人工知能はすでに多くのことを予測することができます。私たちが次にどこへ行き、何をするかについても、それは隠されないでしょう。
31月XNUMX日の発表からわかるように 科学研究カーネギーメロン大学、Google AI、スタンフォード大学の研究により、 ディープラーニングシステムは私たちの行動を予測することができます。 どうしてこんなことが可能なのでしょうか?
移動経路と行動の予測
アルゴリズムとテクノロジーの発展により、システムはビデオ素材を含むより多くの情報を分析できるようになりました。これは、例えば次のようなアプリケーションで役立ちます。 歩行者の行動を予測し事故を回避する。この観点から、歩行者の将来の進路を予測すること、いわゆる「将来人物進路・軌道予測」は極めて重要です。
出典: youtube.com
科学的研究からわかるように、まずビデオに映っている人物は 豊富な視覚的特徴を備えたコード化これにより、人間の行動や環境との相互作用を捉えることができます。
そしてそれらは追加される 補助的なタスク 共同トレーニングプロセスを容易にするために活動の場所を予測します。
科学者らが示したモデルは この解決策の有効性 人気のあるビデオベンチマークと最近の大規模ビデオベンチマークの両方で。さらに、次のモデルが定量的かつ定性的に示された。 重要な将来の行動を正確に予測します。
出典: youtube.com
歩行者の行動の分析と豊富な情報機能の利用により、 将来の行動とその場所を予測するシステムを教える。
行動とアクションパスのモデリング
科学者が実施したテストでは、この方法は将来の移動経路を推測できるだけでなく、将来の活動に関する重要な予測も作成できることが証明されています。この結果は、 パスとアクションの共同モデリングは、将来のパス予測に役立ちます。
テクノロジーの活用
これはすでに、ビデオ コンテンツを理解する上で重要な要素であると考えられています。科学者によれば、過去の視覚情報をこのように見ることは、将来の行動を予測するのに役立つ可能性があるという。 自動運転車やロボット工学など、多くのアプリケーションで使用されています。
さらに、 公共の安全を支援する, 交通監視 ストリーミング ビデオ アクティビティを自動的に検出して管理します。
この解決策の倫理的側面
道路の安全性を高め、自動運転車の問題をある程度解決できるという見通しは、非常に有望に思えます。 楽観的に。残念ながら、この解決策にも欠点があります。 ダークサイド.
今後、経路と活動の予測に関するこの種の研究は、次のような倫理的問題を引き起こす可能性がある。 プライバシーとセキュリティ。この方法はまださまざまな集団に対してテストされておらず、ご存知のように、人々はさまざまな状況で異なる行動をとる可能性があるため、人々の活動を予測することも個々の集団とその特異性に合わせて調整する必要があります。
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