Navorsing toon hoe AI sien deur die spieël

Die teks is agteruit. Horlosies loop antikloksgewys. Motors te ry aan die verkeerde kant van die pad. Regterhand geword links hande.

Gefassineer deur hoe weerspieëling verander beelde in subtiele en nie-so-subtiele maniere, 'n span van Cornell Universiteit navorsers gebruik kunsmatige intelligensie te ondersoek wat stel oorspronklike afgesien van hul refleksies. Hul algoritmes geleer om af te haal op onverwagte leidrade soos hare dele, staar rigting en, verbasend, baarde, bevindinge met implikasies vir opleiding masjien leer modelle en die opsporing van valse beelde.

"Die heelal is nie simmetries. As jy 'n beeld te draai, is daar verskille," het Noag Snavely, medeprofessor van rekenaarwetenskap by Cornell Tech en senior outeur van die studie, "Visuele Chiraliteit," aangebied by die 2020 Konferensie oor Computer Vision en patroonherkenning, gehou feitlik 14-19 Junie. "Ek is gefassineer deur die ontdekkings wat jy kan maak met nuwe maniere van pik inligting."

Zhiqui Lin is die koerant se eerste skrywer; mede-outeurs is Abe Davis, assistent-professor van rekenaarwetenskap, en Cornell Tech-doktorale navorser Jin Son

Onderskeid tussen oorspronklike beelde en refleksies is 'n verrassend maklike taak vir AI, Snavely gesê, 'n basiese diep leer algoritme kan vinnig leer hoe om te klassifiseer as 'n beeld is omgekeer met 60% tot 90% akkuraatheid, afhangende van die aard van die beelde wat gebruik word om lei die algoritme. Baie van die leidrade dit optel op is moeilik vir mense om kennisgewing.

advertensie