Легко для человека, трудно для робота
Представьте себе оранжевого кота. А теперь представьте того же кота, но уже с черной шерстью. Или вообразите кошку, идущую вдоль Великой Китайской стены. Для человека это несложно - в результате быстрой активации нейронов, в мозгу возникнут вариации описанных картин, которые основаны на знаниях об окружающем мире. Другими словами, людям легко представить себе объект с разными свойствами. При этом, несмотря на достижения в области искусственного интеллекта, возможности которого по ряду параметров соответствуют или превосходят человеческие, в том, что касается «машинного воображения», ученые продвинулись не слишком далеко.
Совсем недавно группа исследователей из USC разработала модель искусственного интеллекта на основе нейросети, которая способна представить себе объект, который ранее не был в поле зрения ИИ. Точнее - известный объект с различными атрибутами. В основу модели положены результаты изучения человеческого мозга и его способностей к усвоению и экстраполяции визуальной информации.
Новые возможности для автономного транспорта и фармакологииНовый алгоритм может лечь в основу будущих систем автономного транспорта. Сейчас чтобы обучить ИИ распознаванию автомобилей на дорогах, требуется огромное количество изображений всех возможных моделей машин в различных ракурсах и расцветках. Но, обладая воображением, ИИ сможет самостоятельно добавлять любые атрибуты к опорным типам изображений объектов. Например, если новый алгоритм ИИ усвоит абстрактный паттерн легкового автомобиля, то дальше он уже самостоятельно додумает все конкретные атрибуты (цвет, габариты, форма), характерные для подобных объектов. Такой подход должен сделать процесс обучения автономного транспорта существенно более быстрым и эффективным.
ИИ, обладая воображением, сможет самостоятельно распознавать цвет, габариты, форму других автомобилей на дорогах, что улучшит процесс обучения автономного транспортаК тому же новый алгоритм, теоретически, позволит автономным машинам самостоятельно моделировать различные варианты развития дорожной ситуации (даже такие, которых не было во время непосредственного обучения нейросети), чтобы избегать опасных сценариев. Авторы проекта полагают, что модель сможет найти применение также и в фармакологии, помогая выделять основные функции известных лекарств, а затем, с помощью метода рекомбинации на их основе синтезировать новые препараты.
«ИИ с его стандартными способностями к имитации человеческих действий показал всему миру, как можно облегчить жизнь человеку, ускорить или усовершенствовать важнейшие процессы. А теперь мы видим, как ИИ становится сложнее и приобретает одно из самых уникальных качеств человека - воображение. Думаю, что новый метод будет востребован не только в области построения беспилотных автомобилей и медицине, хотя это, несомненно, одни из самых важных и нужных направлений. Считаю, что эти способности могут быть использованы также для борьбы с преступностью, например, для выявления мошеннических схем. А, значит, технология будет востребована у страховых компаний или банков», - комментирует Александр Тихонов, генеральный директор SAS Russia.