Hoolimata hiljuti tehtud olulistest edusammudest, on masinnägemissüsteemid oma bioloogilistest kolleegidest kaugel. See kehtib mitte ainult teabe töötlemise kiiruse, vaid ka töökindluse kohta. Fakt on see, et aju on võimeline objekte ära tundma, sõltumata sellest, milline selle osa on hetkel nähtav. Ja mõnikord isegi üldise konteksti põhjal. Nii õpetasid USA eksperdid AI-d.
Arengu eest vastutavad Los Angelese California ülikooli ja Stanfordi ülikooli teadlased ning nende süsteem näeb tänu sellele samale meetodile, mida meie, ka ümbritsevat maailma näha. Riikliku Teaduste Akadeemia Toimetiste toimetuse sõnul suudab süsteem tuvastada objekte ainult nende osade põhjal, mis varem polnud ühegi AI jaoks saadaval.
Uue meetodi õppimise protsess koosneb kolmest järjestikust etapist. Pärast seda, kui süsteemil on palutud objekt leida, jagab see pildi väiksemateks tükkideks. Ülaltoodud joonis näitab, kuidas süsteem tuvastab objekti just selliste väikeste osade põhjal. Seejärel analüüsitakse igat osa eraldi ja tuvastatakse selle seosed üldpildi teiste objektidega. Pärast seda "vaatab" AI uuesti kogu pildi üle ja tuvastab, millised pildi osad on algse objektiga seotud ja millised mitte. Noh, siis hakkas AI koolitama arvukalt võrgust tehtud fotosid ja videoid.
Viimases etapis testisid teadlased süsteemi enam kui 9000 pildi peal inimestest ja erinevatest objektidest ning tunnistasid igal juhul, et see pole vähemalt halvem kui tohutu kogemusega AI, kuid koolitatud "vana" meetodi abil.
Vladimir Kuznetsov
