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脸谱网杨乐坤:机器可以像看婴儿一样看

时间:2019-01-02来源:广州乐行机器视觉设备技术有限公司浏览次数:

与图像识别相比,视频内容的识别难度大得多,由于视频信息量大,用机器理解视频的丰富内容一直是人工智能领域未解决的问题。
    
     然而,根据Facebook人工智能实验室的负责人Yann Lecun的说法,由于人类已经教会了机器识别图片甚至是脸,所以机器可以识别视频。教视频的方式与婴儿学习的方式类似。让机器像婴儿一样看视频,并告诉它视频的内容。
    
     当地时间3月9日,《麻省理工学院技术评论》发表了一篇关于Facebook人工智能实验室负责人严乐坤谈论技术的文章,在杨乐坤看来,机器视觉仍然存在许多缺点。它只能理解人类所教的知识,但将来会发生变化:通过训练,你可以在一个视频中显示机器的几个帧,它可以预测接下来会发生什么。
    
     杨乐坤出生于法国,曾与多伦多大学深度研究的创始人杰弗里·辛顿合作,担任博士后研究员。他现在是纽约大学的终身教授,也是人工智能神经网络研究的先驱。在加入Facebook之前,他在贝尔实验室工作了20多年,贝尔实验室是世界上最著名的计算机研究实验室,在那里诞生了许多伟大的产品。在贝尔实验室工作期间,杨乐坤开发了识别手写数字并命名为Lenet的系统。该系统能自动识别银行支票。
    
     图片中有一个主题。规则是让机器对各种主题进行分类。只要你有足够的数据,比如每个目录1000个主题,机器就可以识别特定的类别,比如特定品牌的汽车、特定类型的植物或特定品种的狗。我们还可以识别更抽象的类别,比如天气图、地形图、日落,我们可以就在五年前,还不清楚机器是否完全解决了这个问题,但现在并不意味着机器视觉问题已经解决了。
    
     几年前,人们有了为图片和视频制作标签或描述的想法。表面上,已经有了显著的进步,但事实上,这些结果并不像它们看起来那么显著。对特定领域的机器的知识仅限于我们教给它们的东西。在大多数这些系统中,如果你给他们看其他领域的图片,那么分类,或者给他们看你从未见过的场景,机器会说一堆垃圾。他们还没有常识。
    
     这取决于你和谁讨论它,甚至在Facebook内部也有不同的答案。你可以使用语言与智能系统进行交互。但问题是语言是一个低带宽的信息传输通道。通过语言表达信息是因为人类有很多背景知识需要掌握。接受这个信息。
    
     有些人认为,向人工智能系统提供足够信息的唯一途径是以视觉感知为基础,这比语言输入更多的信息。如果你告诉机器它是智能手机,它是一个滚筒,这些东西是你可以推动的,其余的东西不能移动,也许机器可以掌握一些基本的知识。我希望孩子能学会。
    
     因为婴儿可以在没有特定指导的情况下从世界上学到很多东西。我们真正想做的事情之一是让机器通过观看视频或其他方式学习,并向它展示现实世界中所有事物的联系。这种方法最终将使机器掌握常识。这也是动物和婴儿学习的方式。人生的头几个月——你只要看看这个世界就能学到很多东西。现在有很多方法可以愚弄机器,因为它们对世界的了解非常有限。
    
     我们对机器学习系统应该能够预测未来的想法很感兴趣。你给机器看几帧视频,它可以预测下一步会发生什么。如果我们能训练系统做到这一点,我认为我们已经开发了一种基于无监督学习系统的技术。我认为这就是更有趣的事情所在。这种应用在机器视觉中是不必要的,但它是人工智能领域的进步。
    
    

广州乐行机器视觉设备技术有限公司专业从事自动化检测设备,视觉传感器研究与开发,提供各种行业的解决方案,作为专注于机器视觉应用的公司,我们在视觉、机械、电气方面的整合能力达到了较高水平。能在短期内根据客户的需求研发、设计、生产出较高水平的非标设备、检测系统。

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