Dirbtinis intelektas jau gali daug ką nuspėti. Nuo to taip pat nebus paslėpta, kur eisime ir ką veiksime toliau.
Kaip galime sužinoti iš leidinio gegužės 31 d mokslinis darbas, tai patvirtino Carnegie Mellon universiteto, Google AI ir Stanfordo universiteto tyrimai Giluminio mokymosi sistemos gali numatyti mūsų veiksmus. Kaip tai įmanoma?
Judėjimo kelio ir elgesio numatymas
Tobulėjant algoritmams ir technologijoms, sistemos geba analizuoti vis daugiau informacijos, taip pat ir iš vaizdo medžiagos. Tai gali būti naudinga, pavyzdžiui, programose, kurios padeda numatyti pėsčiųjų elgesį ir išvengti nelaimingų atsitikimų. Žvelgiant iš šios perspektyvos, itin svarbu numatyti būsimą pėsčiųjų kelią, vadinamą ateities žmogaus kelio/trajektorijos numatymu.
šaltinis: youtube.com
Kaip sužinome iš mokslinio darbo, pirmiausia yra asmuo, esantis vaizdo medžiagoje užkoduotas turtingomis vaizdinėmis funkcijomis, kurios leidžia užfiksuoti žmogaus elgesį ir sąveiką su aplinka.
Tada jie pridedami pagalbinės užduotys veiklos vietos numatymas, siekiant palengvinti bendrą mokymo procesą.
Gautą modelį parodė mokslininkai šio sprendimo efektyvumą tiek pagal populiarų, tiek naujausią didelio masto vaizdo įrašų etaloną. Be to, kiekybiškai ir kokybiškai buvo parodyta, kad kitas modelis sėkmingai prognozuoja reikšmingus būsimus veiksmus.
šaltinis: youtube.com
Todėl pėsčiųjų veiklos analizė ir turtingų informacinių funkcijų naudojimas leidžia mokymo sistemos, leidžiančios numatyti būsimus veiksmus ir jų vietas.
Elgesio ir veiksmų kelių modeliavimas
Mokslininkų atlikti bandymai įrodo, kad šis metodas gali ne tik atspėti būsimą judėjimo kelią, bet ir sudaryti reikšmingą būsimos veiklos prognozę. Rezultatas yra pirmasis empirinis įrodymas, kad Bendras kelių ir veiksmų modeliavimas naudingas ateities kelio prognozėms.
Technologijos naudojimas
Tai jau laikoma pagrindiniu vaizdo turinio supratimo elementu. Toks būdas žiūrėti į vaizdinę praeities informaciją, kaip teigia mokslininkai, gali padėti numatyti būsimus veiksmus. daugelyje programų, naudojamų, pavyzdžiui, autonominiuose automobiliuose ar robotikoje.
Dar daugiau – gali palaikyti visuomenės saugumą, eismo stebėjimas ir valdyti jį automatiškai aptikdami srautinio vaizdo įrašų veiklą.
Šio sprendimo etiniai aspektai
Perspektyva padidinti kelių eismo saugumą ir tam tikru mastu išspręsti autonominių automobilių problemą skamba neįtikėtinai daug žadanti. optimistiškai. Deja, sprendimas turi ir trūkumų. tamsiosios pusės.
Būsimi tokio tipo kelio ir veiklos prognozavimo tyrimai gali sukelti etinių problemų privatumas ir saugumas. Šis metodas dar nėra išbandytas skirtingoms populiacijoms, o, kaip žinome, žmonės skirtingose situacijose gali elgtis skirtingai, todėl prognozuojant jų aktyvumą taip pat reikėtų pritaikyti prie atskirų populiacijų ir jų specifikos.
Pakalbėkite su mumis apie AI
Prisijunkite prie grupės „AI verslas“ „Facebook“.
Rekomenduojame el. knygą apie dirbtinį intelektą
AI rinkodaros srityje – kaip padidinti pardavimą ir klientų įtraukimą?
Turingo testas: ar AI jau protingesnis už žmones?