谷歌人工智能获得新进展:只看一次图片就能认得图中物体_互联网

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谷歌人工智能获得新进展:只看一次图片就能认得图中物体_互联网
* 来源 :http://www.puranosaman.net * 作者 : * 发表时间 : 2016-11-05 09:39 * 浏览 :

北京时间11月4日上午新闻,计算机算法通常需要成千上万个例子才干学会一件事件,但谷歌DeepMind的研究人员却找到一种绕过这一流程的方法。

我们多数人看过某个东西一两次后都能认出这种物体。但计算机视觉识别和语音识别算法却需要成千上万个例子才熟习一种新的图形或单词。

谷歌DeepMind研究人员当初找到了一种新的方法,他们对深度学习算法进行了一些调剂,使之只需通过一个例子便可认出图像中的物体或其余货色??他们称之为“单次学习”。该团队针对大批增加了标签的图片以及手写字体和语言对此进行了验证。

最好的算法确实可以可靠地识别物体,但因为需要宏大的数据,所以异常消耗时间和金钱。例如,想要让算法识别出途径上的汽车,就需要为其提供成千上万个例子能力在无人驾驶汽车中实现牢靠的精确率。但要收集如斯多的数据通常并不实际??例如,不可能为了让一个机器人在一套不熟悉的屋子里行走而为其提供长时间的学习机遇。

谷歌DeepMind研讨员奥里奥尔?温亚尔斯(Oriol Vinyals)在深度学习系统中增添了一个记忆组件。该团队应用一个名为ImageNet的标志图片数据库对该体系的才能进行了验证。

这套软件依然需要剖析数百种图片,但尔后却可以学会用一张照片识别新的物体。它实质上是通过火析图片中的奇特元素来实现辨认义务的。这种算法只要要看逐一个例子,便可到达近似于传统深度学习系统的正确率。

温亚尔斯称,假如可能疾速识别出一个新单词的意思,这项技术的用途便会得到明白体现。这对谷歌无比有用,因而该公司可以借此快捷学习某个新的搜寻项的含意。

之前也曾有人开发过单次学习系统,但通常不兼容深度学习系统。“我以为这是一种很有趣的办法,它供给了一种新鲜的方法对大范围的数据库进行单次学习。”韩国进步科技学院大脑跟机器智能试验室主任Sang Wan Lee说,“这为人工智能社区做出了技术奉献,已定亲的他们明年盘算在上海购买一套首付30万的屋子,盘算机视觉研究职员可能十分器重此事。”

但也有人对这项技巧的用处提出质疑,究竟它与人类的学习方式存在很大差别。例如,哈佛大学脑迷信系副教学山姆?格什曼(Sam Gershman)表现,人类通常是通过懂得一张图像的组成元素来学习的,这须要一些实际的常识或尝试。例如,“赛格威可能看上去与自行车或摩托车大不相同,但它却能够应用雷同的整机。”

不外,格什曼和Sang Wan Lee都表示,机器要在学习能力上比拼人类仍旧要经由一段时光的发展。“咱们远远不揭开人类单次学习的机密。”他说Sang Wan Lee说。

义务编纂:丁会娟

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