„IBM“, MIT, Harvardo ir „DeepMind“tyrėjai konferencijoje „ICLR 2020“pristatė hibridinį dirbtinį intelektą (toliau - AI) ir naują duomenų bei gairių, skirtų įvertinti AI algoritmų galimybes, pagrindžiant vaizdo įraše esančius veiksmus, rezultatus, gegužės 17 d. Skelbia „TheNextweb“.
Naujas duomenų rinkinys ir tyrimų aplinka, pristatyta „ICLR 2020“, yra vadinami „CoLlision Events for Video REpresentation and Reasoning“arba „CLEVRER“. Jie pagrįsti CLEVR - vizualiu klausimų ir atsakymų rinkiniu, sukurtu Stanfordo universitete 2017 m. CLEVR yra užduočių rinkinys, vaizduojantis nejudančių objektų vaizdus. PG agentas turi mokėti analizuoti sceną ir atsakyti į kelis klausimus apie objektų skaičių, jų požymius ir erdvinius ryšius.
- „Salik.biz“
Kaip sunkios klasikinės AI užduoties sprendimą tyrėjai pateikė neurosimbolinio dinaminio mąstymo modelį, neuroninių tinklų ir simbolinio dirbtinio intelekto derinį.
Rezultatai parodė, kad įtraukiant neuroninius tinklus ir simbolines programas į vieną PG modelį, galima sujungti jų stipriąsias puses ir įveikti silpnybes. „Simbolinis atvaizdavimas sukuria galingą bendrą regėjimo, kalbos, dinamikos ir priežastingumo pagrindą“, - pažymi autoriai ir priduria, kad simbolinės programos įgalina modelį „aiškiai užfiksuoti kompozicinį pobūdį, pagrindžiantį vaizdo įrašo priežastinę struktūrą ir klausimo logiką“.
Tokių sistemų pranašumus riboja besąlyginiai trūkumai. Duomenims, naudojamiems modeliui treniruoti, reikia papildomų komentarų, kurie realiame pasaulyje gali būti per daug energijos reikalaujantys ir brangūs.