A inteligência artificial já pode prever muitas coisas. Para onde iremos e o que faremos em seguida também não ficará oculto.
Como podemos aprender com a publicação de 31 de maio trabalho científico, pesquisas da Carnegie Mellon University, Google AI e Stanford University verificaram que Sistemas de aprendizado profundo são capazes de prever nossas ações. Como isso é possível?
Previsão do caminho do movimento e comportamento
Com o desenvolvimento de algoritmos e tecnologias, os sistemas são capazes de analisar cada vez mais informações, inclusive de materiais em vídeo. Isso pode ser útil, por exemplo, em aplicativos que ajudam prever o comportamento dos pedestres e evitar acidentes. Dessa perspectiva, é extremamente importante prever o caminho futuro dos pedestres, o que é chamado de previsão do caminho/trajetória futura da pessoa.
fonte: youtube.com
Como aprendemos com o trabalho científico, primeiro a pessoa no material de vídeo é codificado com recursos visuais ricos, que nos permitem capturar o comportamento humano e as interações com o ambiente.
Então eles são adicionados tarefas auxiliares prever a localização das atividades para facilitar o processo de treinamento conjunto.
O modelo resultante que os cientistas mostraram a eficácia desta solução em um benchmark de vídeo em larga escala popular e recente. Além disso, foi demonstrado quantitativa e qualitativamente que o próximo modelo prevê com sucesso ações futuras significativas.
fonte: youtube.com
A análise das atividades dos pedestres e a utilização de funções de informação ricas permitem, portanto, sistemas de ensino para prever ações futuras e suas localizações.
Modelagem de comportamento e caminhos de ação
Testes conduzidos por cientistas provam que esse método é capaz não apenas de adivinhar o caminho futuro do movimento, mas também de produzir uma previsão significativa da atividade futura. O resultado fornece a primeira evidência empírica de que A modelagem conjunta de caminhos e ações beneficia previsões de caminhos futuros.
Uso de tecnologia
Isso já é considerado um elemento-chave para entender o conteúdo do vídeo. Essa maneira de olhar para informações visuais do passado, como dizem os cientistas, pode ajudar a prever ações futuras. em muitas aplicações utilizadas, por exemplo, em carros autônomos ou robótica.
Além disso, pode apoiar a segurança pública, monitoramento de tráfego e gerenciá-lo detectando automaticamente a atividade de streaming de vídeo.
Aspectos éticos desta solução
A perspectiva de aumentar a segurança nas estradas e resolver o problema dos carros autônomos até certo ponto parece incrivelmente promissora. otimistamente. Infelizmente, a solução também tem suas desvantagens. lados sombrios.
Estudos futuros deste tipo sobre previsão de caminhos e atividades podem levantar questões éticas em relação privacidade e segurança. Este método ainda não foi testado para diferentes populações e, como sabemos, as pessoas podem se comportar de maneira diferente em diferentes situações, portanto, a previsão de sua atividade também deve ser adaptada às populações individuais e sua especificidade.
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