Ученые смогли значительно увеличить скорость обучения ИИ

Исследователи нашли способ объединить творческий потенциал человека и творческий потенциал искусственного интеллекта (ИИ), чтобы значительно повысить эффективность глубокого обучения.

Команда под руководством Александра Вонга, научного руководителя в области искусственного интеллекта из Канады, разработала новый тип компактного семейства нейронных сетей, которое может работать на смартфонах, планшетах и других мобильных устройствах.

Сети, называемые AttoNets, используются для классификации изображений и сегментации объектов, но также могут работать с видео для распознавания действий, оценки позы, генерации изображений и других задач визуального восприятия.

"Проблема современных нейронных сетей заключается в том, что они создаются вручную, громоздки, сложны в создании и трудные для запуска в любой реальной ситуации", — сказал Вонг, который стал также одним из основателей стартапа DarwinAI для коммерциализации данной технологии. "Наши же нейронные сети являются небольшими и гибкими и могут иметь огромное значение для автомобильной, аэрокосмической, сельскохозяйственной, финансовой и электронной отрасли".

Технология под названием Generative Synthesis недавно была одобрена Intel, а в недавней статье Electronics Ventures было показано, что она значительно ускоряет процесс глубокого обучения в такой области, как автономное вождение. Глубокое обучение считается передовым краем развития ИИ. Сложные искусственные нейронные сети имитируют когнитивные возможности человеческого мозга, чтобы учиться и принимать решения.

Кроме того, ученик Вонга Десмонд Лин недавно представил свой доклад на ежегодной конференции 2019 Expo по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) в Лонг-Бич, Калифорния.