Naukowcy w ciągu ostatnich lat dokonali znacznych postępów w robotyce i sztucznej inteligencji. Jednak maszyny nadal nie są idealne, głównie dlatego, że nie potrafią uczyć się tak jak człowiek
i nie posiadają zdrowego rozsądku.
W amerykańskim Uniwersytecie Carnegie Mellon naukowcy prowadzą projekt, którego celem jest nauczenie komputera bardziej efektywnego sposobu uczenia się, na wzór tego jak robi to człowiek. Program komputerowy The Never Ending Image Learner (NEIL) uczy maszynę zdrowego rozsądku poprzez całodobowe analizowanie zdjęć, co pomoże jej "zrozumieć" świat wizualny. Badanie jest finansowane przez Biuro ds. Badań dla amerykańskiej marynarki (ONR) i Google.
Podczas czterech pierwszych miesięcy działania programu komputer zdołał przeanalizować 3 miliony zdjęć. Maszyna zidentyfikowała półtora tysiąca obiektów z 500 tysięcy zdjęć, 1.200 scen analizując setki tysięcy obrazków oraz dokonała 2.500 skojarzeń. Dzięki temu projektowi, komputer "zrozumiał" między innymi:
- "Airbus_330" może być swego rodzaju / podobny do "samolot"
- "Jeleń" może być swego rodzaju / podobny do "antylopa"
- "Samochód" może mieć część, "koło"
- "Krzywa_wieża" może zostać znaleziona w "Piza"
- "Zebra" może zostać znaleziona w "Sawanna"
- "Las_bambusowy" może być / może mieć "pionowe_linie"Naukowcy twierdzą, że czasami pojawiają się również błędy w "rozumowaniu” robota, dlatego ludzie nadal muszą angażować się w proces nauki. Kolejnym powodem, dla którego uruchomiono projekt NEIL jest stworzenie największej na świecie bazy danych wizualnych gdzie obiekty, sceny, działania, atrybuty i relacje kontekstowe mogą zostać oznakowane i skatalogowane.
Źródło: