Facebook: На гребне искусственного интеллекта (+ВИДЕО)

Команда исследователей самой популярной в мире социально сети — Facebook AI Research или FAIR – активно работает над созданием новых алгоритмов в области искусственного интеллекта. Мы представляем перечень технологий, разработок и открытий, которыми может похвастаться научная элита Facebook (в лице специалистов по машинному обучению) на сегодняшний день.

В основу статьи лег материал, опубликованный около месяца назад в ньюзруме компании.

Идентификация объектов

На конференции по искусственному интеллекту NIPS команда FAIR представила новую публикацию, посвященную передовой системе, предназначенной для идентификации объектов на фотографиях. Данная система анализирует изображения на 30% быстрее и использует в 10 раз меньше обучающих данных по сравнению с другими системами.

Интеграция технологий понимания естественного языка и идентификации объектов

Ранее в этом году FAIR демонстрировала некоторые результаты работы в области понимания естественного языка, в частности, речь шла о системе на основе сетей с памятью (memory network, MemNet), способной читать короткие тексты и отвечать на вопросы по этим текстам. Сегодня Facebook представляет новую систему под названием VQA (visual Q&A, «визуальные» вопросы и ответы), которая объединяет в себе технологии понимания естественного языка и идентификации объектов. Благодаря такой интеграции пользователь может задавать системе вопросы о том, что изображено на фотографии.

Visual Question and Answering DemoEarlier this year, we showed some of our work on natural language understanding — specifically, a system called Memory Networks (MemNets) that can read and then answer questions about short texts. In this demo of a new system we call VQA, or visual Q&A, MemNets are combined with our image recognition technology, making it possible for people to ask the machine what’s in a photo.

Posted by Facebook Engineering on 3 ноября 2015 г.

Прогнозное обучение

Прогнозное обучение (predictive learning) без учителя – это технология, позволяющая предсказать, что произойдет в будущем, на основе наблюдения. Команда FAIR разработала систему, которая способна анализировать и предсказывать результаты визуальных экспериментов. Например, система может спрогнозировать, упадет ли конструкция из ненадежно установленных блоков. После всего лишь нескольких месяцев работы, система делает прогнозы с точностью 90%, что превосходит результат большинства людей.

Unsupervised Learning: Predicting Falling BlocksUnsupervised or predictive learning is the ability to understand what will happen in the future by learning from observation. To try to give computers this ability, Facebook’s artificial intelligence research team has developed a system that can “watch” a series of visual tests — in this case, sets of precariously stacked blocks that may or may not fall — and predict the outcome. After just a few months’ work, the system can now predict correctly 90 percent of the time, which is better than most humans.

Posted by Facebook Engineering on 3 ноября 2015 г.

Планирование

Чтобы обучать компьютерные системы планированию, команда FAIR создала бота для игры в настольную игру го. В данное время бот вышел на уровень других подобных систем и демонстрирует мастерство очень сильного игрока-человека. Этот результат был достигнут благодаря комбинации традиционного подхода на основе поиска, при котором в процессе игры моделируется каждый возможный ход, и системы сопоставления с образцом (pattern matching), созданной нашей командой по компьютерному зрению.

Watch an AI bot play GoTo help teach systems how to plan, Facebook’s AI research team has created an AI bot to play the board game Go. After a few months of playing, it’s already on par with the other AI-powered systems that have been published and it’s as good as a very strong human player. We’ve achieved this by combining the traditional search-based approach — modeling out each possible move as the game progresses — with a pattern-matching system built by our computer vision team.

Posted by Facebook Engineering on 3 ноября 2015 г.

Долгосрочные усилия Facebook направлены на исследования в области искусственного интеллекта, разработку новаторских подходов для обеспечения глобального доступа в Интернет, а также на развитие новых технологий виртуальной реальности с эффектом присутствия. Успехи в этих сферах позволят нам создавать более интеллектуальные и более полезные системы, а также объединить всех в этом мире.

Teaching machines to see and understandFacebook’s AI team is working to build smart systems that can enhance people’s lives. Watch this video to learn about how we’re approaching AI research and the impact this work is already having.

Posted by Facebook Engineering on 3 ноября 2015 г.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =