世通資訊:視覺數據的「暗物質」可以幫助AI了解像人類一樣的圖像

2020-12-27 騰訊網

是什麼使我們人類如此擅長於理解視覺數據?幾十年來,這個問題一直困擾著人工智慧和計算機視覺科學家。迄今為止,在重現人類視覺能力方面的努力取得了值得讚揚的結果,但仍然有很多不足之處。

我們當前的人工智慧算法可以以極高的準確性檢測圖像中的對象,但前提是它們已經看到了許多(數千個甚至數百萬個)示例,並且前提是新圖像與以前所看到的圖像差別不大。

為了解決深度學習的淺薄和脆弱性,人們進行了一系列努力,這是當今計算機視覺中使用的主要AI算法。但是有時候,找到正確的解決方案是基於提出正確的問題並以正確的方式提出問題。目前,圍繞修復計算機視覺算法實際需要執行的操作存在很多困惑。

在上個月發表的一篇論文中,麻省理工學院和加利福尼亞大學洛杉磯分校的科學家認為,製造能夠推理人類等視覺數據的AI系統的關鍵是解決計算機視覺的「暗物質」。像素看不見的東西。

這篇論文的標題為「 黑暗,超越深層:向具有人類常識的人工智慧的範式轉變 」,探討了當前計算機視覺方法所缺少的五個關鍵要素。作者認為,添加這五個組件將使我們能夠從「用於小任務的大數據」 AI過渡到「用於大任務的小數據」。

當今的AI:大數據處理小任務

麻省理工學院和加州大學洛杉磯分校的AI研究人員寫道:「深度學習的最新進展基本上是基於「小任務的大數據」範式,在這種範式下,大量數據被用來訓練單個狹窄任務的分類器。

人工智慧的最新進展依賴於深度神經網絡,即機器學習算法,可大致模擬人腦和動物大腦的模式匹配能力。深度神經網絡就像是堆疊在一起的複雜數學函數層。為了執行其功能,DNN經歷了一個「訓練」過程,在此過程中,它們會被提供許多示例(例如圖像)及其相應的結果(例如圖像包含的對象)。DNN調整其功能的權重以表示跨通用類的對象找到的通用模式。

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