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9月15日音讯,据VentureBeat报道,人类运用对物理国际的隐含了解来猜测物体的运动,188bet网址并揣度它们之间的相互作用,但机器人很难结束这些逻辑上的腾跃。不过,在麻省理工学院(MIT)部下计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)发布的最新论文中,研讨人员描绘了一个被称为“时刻联络网络”(TRN)的人工智能体系,它本质上能够了解物体随时刻怎样改动。

MIT CSAIL并不是榜首个开发类似技能的公司,百度和谷歌也正在研讨人工智能辅佐时空建模技能。可是MIT的团队声称,他们的办法在之前办法的精确性和功率之间取得了很好的平衡。论文的榜首作者周伯磊(Bolei Zhou)阐明称:“咱们树立的AI体系可辨认物体的改动,而不是物体的外观。这套体系不会查看一切的帧,它会选择关键帧,然后运用帧的时刻联络来辨认发生了什么。这提高了体系的功率,并使其实时精确工作。”

研讨人员在三个数据集上练习了一个卷积神经网络——这是一种机器学习模型,它十分擅长剖析视觉图画。这些数据集包括TwentyBN的Something-Something(包括174个动作类其他20000多个视频)、Jester(包括27个手势的15万个视频)以及卡内基梅隆大学的Charades(包括157个分类活动的10000个视频)。

随后,研讨人员将这个卷积神经网络松散地放在视频文件中,188bet网址经过对帧进行分组排序,并断定屏幕上的政策与学习活动相匹配的概率,比方撕下一张纸,188bet网址或许举起一只手。那么作用怎样呢?该模型对Jester数据集结束了95%的精确辨认,并且在有限信息量情况下超过了现有的猜测活动模型。

在只处理了25%的视频帧后,它打破了基准,甚至能够差异“伪装翻开一本书”和“实在翻开一本书”等动作。在未来的研讨中,研讨团队计划经过结束政策辨认和添加“直观物理”(即了解政策的实在国际特征),来改善模型的复杂性。

周伯磊标明:“由于咱们知道这些视频里的许多物理知识,所以咱们能够练习模型来学习这些物理规矩,188bet网址并运用它们来辨认新的视频。咱们也开源了一切的代码和模型。‘活动了解’现在是人工智能的一个令人兴奋的领域。”

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