Foto: Getty Images
Denken Sie daran zurück, im Jahr 2016, wenn jeder Entsendung diese Schaufensterpuppe Challenge videos? Nun, es stellt sich heraus, dass statt sammeln Staub in Ye Olde Meme-Archiv, Google-Forscher mithilfe des videos zu helfen, Zug-Roboter, um besser navigieren Ihrer Umgebung.
Während die Menschen sind natürlich in der Lage, um ein 2D-video-und verstehen es gefilmt wurde in einem 3D-Raum, Roboter nicht so gut an, dass noch. Das ist Teil der Grund, warum Roboter kämpfen, um autonom zu navigieren, neue Bereiche, und es ist auch eine Herausforderung, wenn es um den Aufbau von self-driving cars.
Stellt sich heraus, die Puppe Herausforderung, den perfekten Datensatz für die Lehre von Robotern, wie Sie wahrnehmen, um Tiefe in ein 2D-Bild. Wenn Sie geschehen, um zu Leben unter einem Felsen in 2016, die Herausforderung, die eine Gruppe von Menschen, die das einfrieren im Ort—oft in dynamischen Posen, während die person die Aufnahme bewegt sich der Aufnahme der Szene aus verschiedenen Blickwinkeln.

2001: A Space Odyssey” Ist Sogar noch Verrückter, Nachdem Sie Durch Google Neuronalen Netzwerk
Mutter Gottes, dass cool aussehende.
Lesen Sie mehr Lesen
Der nicht nummerierte videos auf YouTube hochgeladen, wählten die Forscher 2.000 von Ihnen. Sie dann gefiltert, die clips zu entfernen, die ungeeignet für die Ausbildung—wenn jemand, sagen wir, unfroze, verwendet fisheye-Objektive, oder hatte synthetischen Hintergründe, die dazu führen könnten geschlafen Ergebnisse. Der endgültige Datensatz wurde dann verwendet, um das trainieren eines neuronalen Netzwerks, das konnte voraussagen, die Tiefe eines Objekts in einem video. Nach der Papier-Abschluss, die Genauigkeit ist wesentlich höher mit dieser Methode als die bisherigen state-of-the-art-Methoden.
Es gibt jedoch einige Einschränkungen. Die Forscher stellten fest, dass Ihre Methode vielleicht nicht ganz so genau, wenn es um Autos geht und Schatten. Allerdings haben Sie Ihre Daten-set der öffentlichkeit. So, wie wissen Sie, ob Ihre besonderen Schaufensterpuppe Challenge-video verwendet wurde, in dem set? Die kurze Antwort ist: Sie nicht.
Laut MIT Technology Review, die zunächst berichtete über die Studie, KI-Forscher Häufig kratzen öffentlich verfügbaren Bilder zu trainieren bots. Und fortgeschrittene die Modelle, die die Forscher verwenden, desto mehr Daten müssen Sie zum trainieren der neuronalen Netze. Also, wenn Sie Videos auf YouTube hochladen, und ein KI-Forscher geschieht, zu denken, es hilft, die lehren, ein neuronales Netz, wie Sie besser zu navigieren, auch, das Sie hochgeladen haben, Ihre video-und machte es öffentlich zugänglich.
Microsoft hat vor kurzem gelöscht, seine Promi-Datenbank von 100.000 Gesichter aus dem internet. Obwohl es wurde angeblich von Persönlichkeiten, nur, es wurde festgestellt, dass die Gesichter von Privatpersonen auch Ihren Weg in das set. Plus, während das set wurde ausschließlich für Akademische Zwecke nur, die MS-Celeb-set wurde von privaten Unternehmen—einschließlich derer in China, die Gesichts-Erkennung überwachung.
Sicher, dass kann ein bisschen beunruhigend, aber lass nicht zu, dass Sie aufhören von teilen Ihrer Fotos und #livingyourbestlife. Gerecht halten Sie im Verstand es gibt eine chance, dass vielleicht Instagramming Ihren pizza-könnte auch sein Unterricht, eine Maschine, wie zu Kochen.
Teilen Sie Diese Geschichte