Наша цель - поддержать представителей бизнеса
Мы начинаем масштабировать своё, северное
Наша философия – «не дать рыбу, а дать удочку»
Для северных городов наступает время «развилки»
"Музыкальные проекты к 80-летию Победы в нашем культурном коде"
9:11 – 2 ноября
8:11 – 2 ноября
0:17 – 2 ноября
9:15 – 2 ноября
9:15 – 2 ноября
8:58 – 2 ноября
Искусственному интеллекту нужно уметь «предвидеть» будущее, чтобы лучше понимать настоящее
Разработчики из Массачусетского технологического института создали программу, превращающую фото в короткое видео, которое показывает, что произойдет на снимке в ближайшую секунду, сообщает портал N+1. Для этого ученые использовали нейросети и глубинное обучение. Работа будет представлена 5 декабря.
Современные нейросети умеют распознавать изображения. Но определить, что произойдет на фото через секунду, искусственному интеллекту сложно. Например, человек легко догадается, что если на снимке мужчина кладет в свою тарелку еду, то потом он ее будет есть. Нейросети сделать такое предположение трудно.
В то же время, искусственному интеллекту нужно уметь «предвидеть» будущее, чтобы лучше понимать настоящее: например, это поможет системам управления беспилотных автомобилей оценивать вероятность возникновения аварии.
Ученые использовали порождающую состязательную модель, в которой генеративная и различающая нейросети «воюют» друг с другом. Генеративная нейросеть старается обмануть различающую, создавая образцы (в данном случае видео), которые ее «соперница» не сможет отличить от настоящих (реальных видео). В итоге одна система учится делать качественные «подделки», а другая — их находить, что позволяет добиться хорошего конечного результата.
В качестве исходного материала разработчики использовали два миллиона видео с Flickr. На них были показаны четыре типа сцен — прибытие поезда на вокзал, занятия по гольфу, пляж и младенцы в больничной палате. Во всех записях не было подсказок, которые помогли бы искусственному интеллекту понять, что он видит.
С помощью этих видео нейросети учились понимать, какие события типичны для разных категорий сцен. После этого исследователи давали системе статичный кадр и заставляли превращать его в видео на основе проанализированных данных. Здесь как раз возникало соревнование между генеративной и различающей нейросетью.
В результате искусственный интеллект научился создавать секундные ролики с разрешением 64 на 64 пикселя, которые напоминают «ожившие фотографии» — на коротких видео поезда движутся вперед, а дети хмурят лица. Несмотря на то, что на видео угадывается общий характер происходящего, они имеют множество недостатков. Например, нейросеть превращает людей на пляжах в размытые фигуры, а также иногда подменяет цвета.
В будущем исследователи продолжат обучение своей программы. Ученые надеются, что в перспективе искусственный интеллект научится ограничивать выбор возможных вариантов развития событий с учетом законов физики и свойств объектов.
9:11 – 2 ноября
8:11 – 2 ноября
0:17 – 2 ноября
16:23 – 1 ноября
14:57 – 1 ноября
13:28 – 1 ноября
12:46 – 1 ноября
12:32 – 1 ноября
12:18 – 1 ноября
| Банк | 1 USD | 1 EUR |
|---|---|---|
| Александровский | 81.00 / 83.25 | 93.25 / 96.25 |
| БАНК «МСКБ» | 79.00 / 83.00 | 91.00 / 97.00 |
| МОРСКОЙ БАНК | 80.80 / 84.00 | 93.00 / 96.50 |
| ПСБ | — / — | — / — |
13:00 – 1 ноября
17:02 – 31 октября
16:26 – 31 октября
11:19 – 31 октября