人工智能已经证明自己的能力数量的任务但是现在,人工智能终于可以想象对象应该是什么样子的,尽管没有看到他们。研究人员已经启用了一个新的人工智能系统,允许人工智能去想象。

科学家的目标是提供人类视觉灵感泛化能力

根据照顾叶云豪通用电气南加州大学的计算机科学家或南加州大学指出,受人类视觉泛化能力为了模拟机器是人类想象力的能力。指出,人类是能够独立学习知识的属性和组合它们为了想象一个新对象。

据报道,论文试图通过神经网络模拟整个过程。主要的关键是外推。这意味着能够用一个巨大的训练数据,通过银行是看不见的。这个人工智能应该是困难的,因为它被训练发现特定的模式,而不是更广泛的属性。

新方法与可控分表示

团队已经能够想出一个可控分表示学习。这是通过使用一个方法通常接近创造深假货的理清不同部分的样本。这就像分离运动和身份出现在deepfake视频。

根据ScienceAlert,这意味着如果一个AI能够看到一个红色的车,一辆蓝色的汽车,它还可以“想象”红色自行车将会是什么样子,尽管没有看到。研究人员建立一个框架,称为组监督学习。

人工智能识别相似点和不同点

内的一个主要创新技术是处理样品内群体而不是个人。万博体育登录首页这将建立它们之间的语义联系。斯蒂芬·霍金曾警告说人工智能可以取代人类。

人工智能可以识别相似和不同的样本,它认为通过使用知识为了生产是全新的东西。根据劳伦Itti南加州大学的计算机科学家,新的解开纠结的方法将真正释放一个新的想象力在人工智能系统。这将使他们更接近人类理解世界的方式。

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减少人工智能的偏见

看到的想法明显不是全新的OpenReview。然而,研究人员采取进一步的概念,使该方法更灵活,也与其他数据类型兼容。他们还使整个框架开源其他科学家更好地利用它人工智能已经广泛使用在日常活动。

在未来,公司开发的系统可以帮助防止直接AI偏见拿走更多的敏感属性总方程使神经网络没有性别歧视和种族歧视,例如。同样的方法可以被应用到医学领域和自动驾驶汽车。

这项研究是在2021年正式提出的学习国际会议上表示。的研究可以在这里看到。

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