Wenn wir künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen hören, stellen wir uns einen Computer vor, der selbst denken und lernen kann. Das heißt, praktisch als Mensch.
Wir nehmen die Welt durch eine Kombination mehrerer Sinne wahr, wie Sehen, Hören und Spracherkennung. Aber Maschinen interpretieren die Welt mit Hilfe von Daten, die von Algorithmen verarbeitet werden. Das heißt, wenn die Maschine ein Foto sieht, übersetzt sie es in eine Reihe von Metadaten, die sie zur Ausführung der Aufgabe verwendet. Und wenn Sie die Aufgabe verkomplizieren, d. H. Wo neben dem Bild auch Ton zu hören sein wird, beginnt die KI, sich zu verlieren.
„Das Hauptproblem dabei ist, wie kann eine Maschine diese unterschiedlichen Modalitäten in Einklang bringen? Für uns Menschen ist es einfach. Wir sehen ein Auto, und dann hören wir das Geräusch eines vorbeifahrenden Autos, und wir wissen, dass es dasselbe ist. Aber für maschinelles Lernen ist nicht alles so einfach", — sagte Oleksandr Liu, Doktorand am Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) und Erstautor eines Artikels, der sich diesem Problem widmet.
Liu und seine Kollegen entwickelten eine Methode der künstlichen Intelligenz, die lernt, Daten so darzustellen, dass Konzepte erfasst werden, die visuellen und akustischen Modalitäten gemeinsam sind. Beispielsweise kann ihre Methode lernen, dass die Handlung eines weinenden Kindes in einem Video mit dem Wort „weinen“ in einem Audioclip zusammenhängt. Mit diesem Wissen kann ihr maschinelles Lernmodell bestimmen, wo eine bestimmte Aktion in einem Video auftritt, und sie erkennen.
Diese Methode könnte eines Tages verwendet werden, um Robotern dabei zu helfen, Konzepte in der Welt durch Wahrnehmung zu lernen, ähnlich wie es Menschen tun. Das Modell weist noch einige Einschränkungen auf, die die Wissenschaftler in zukünftigen Arbeiten angehen möchten. Bisher konzentrierte sich ihre Forschung auf Daten von zwei Modalitäten gleichzeitig, aber in der realen Welt sind Menschen gleichzeitig mit vielen Datenströmen konfrontiert, die sie ohne nachzudenken verarbeiten. Das müssen Maschinen noch lernen.
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