategorijā, mēs varam atpazīt ļoti konkrētus objektus, piemēram, noteiktas markas automašīnas vai noteiktas sugas augus vai noteiktas šķirnes suņus. Mēs varam atpazīt arī abstraktākas kategorijas, piemēram, vai attēli ir ainavas, saulrieti, kāzas vai dzimšanas dienas ballītes. Tikai pirms pieciem gadiem nebija skaidrs, vai šī problēma ir pilnībā atrisināma. Bet tas nenozīmē, ka redze ir atrisināta.
Kāda ir svarīga problēma, kas vēl nav atrisināta?
Cilvēki jau vairākus gadus ir spēlējuši ar ideju izveidot attēlu un video parakstus vai aprakstus. No pirmā acu uzmetiena ir notikušas iespaidīgas demonstrācijas, [bet] tās nav tik iespaidīgas, kā izskatās. Viņu pieredzes joma ir ļoti ierobežota līdz jebkuram Visumam, kurā mēs viņus apmācām. Lielākajai daļai sistēmu jūs parādāt attēlus ar cita veida objektiem vai neparastām situācijām, kuras viņi nekad nav redzējuši, un viņi par to teiks pilnīgs atkritums. Viņiem nav veselā saprāta.
Kāda ir saikne starp redzi un veselo saprātu?
Jans Lekuns, Facebook mākslīgā intelekta pētniecības grupas direktors.
Tas ir atkarīgs no tā, ar ko jūs runājat — pat pakalpojumā Facebook ir cilvēki ar atšķirīgiem viedokļiem par to. Jūs varētu mijiedarboties ar inteliģentu sistēmu tikai ar valodu. Problēma ir tā, ka valoda ir ļoti zema joslas platuma kanāls. Liela daļa informācijas, kas iet caur valodu, ir tāpēc, ka cilvēkiem ir daudz pamatzināšanu, lai interpretētu šo informāciju.
Citi cilvēki domā, ka vienīgais veids, kā AI sistēmai sniegt pietiekami daudz informācijas, ir iezemēt to vizuālajā uztverē, [kas] informācijas saturā ir daudz, daudz augstāka nekā valoda. Ja pasaki mašīnai Šis ir viedtālrunis, šis ir tvaika rullītis, ir dažas lietas, kuras var pārvietot, spiežot, un citas, kuras nevar, iespējams, iekārta apgūs pamatzināšanas par to, kā pasaule darbojas. Līdzīgi kā mazuļi mācās.
Tomēr mazuļi uzzina daudz par pasauli bez skaidras instrukcijas.
Viena no lietām, ko mēs patiešām vēlamies darīt, ir panākt, lai mašīnas iegūtu ļoti lielu skaitu faktu, kas atspoguļo reālās pasaules ierobežojumus, tikai novērojot to, izmantojot video vai citus kanālus. Tas viņiem galu galā ļautu iegūt veselo saprātu. Šīs ir lietas, ko dzīvnieki un mazuļi apgūst pirmajos dzīves mēnešos — jūs uzzinat smieklīgi daudz par pasauli, tikai novērojot. Pašlaik ir daudz veidu, kā mašīnas var viegli apmānīt, jo tām ir ļoti šauras zināšanas par pasauli.
Kāds progress tiek panākts, lai programmatūra tiktu apgūta novērošanas ceļā?
Mūs ļoti interesē ideja, ka mācību sistēmai jāspēj paredzēt nākotni. Jūs tam rādāt dažus video kadrus, un tas mēģina paredzēt, kas notiks tālāk. Ja mēs varam apmācīt sistēmu, lai to izdarītu, mēs domājam, ka esam izstrādājuši metodes, kas ir nepārraudzītas mācību sistēmas pamatā. Tieši tur, manuprāt, var notikt daudzas interesantas lietas. Pieteikumi šim nolūkam ne vienmēr ir vīzijā — tā ir liela daļa no mūsu centieniem panākt progresu AI.
(Lasiet vairāk par pētniecības projektiem, kuru mērķis ir panākt, lai programmatūra izmantotu redzējumu, lai izprastu pasauli: 'Facebook mākslīgā intelekta programmatūra kļūst arvien veselīgāka', 'Kā Google plāno atrisināt mākslīgo intelektu')