L'intelligenza artificiale può già prevedere molte cose. Nemmeno ciò che faremo dopo e dove andremo resterà nascosto.
Come possiamo apprendere dalla pubblicazione del 31 maggio lavoro scientifico, una ricerca della Carnegie Mellon University, di Google AI e della Stanford University ha verificato che I sistemi di apprendimento profondo sono in grado di prevedere le nostre azioni. Come è possibile?
Prevedere il percorso del movimento e il comportamento
Con lo sviluppo di algoritmi e tecnologie, i sistemi sono in grado di analizzare sempre più informazioni, anche provenienti da materiali video. Ciò può essere utile, ad esempio, nelle applicazioni che aiutano prevedere il comportamento dei pedoni ed evitare incidenti. Da questa prospettiva, è estremamente importante prevedere il percorso futuro dei pedoni, ovvero la cosiddetta previsione della traiettoria/del percorso futuro della persona.
fonte: youtube.com
Come apprendiamo dal lavoro scientifico, prima la persona nel materiale video è codificato con ricche funzionalità visive, che ci permettono di catturare il comportamento umano e le interazioni con l'ambiente.
Poi vengono aggiunti compiti ausiliari prevedere la collocazione delle attività per agevolare il processo formativo congiunto.
Il modello risultante mostrato dagli scienziati l'efficacia di questa soluzione su un benchmark video su larga scala, sia popolare che recente. Inoltre, è stato dimostrato quantitativamente e qualitativamente che il modello successivo predice con successo azioni future significative.
fonte: youtube.com
L’analisi delle attività pedonali e l’utilizzo di funzioni informative avanzate consentono quindi sistemi di insegnamento per prevedere azioni future e la loro posizione.
Modellazione del comportamento e dei percorsi d'azione
I test condotti dagli scienziati dimostrano che questo metodo è in grado non solo di indovinare il futuro percorso del movimento, ma anche di produrre una previsione significativa dell'attività futura. Il risultato fornisce la prima prova empirica che La modellazione congiunta di percorsi e azioni favorisce le previsioni dei percorsi futuri.
Uso della tecnologia
Questo è già considerato un elemento chiave per comprendere i contenuti video. Come affermano gli scienziati, questo modo di osservare le informazioni visive del passato può aiutare a prevedere le azioni future. in numerose applicazioni, ad esempio nelle automobili autonome o nella robotica.
Inoltre, può sostenere la sicurezza pubblica, monitoraggio del traffico e gestirlo rilevando automaticamente l'attività di streaming video.
Aspetti etici di questa soluzione
La prospettiva di aumentare la sicurezza stradale e di risolvere in una certa misura il problema delle auto autonome sembra incredibilmente promettente. ottimisticamente. Purtroppo questa soluzione ha anche i suoi svantaggi. lati oscuri.
Studi futuri di questo tipo sulla previsione di percorsi e attività potrebbero sollevare questioni etiche riguardo privacy e sicurezza. Questo metodo non è stato ancora testato su popolazioni diverse e, come sappiamo, le persone possono comportarsi in modo diverso in situazioni diverse, quindi anche la previsione delle loro attività dovrebbe essere adattata alle singole popolazioni e alla loro specificità.
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