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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