Модель искусственного интеллекта MIT может самостоятельно фиксировать отношения между объектами с минимальными обучающими данными.

Модель искусственного интеллекта MIT может самостоятельно фиксировать отношения между объектами с минимальными обучающими данными.

Системы глубокого обучения работают, выявляя статистические закономерности в данных — именно так они интерпретируют собственное мировоззрение. Однако этот метод статистического обучения требует большого количества входных данных и не особенно полезен, помогая системам глубокого обучения применять знания из прошлого к новым ситуациям, в отличие от символического ИИ, который позволяет записывать последовательность шагов, предпринятых для создания статистических данных. решение с меньшим количеством данных, чем традиционные методы.

Модель искусственного интеллекта MIT может самостоятельно фиксировать отношения между объектами с минимальными обучающими данными.

Новое исследование, проведенное группой ученых в области искусственного интеллекта из Массачусетского технологического института, MIT-IBM Watson AI Lab и DeepMind, показывает потенциал обучения ИИ применительно к конкретной символической задаче, например, к пониманию значения изображений. Соответственно, в экспериментах модели ИИ ученых приобретали понятия, связанные с такими объектами, как цвет и форма, а затем использовали эти знания для создания связей между множеством объектов в сцене, при этом требовались лишь минимальные данные для обучения и не требовалось явного программирования.

«Мы все знаем, что использование сочетания слов и иллюстраций — эффективный способ помочь детям выучить и запомнить определенную концепцию. Наше представление об этой символической модели ИИ одинаковое. Благодаря этому системе потребуется меньше данных для обучения, и она сможет лучше переносить полученные знания в новые ситуации», — поделился исследованиями руководитель проекта учёный-компьютерщик Цзяюань Мао.

Модель искусственного интеллекта MIT может самостоятельно фиксировать отношения между объектами с минимальными обучающими данными.

По сути, эта модель ИИ состоит из компонента приема информации, который преобразует изображения в объектно-ориентированную интерпретацию, и языкового слоя, который извлекает смысл из слов и предложений, а затем создает «символические программы», которые помогают ИИ узнать, как Ответ на вопрос. Кроме того, будет третий модуль, который запускает символьные программы в фоновом режиме и предоставляет ответы, обновляя знания модели ИИ, когда она допускает ошибки.

Исследователи обучили эту модель ИИ на изображениях в сочетании со многими соответствующими вопросами и ответами. Способность ИИ понимать изображения тогда контролировалась Стэнфордским университетом. В общем, ИИ должен отвечать на такие вопросы, как: Какого цвета объект? Сколько объектов находится рядом с другим объектом? Или из какого материала сделан этот предмет? Сложность вопросов, естественно, будет увеличиваться с уровнем понимания модели ИИ, и по мере освоения концепций объектного уровня модель ИИ научится устанавливать связи между многими объектами и объектами, их свойствами вместе, это можно считать продвинутой стадией.

Модель искусственного интеллекта MIT может самостоятельно фиксировать отношения между объектами с минимальными обучающими данными.

В экспериментах было показано, что эта модель ИИ способна почти идеально интерпретировать новые сцены и концепции, превосходя другие продвинутые системы ИИ, используя при этом всего 5000 изображений и 100 000 вопросов (по сравнению с примерно 70 000 изображений и 700 000 вопросов для обычных моделей ИИ). . В будущем основная работа исследователей будет заключаться в повышении производительности модели ИИ в понимании реальных фотографий, а затем постепенном переходе к видео и роботизированным манипуляциям.


ИИ помогает прояснить спор вокруг автора знаменитой пьесы, которой почти 400 лет

ИИ помогает прояснить спор вокруг автора знаменитой пьесы, которой почти 400 лет

«Генрих VIII» — одна из самых классических пьес в истории английской литературы, написанная двумя известными авторами Уильямом Шекспиром и Джоном Флетчером в 1623 году.

Последний тест искусственного интеллекта от Google позволяет вам управлять целой симфонией прямо в Chrome, испытайте это!

Последний тест искусственного интеллекта от Google позволяет вам управлять целой симфонией прямо в Chrome, испытайте это!

Semi-Conductor — это искусственный интеллект, способный отслеживать ваши движения и создавать музыкальные композиции в реальном времени, как если бы вы дирижировали настоящим симфоническим оркестром.

Искусственный интеллект Google DeepMind стал лучшим «геймером» StarCraft 2 в мире

Искусственный интеллект Google DeepMind стал лучшим «геймером» StarCraft 2 в мире

Платформы искусственного интеллекта DeepMind за последние несколько лет прославились во всем мире благодаря превосходному мастерству в сложных играх.

Что такое суперискусственный интеллект AGI, который пугает ученых?

Что такое суперискусственный интеллект AGI, который пугает ученых?

Что такое AGI, чем он отличается от чат-ботов, которые сегодня разрабатываются и предоставляются пользователям технологическими компаниями по всему миру, такими как ChatGPT, Bard, Bing Chat, ....

Первые впечатления от Барда: генеративный искусственный интеллект Google

Первые впечатления от Барда: генеративный искусственный интеллект Google

Бард — это генеративный искусственный интеллект, предназначенный для генерации текста из естественно написанных запросов. Бард использует собственную языковую модель Google — LaMDA (Языковая модель для диалоговых приложений).

Пользовательский GPT ChatGPT может раскрыть ваши данные: вот как оставаться в безопасности!

Пользовательский GPT ChatGPT может раскрыть ваши данные: вот как оставаться в безопасности!

Публикуя собственный GPT, вы можете совершить дорогостоящую ошибку, в результате которой ваши данные станут доступны тысячам людей по всему миру.

Как искусственный интеллект повлияет на вредоносное ПО в будущем?

Как искусственный интеллект повлияет на вредоносное ПО в будущем?

Искусственный интеллект поможет людям принимать решения, управлять умными городами и, к сожалению, также заражать компьютеры всевозможными вредоносными программами.

Разница между машинным обучением и искусственным интеллектом (ИИ)

Разница между машинным обучением и искусственным интеллектом (ИИ)

Некоторые слова используются часто, но имеют разное значение в области технологий. Типичными примерами являются искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО). Хоть они и связаны, но не одно и то же.

AI Bot от Nvidia создает реалистичные человеческие лица

AI Bot от Nvidia создает реалистичные человеческие лица

Искусственный интеллект развивается головокружительными темпами. И одним из самых впечатляющих продуктов является то, что бот с искусственным интеллектом от Nvidia может создавать очень реалистичные изображения случайных человеческих лиц.

9 ключевых отличий между ChatGPT и чат-ботом Bing с искусственным интеллектом

9 ключевых отличий между ChatGPT и чат-ботом Bing с искусственным интеллектом

На первый взгляд реализации ChatGPT и AI-чат-бота Bing кажутся идентичными. Несмотря на выполнение схожих задач, различия между их языковыми моделями дают разные результаты.