Штучний інтелект вже може багато чого передбачити. Куди ми підемо і що робитимемо далі, від нього також не сховається.
Як стало відомо з публікації 31 травня наукова робота, дослідження Університету Карнегі-Меллона, Google AI і Стенфордського університету підтвердили це Системи глибокого навчання здатні передбачати наші дії. Як це можливо?
Прогнозування шляху руху та поведінки
З розвитком алгоритмів і технологій системи здатні аналізувати все більше інформації, в тому числі з відеоматеріалів. Це може бути корисно, наприклад, у програмах, які допомагають прогнозувати поведінку пішоходів і уникати аварій. З цієї точки зору надзвичайно важливо передбачити майбутній шлях пішоходів, що називається прогнозуванням шляху/траєкторії майбутньої людини.
Джерело: youtube.com
Як ми дізналися з наукової роботи, спочатку людина на відеоматеріалі закодований багатими візуальними функціями, які дозволяють нам фіксувати поведінку людини та взаємодію з навколишнім середовищем.
Потім вони додаються допоміжні завдання прогнозування місця проведення заходів для сприяння спільному тренувальному процесу.
Отриману модель вчені показали ефективність цього рішення як на популярному, так і на нещодавньому великомасштабному тесті відео. Крім того, було показано кількісно та якісно, що наступна модель успішно прогнозує важливі майбутні дії.
Джерело: youtube.com
Таким чином, аналіз дій пішоходів і використання багатих інформаційних функцій дозволяють навчальні системи для передбачення майбутніх дій та їх розташування.
Моделювання поведінки та шляхів дій
Тести, проведені вченими, доводять, що цей метод здатний не тільки вгадувати майбутній шлях пересування, але й виробляти суттєвий прогноз майбутньої активності. Результат надає перші емпіричні докази цього Спільне моделювання шляхів і дій сприяє прогнозуванню майбутніх шляхів.
Використання техніки
Це вже вважається ключовим елементом у розумінні відеовмісту. Такий спосіб перегляду візуальної інформації з минулого, як кажуть вчені, може допомогти передбачити майбутні дії. у багатьох програмах, що використовуються, наприклад, в автономних автомобілях або робототехніці.
Більш того, це може підтримувати громадську безпеку, моніторинг трафіку і керуйте ним, автоматично виявляючи потокове відео.
Етичні аспекти цього рішення
Перспектива підвищення безпеки дорожнього руху і певною мірою вирішення проблеми безпілотних автомобілів звучить неймовірно багатообіцяюче. оптимістично. На жаль, рішення має і свої недоліки. темні сторони.
Майбутні дослідження такого типу щодо прогнозування шляху та активності можуть викликати етичні проблеми конфіденційність і безпека. Цей метод ще не апробований для різних популяцій, а як ми знаємо, люди можуть поводитися по-різному в різних ситуаціях, тому прогнозування їх активності також має бути адаптоване до окремих популяцій та їх специфіки.
Поговоріть з нами про ШІ
Приєднуйтеся до групи «AI Business» у Facebook
Ми рекомендуємо електронну книгу про штучний інтелект
ШІ в маркетингу – як збільшити продажі та залучення клієнтів?
Тест Тьюринга: чи ШІ вже розумніший за людей?