Guest
Оригинальное название: Why Computer Vision Is a Hard Problem for AI Ссылка на оригинальное видео: Дата публикации оригинала: 24 октября 2023 г. Переведенное описание: Ученый-компьютерщик Алексей Эфрос страдает плохим зрением, но вряд ли это является профессиональной неудачей. Это помогло ему понять, как компьютеры могут научиться видеть. В Исследовательской лаборатории искусственного интеллекта Беркли (BAIR) Эфрос объединяет огромные наборы онлайн-данных с алгоритмами машинного обучения для понимания, моделирования и воссоздания визуального мира. Его работы используются в iPhone, Adobe Photoshop, технологиях беспилотных автомобилей и робототехнике. В 2016 году Ассоциация вычислительной техники наградила его Премией в области компьютерных технологий за работу по созданию реалистичных синтетических изображений, назвав его «алхимиком изображений». В этом видео Эфрос рассказывает о проблемах и изменении парадигм компьютерного зрения для ИИ. 00:00 Почему зрение — сложная проблема 1:18 История компьютерного зрения 2:01 Научная сверхспособность Алексея 3:14 Роль крупномасштабных данных 3:37 Компьютерное зрение в лаборатории искусственного интеллекта Беркли 4:15 Недостатки контролируемого обучения 4:57 Самостоятельное обучение 5:33 Тренировка во время тестирования 7:08 Будущее компьютерного зрения Прочтите сопутствующую статью в журнале Quanta: - ПОСЕТИТЕ наш сайт: - ПОСТАВЬТЕ нам НРАВИТСЯ на Facebook: - СЛЕДУЙТЕ за нами в Твиттере: Журнал Quanta — редакционно независимое издание, поддерживаемое Фондом Саймонса:
