HKBTÜ IFLYTEK'in yıllık konferansının yorumu: 20 yıllık aralıksız birikim ve temettü uygulamaya başlama
Xin Zhiyuan Rehberi Son zamanlarda, Science alt dergisi Facebook, California Üniversitesi, Berkeley ve Texas Üniversitesi'nden araştırmacıların takviye öğrenme yoluyla "ajanın bilgilendirici görsel gözlemler elde etmesine nasıl izin verileceği" sorununu çözdükleri bir makale yayınladı. Özellikle, AI ajanı, yeni ortama "birkaç bakış atarak" tüm yeni ortamın durumunu hızlı bir şekilde çıkarabilir. AI'nın yetenekleri insanlara gittikçe yaklaşıyor.
İnsanlığa bir adım daha yakın.
Bilgisayar görme sistemine bir fotoğraf girdiğimizde, fotoğraftaki bilgileri kolayca yakalayabilirler. fakat, Bilgiyi özerk olarak yakalama Bilgisayarlı görme sistemleri için hala çok zor.
Basitçe söylemek gerekirse, biz insanlar ödülleri aşağıdaki resmin solunda ve ortasında iki farklı yönde gördüğümüzde, üçüncü yönde kupanın neye benzediğini anlamak mümkündür.
Ancak bilgisayarla görme sistemleri veya AI ajanları için bu yeteneğin gerçekleştirilmesi daha zordur.
son günlerde, Cover of Science Sub-Journal (Sience Robotics) Bu görevle ilgili derinlemesine araştırma yapmak için bir makale yayınladı ve temsilcinin Görüş sistemi bir atılım yaptı . Yapay zeka ile insanlar arasındaki mesafenin tekrar daraldığını içimi çekmeliyim!
Makale bağlantısı:
https://robotics.sciencemag.org/content/4/30/eaaw6326
Facebook, Berkeley'deki California Üniversitesi ve Austin'deki Texas Üniversitesi'nden araştırmacılar, pekiştirmeli öğrenme yoluyla sorunu çözdüler. Temsilcinin bilgi amaçlı görsel gözlem elde etmesine nasıl izin verilir? "Sorun. Özellikle yapay zeka ajanı Yeni ortama "birkaç bakış", tüm yeni ortamı çabucak çıkarabilir .
Yukarıdaki şekilde gösterildiği gibi, AI aracısı yeni ortamın anlık görüntülerini farklı yönlerde hızla alır ve bunları girdi olarak kullanır. Sahne içeriğinin tamamı, sahne içeriğinin% 20'sinden fazlasını içermeyen fotoğraflar aracılığıyla çıkarılabilir. !
