Изкуственият интелект вече може да предвиди много неща. От него също няма да остане скрито къде ще отидем и какво ще правим след това.
Както можем да научим от публикацията на 31 май научна работа, изследвания от университета Карнеги Мелън, Google AI и Станфордския университет потвърдиха това Системите за дълбоко обучение са в състояние да предвидят нашите действия. Как е възможно това?
Прогнозиране на пътя на движение и поведението
С развитието на алгоритмите и технологиите системите са в състояние да анализират все повече информация, включително и от видео материали. Това може да бъде полезно, например, в приложения, които помагат предвиждайте поведението на пешеходците и избягвайте инциденти. От тази гледна точка е изключително важно да се предвиди бъдещият път на пешеходците, наречен бъдещ път/траектория на хората.
източник: youtube.com
Както научаваме от научния труд, първо човекът във видеоматериала е кодиран с богати визуални функции, които ни позволяват да уловим човешкото поведение и взаимодействията с тяхната среда.
След това се добавят спомагателни задачи прогнозиране на местоположението на дейностите за улесняване на съвместния процес на обучение.
Полученият модел учените показаха ефективността на това решение както на популярен, така и на скорошен мащабен видео бенчмарк. Освен това беше показано количествено и качествено, че следващият модел успешно прогнозира значими бъдещи действия.
източник: youtube.com
Следователно анализът на пешеходните дейности и използването на богати информационни функции позволяват системи за обучение за предвиждане на бъдещи действия и техните местоположения.
Моделиране на поведение и пътища на действие
Тестовете, проведени от учени, доказват, че този метод е в състояние не само да отгатне бъдещия път на движение, но и да създаде значителна прогноза за бъдещата дейност. Резултатът дава първото емпирично доказателство, че Съвместното моделиране на пътища и действия е от полза за бъдещите прогнози за пътя.
Използване на технологията
Това вече се счита за ключов елемент в разбирането на видео съдържанието. Този начин на разглеждане на визуална информация от миналото, както казват учените, може да помогне за прогнозиране на бъдещи действия. в много приложения, използвани, например, в автономни автомобили или роботика.
Нещо повече, може подкрепа на обществената безопасност, мониторинг на трафика и го управлявайте чрез автоматично откриване на поточно видео активност.
Етични аспекти на това решение
Перспективата за повишаване на пътната безопасност и решаване на проблема с автономните автомобили до известна степен звучи невероятно обещаващо. оптимистично. За съжаление решението има и своите недостатъци. тъмни страни.
Бъдещи проучвания от този тип за прогнозиране на пътя и дейността могат да повдигнат етични въпроси по отношение на поверителност и сигурност. Този метод все още не е тестван за различни популации, а както знаем, хората могат да се държат различно в различни ситуации, така че прогнозирането на тяхната активност също трябва да бъде адаптирано към отделните популации и тяхната специфика.
Говорете с нас за AI
Присъединете се към групата "AI Business" във Facebook
Препоръчваме електронна книга за изкуствен интелект
AI в маркетинга – Как да увеличим продажбите и ангажираността на клиентите?
Тестът на Тюринг: ИИ вече е по-интелигентен от хората?