Капсульные нейросети дадут машинам человеческое зрение

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск
Регистрация на сайте
Сбор средств на аренду сервера для ai-news

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация




RSS


RSS новости

Новостная лента форума ailab.ru


Автор технологии распознавания изображений, которая сегодня используется во всех беспилотных автомобилях, представил результаты своего нового исследования, в котором говорится, что благодаря капсульным нейронным сетям можно будет создать компьютер с трехмерным зрением — как у человека, пишет New York Times.

Нейронные сети представляют собой алгоритмы, которые могут изучать дискретные задачи путем идентификации шаблонов в больших объемах данных. Например, анализируя тысячи автомобильных фотографий, нейронная сеть может научиться распознавать автомобиль.

Автор этой технологии — профессор Торонтского университета Джеффри Хинтон. Именно благодаря его разработке, названной нейронной сетью, робомобили сегодня могут видеть дорожные знаки и пешеходов.

Но, как говорит сам Хинтон, эти методы все еще далеки от создания компьютеров с истинным интеллектом. Например, сегодня нейронная сеть может распознать изображение с чашкой кофе, но не увидит чашку, перевернутую вверх дном.

Теперь профессор и молодой исследователь из Google Сара Сабур изучают альтернативный математический метод, который называют капсульной нейронной сетью. Идея состоит в том, чтобы построить систему, которая сможет видеть, как человек. Если нынешние нейронные сети видят мир в двух измерениях, то капсульная сможет видеть его в 3D.

Однако другие эксперты в области ИИ считают, что для создания действительно интеллектуальных машин новой нейронной сети будет недостаточно — потребуются самые разные методы. По их мнению, хотя методы машинного обучения являются сегодня основой разработок в сфере ИИ, у них есть серьезное ограничение: они учатся на данных, а точные данные не всегда доступны.

Но профессор Хинтон полагает, что его капсульные нейронные сети могут в конечном итоге распространиться на более широкий спектр технологий, ускоряя прогресс компьютерного зрения и голосовые вычисления. По его словам, он, безусловно, понимает, что многие будут скептически относиться к его разработкам. Но он также отметил, что пять лет назад многие точно так же относились к нейронным сетям. «Я думаю, что история повторится», — говорит он.

Сверточная нейронная сеть помогла ученым из Университета Пердью расшифровать наблюдаемые человеком образы. Алгоритм проанализировал фМРТ-снимки мозга добровольцев во время просмотра видеороликов и смог определить, какое именно видео смотрит участник эксперимента в режиме реального времени.

Комментарии: