Dame la cosita aaaa
私たちが他の人々を読むことができなかったために、いくつかの壮大なハイファイブの失敗とキスを逃しました。一生の経験の後でさえ、人間の相互作用は予測するのが難しいです。しかし、MITのコンピュータサイエンスと人工知能研究所の研究者は、彼らが助けることができると考えています。2人がいつ抱きしめたり、キスをしたり、握手したり、最高5人になるのかを予測できる新しいディープラーニングアルゴリズムこれらの厄介な瞬間を祝福に欠いています。
彼らは自分たちの新しいアルゴリズムを望んでいる。 オフィス, スクラブ, ビッグバン理論 、そして 絶望的な主婦 - 見逃す可能性があるまでも、社会的に扱いにくいロボットをプログラムしたり、Google Glassスタイルのヘッドセットを開発してアクションを提案することができます。将来彼らが想像しているように、あなたは二度とあなたの同僚とハイファイブを放映する機会を台無しにすることはないでしょう。
ロボットが私たちと同じように社会的であることを学ぶことを理解することが、アルゴリズムの成功の鍵となりました。 「人間は経験を通して自動的に行動を予測することを学びます。これが私たちが同じ種類の常識を持ってコンピュータに没入しようとすることに興味を持たせた理由です」とCSAIL Ph.Dは言います。今週、コンピュータビジョンとパターン認識に関する国際会議で発表された関連論文の最初の著者である学生Carl Vondrick。 「大量のビデオを見るだけで、コンピュータが周囲の状況を常に予測するのに十分な知識を得ることができることを示したいと思いました。」
Vondrickと彼のチームは、このケースで膨大な量のデータを分析するためのアルゴリズムの複数の「ニューラルネットワーク」、JimとPamのハイファイブの時間、そしてMikeとSusanの卑劣なキスを独自に教えました。両腕を伸ばした、手を上げた、または注視を延ばすなどの要因を考慮して、各ニューラルネットワークは次の1秒間に何が起きるのかを推測し、ネットワークの一般的なコンセンサスを最後の「予測」としました。調査。
このアルゴリズムは、43％以上の時間でそれを正しく達成しました。それは私たちの日々のやりとりがそれほど奇妙ではないことを保証するほど十分に高くないように思われるかもしれませんが、それはわずか36パーセントの精度を持つ既存のアルゴリズムに対する大きな改善です。
その上、人間は時間の71パーセントしか行動を予測できません。私たちは得ることができるすべての助けを必要としています。
この研究の第2部では、5秒後にどのオブジェクト（リモコン、食器、ゴミ箱などの家庭用ホームコットンステープル）がシーンに現れるのかを予測するようにアルゴリズムが教えられました。たとえば、電子レンジのドアを開くと、次にマグカップが表示される可能性が比較的高くなります。
これらのアルゴリズムは、Google Glassにはまだ十分正確ではありませんが、共著者Antonio Torralba、Ph.Dです。 - グーグル学部研究賞およびグーグル博士と協力しているヴォンドリックによって資金を供給される交わり - 私たちはそれがそこに着くことを賭けることができます。アルゴリズムの将来のバージョン、Vondrickが予測する、人間と対話するためにロボットをプログラムするか、さらには人が転倒したり怪我をしたときに登録するように防犯カメラに教えるために使うことができる。
「ビデオは、あなたがすべての可能性のある道を見ることができる「あなた自身の冒険を選ぶ」本のようなものではありません」と、Vondrickは言います。 「将来は本質的にあいまいなので、これらの表現を使用してすべての可能性を予測するシステムを開発することに自分自身を挑戦することは刺激的です。」