L’intelligence artificielle peut déjà prédire beaucoup de choses. Où nous irons et ce que nous ferons ensuite ne lui sera pas caché non plus.
Comme nous pouvons l'apprendre de la publication du 31 mai travail scientifique, des recherches menées par l'Université Carnegie Mellon, Google AI et l'Université de Stanford ont vérifié que Les systèmes d’apprentissage profond sont capables de prédire nos actions. Comment est-ce possible ?
Prédire la trajectoire et le comportement du mouvement
Avec le développement des algorithmes et des technologies, les systèmes sont capables d’analyser de plus en plus d’informations, y compris à partir de supports vidéo. Cela peut être utile, par exemple, dans les applications qui aident prédire le comportement des piétons et éviter les accidents. De ce point de vue, il est extrêmement important de prédire le futur cheminement des piétons, appelé prédiction de trajectoire/cheminement futur des personnes.
source: youtube.com
Comme nous l’apprenons à partir des travaux scientifiques, la première personne dans le matériel vidéo est codé avec des fonctionnalités visuelles riches, qui nous permettent de capturer le comportement humain et ses interactions avec son environnement.
Ensuite, ils sont ajoutés tâches auxiliaires prévoir la localisation des activités pour faciliter le processus de formation conjointe.
Le modèle résultant que les scientifiques ont montré l'efficacité de cette solution sur une référence vidéo à grande échelle à la fois populaire et récente. En outre, il a été démontré quantitativement et qualitativement que le modèle suivant prédit avec succès des actions futures importantes.
source: youtube.com
L'analyse des activités piétonnes et l'utilisation de fonctions d'information riches permettent donc systèmes d’enseignement permettant de prédire les actions futures et leurs emplacements.
Modélisation des comportements et des chemins d'action
Les tests menés par les scientifiques prouvent que cette méthode est capable non seulement de deviner le futur chemin du mouvement, mais également de produire une prévision significative de l'activité future. Le résultat fournit la première preuve empirique que La modélisation conjointe des chemins et des actions favorise les prédictions des chemins futurs.
Utilisation de la technologie
Ceci est déjà considéré comme un élément clé dans la compréhension du contenu vidéo. Cette façon de considérer les informations visuelles du passé, comme le disent les scientifiques, peut aider à prédire les actions futures. dans de nombreuses applications utilisées, par exemple, dans les voitures autonomes ou la robotique.
De plus, il peut soutenir la sécurité publique, surveillance du trafic et gérez-le en détectant automatiquement l'activité de streaming vidéo.
Aspects éthiques de cette solution
La perspective d’accroître la sécurité routière et de résoudre dans une certaine mesure le problème des voitures autonomes semble incroyablement prometteuse. avec optimisme. Malheureusement, la solution a aussi ses inconvénients. côtés obscurs.
Les études futures de ce type sur la prédiction des trajectoires et des activités pourraient soulever des questions éthiques concernant confidentialité et sécurité. Cette méthode n’a pas encore été testée sur différentes populations et, comme nous le savons, les gens peuvent se comporter différemment dans différentes situations. La prédiction de leur activité doit donc également être adaptée aux populations individuelles et à leur spécificité.
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