11 декабря 2015

Ученые из Массачусетского технологического института (MIT) разработали алгоритм, который позволяет компьютерам узнавать о новых понятиях и распознавать простые визуальные образы подобно тому, как это делают люди. До недавнего времени, чтобы научить чему-либо машину, исследователям приходилось "скармливать" ей огромные массивы данных.

Человеку для того же самого требуется очень мало информации, сказал профессор MIT Джошуа Тененбаум. К примеру, чтобы научить компьютер понимать ранее неизвестные явления, ему требуется показать сотни или даже тысячи примеров, тогда как человеку будет достаточно и одного наглядного примера, чтобы распознать и выучить целый класс объектов. "Вы можете показать лошадь, школьный автобус или скейтборд даже ребенку, и он схватит суть с одного примера", — говорит Тененбаум.

Новый алгоритм, к примеру, позволил компьютеру "выучить" буквы тибетского алфавита в качестве некоего визуального образа, а не простого графического знака. Впоследствии машина смогла находить тот же самый символ в разных начертаниях и почерках, а также анализировать его штрихи и перерисовывать. По словам ученых, достижение откроет новые возможности в таких областях, как машинное обучение, статистика, компьютерное зрение и когнитивная наука.

TechTimes

дополнительноИсследователи из MIT научили нейронные сети аргументировать свои решенияВ Гарварде хотят "прокачать" искусственный интеллект до уровня человекаПочему вам следует загрузить свой разум в суперкомпьютер?Криптовалюта Bitcoin завоевывает мирНейропластичность — 8 изменений в человеке, сформировавшихся под воздействием современных технологий