ככל שהטכנולוגיה מתקדמת, מדענים והנדסאים מוצאים דרכים חדשות לשפר מערכות בינה מלאכותית (AI). אחת התחומים בהם נעשה דגש הוא לאפשר למודלי AI לראות את העולם דומה יותר לאנשים, עם תקוות לשפר בטיחות הנהיגה ולהגיע לתובנות בתנהגות האדם.
לא כמו באנשים, היכולת לראות אובייקטים בראיה הפריפרית חסרת למודלי AI. במילוי הפער הזה עשו מחקרנים מMIT צעד חשוב. בתקשורת מערכת תמונה שמדמה ראיה פריפרית, הם הצליחו לאמן מודלי AI כדי לגלות אובייקטים בפריפריה הוויזואלית שלהם.
תוצאות המחקר הצביעו כי המודלים המלומדים עם מערכת הנתונים הזו הציגו שיפור בגילוי האובייקטים בפריפריה. למרות שהמודלים עדיין ביצעו פחות טוב מאנשים, התפתחות זו הניחה את היסוד להתקדמויות עתידיות בתחום התיאום של AI.
מעניין כי המחקרנים גילו כי גודל האובייקטים וכמות העכשן הוויזואלי בסצנה לא השפיעו משמעותית על ביצועי המודלים של AI. הם ציינו שעשויים להיות גורמים נוספים פועלים, מרמזים על אפשרות שמשהו בסיסי חסר במודלים הנוכחיים.
ושה דוטל, מאבח"א ומחבר במחקר, הדגיש את הצורך לגלות מה די חסר במודלים של AI. למרות ההתקדמות שנעשתה, יש עוד עבודה לבניינה על מנת להשיג מערכות AI שמתקרבות בצורה קרובה יותר לתפיסת ראיית אנוש.
שיפור מודלי AI עם ראיה פריפרית יכול לשפר בצורה משמעותית את בטיחות הנהיגה. על ידי ציוד רכבים אוטונומיים ביכולת זו, יכולים לגלות מכשות קרובות יותר ולצפות בתגובות של נהגים אנושיים. טכנולוגיה זו עשויה להיות רכיב מרכזי במימוש של כלי רכב אוטונומיים לחלוטין שיכולים להבין ולנווט בעולם כמו אנשים.
למרות שיש עדיין אתגרים לפתור, פיתוח מערכת AI עם ראיה פריפרית מביא אותנו קרוב יותר לעתיד בטוח ואמין יותר בכבישים. מחקר מתמיד בתחום זה יוביל בלעד ספק להתקדמויות עוד יותר מרגשות בתחום התיאום ב- AI.
שאלות נפוצות – מודלים AI עם ראיה פריפרית
1. מהו מוקד המחקר שנעשה על ידי מIT?
מחקר שנעשה על ידי מIT מתמקד באפשרות להפעיל מודלים AI לראות את העולם דומה יותר לאנשים על ידי פיתוח מערכת תמונה המדמה ראית פריפרית.
2. למה מודלי AI חסרים היכולת לראות אובייקטים בראיה הפריפרית שלהם?
בניגוד לאנשים, מודלי AI חסרים ביכולת לראות אובייקטים בראית פריפרית.
3. איזה התקדמות נעשתה על ידי צוות המחקר של מIT?
הצוות של מIT התקדם על ידי אימון מודלי AI עם מערכת תמונה שנפתחה, המאפשרת להם לזהות אובייקטים בפריפריה הוויזואלית שלהם.
4. איך ביצעו המודלים הAI בהשוואה לאנשים בגילוי של אובייקטים בפריפריה?
המודלים AI שנלמדו עם מערכת הנתונים הציגו שיפור בגילוי אובייקטים בפריפריה, אף על פי שהם עדיין ביצעו פחות טוב מאנשים.
5. האם גודל האובייקטים ועכשווין הוויזואלי השפיעו על ביצועי המודלים AI?
באופן מעניין, גודל האובייקטים ועכשווין הוויזואלי לא השפיעו באופן משמעותי על ביצועי המודלים AI, מרמזים על כך שיתכן שישנם גורמים אחרים שמשפיעים.
6. למה יש צורך לגלות מה חסר במודלים של AI?
יש צורך לגלות מה חסר במודלים של AI מאחר שלמרות ההתקדמות שנעשתה, עדיין יש עבודה לבניינה על מנת להשיג מערכות AI שמתרחזות בצורה קרובה יותר לתפיסת ראיית אנוש.
7. איך בינתיים המלכוד בשיפור מודלי AI עם ראיה פריפרית לשיפור בטיחות הנהיגה?
שיפור מודלי AI עם ראיה פריפרית עשוי לעזור לרכבים אוטונומיים לזהות מכשות מתקרבות ולצפות בתגובות של נהיגים אנושיים, מה שסופו של דבר יש עוד לענות על השאלות הפוטנציאליות של מערכות אלו.
8. מהן האפליקציות הפוטנציאליות של מערכות AI עם ראיה פריפרית?
מערכות AI עם ראיה פריפרית עשויות להיות מרכזיות במימוש רכבים אוטונומיים בתור מובן שתוכל להבין ולנווט בעולם כמו בני אדם.
9. מה מעכשיו פוטנציאל לתחום התיאום של AI?
המחקר המתמיד בתחום יוביל להתקדמויות עוד יותר מרגשות בתחום התיאום באל IA.
מונחים מפתח:
– בינה מלאכותית (AI): טכנולוגיה המאפשרת למכונות לבצע משימות שדרוש לאנשים כדי לבצע.
– ראית פריפרית: היכולת לראות אובייקטים או תנועה מחוץ לקו ראיה ישירה, לעבר הקצוות או לצדדים.
– זיהוי אובייקטים: התהליך שבו מתקבלים ונמצאים אובייקטים בתמונה או בסרטון.
The source of the article is from the blog cheap-sound.com