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AI Facebook推進(jìn)計算機(jī)視覺革命：無標(biāo)記數(shù)據(jù)也能找到數(shù)據(jù)集

機(jī)器學(xué)習(xí)基本上能夠完成各項任務(wù)，只要你能提供充足的數(shù)據(jù)對其進(jìn)行培訓(xùn) 。但要做到這點(diǎn)，往往是很困難的 。研究人員一直在尋找一種方法，為人工智能添加一點(diǎn)“常識”，這樣你就不必在它明白“什么是貓”之前給它看 500 張貓的照片 。
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Facebook 的最新研究在減少數(shù)據(jù)瓶頸方面邁出了一大步 。該公司強(qiáng)大的人工智能研究部門多年來一直在研究如何推進(jìn)和擴(kuò)展先進(jìn)的計算機(jī)視覺算法，取得了穩(wěn)定的進(jìn)展，并與研究界的其他人士分享 。Facebook 特別追求的一個有趣的發(fā)展是所謂的“半監(jiān)督式學(xué)習(xí)”（semi-supervised learning） 。
一般來說，當(dāng)你想訓(xùn)練人工智能時，你會想到像前面提到的500張貓的圖片--已經(jīng)被選擇和標(biāo)記的圖片（這可能意味著勾勒出貓的輪廓，在貓的周圍放一個盒子，或者只是說那里有一只貓），這樣機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)就可以把一個算法放在一起，使貓的識別過程自動化 。當(dāng)然，如果你想做狗或馬，你需要500張狗的照片，500張馬的照片，等等--它的規(guī)模是線性的，這是一個你永遠(yuǎn)不想在技術(shù)領(lǐng)域看到的詞 。
半監(jiān)督式學(xué)習(xí)是“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”（unsupervised learning）的相對應(yīng)，也就是在沒有任何標(biāo)記數(shù)據(jù)的情況下找出數(shù)據(jù)集的重要部分 。它并不是隨心所欲，還是有結(jié)構(gòu)的；例如，想象一下，你給系統(tǒng)一千個句子來研究，然后再給它看10個缺少幾個詞的句子 。該系統(tǒng)可能會根據(jù)它在前一千個句子中看到的內(nèi)容，做一個體面的工作來填補(bǔ)這些空白 。
但是對于圖片和視頻來說，這就不那么容易了--它們并不那么直接或可預(yù)測 。但 Facebook 的研究人員已經(jīng)表明，雖然這可能不容易，但它是可能的，而且事實(shí)上非常有效 。DINO 系統(tǒng)（代表沒有標(biāo)簽的知識靜止 DIstillation of knowledge with NO labels）能夠?qū)W習(xí)在沒有任何標(biāo)簽數(shù)據(jù)的情況下，在人、動物和物體的視頻中很好地找到感興趣的對象 。
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它通過將視頻視為不是按順序逐一分析的圖像序列，而是一個復(fù)雜的、相互關(guān)聯(lián)的集合，就像 "一連串的詞 "和 "一個句子 "之間的區(qū)別 。通過關(guān)注視頻的中間和結(jié)尾以及開頭，代理可以獲得一種感覺，比如 "具有這種一般形狀的物體從左到右" 。這些信息可以反饋到其他知識中，比如當(dāng)右邊的物體與第一個物體重疊時，系統(tǒng)知道它們不是同一種東西，只是在這些幀中接觸 。而這些知識反過來又可以應(yīng)用于其他情況 。換句話說，它發(fā)展了一種基本的視覺意義感，而且只需對新物體進(jìn)行極少的訓(xùn)練就能做到 。
【AI|Facebook推進(jìn)計算機(jī)視覺革命：無標(biāo)記數(shù)據(jù)也能找到數(shù)據(jù)集】與傳統(tǒng)的訓(xùn)練系統(tǒng)相比，它的表現(xiàn)很好--而且更有親和力和可解釋性 。例如，雖然一個經(jīng)過 500 張狗圖片和 500 張貓圖片訓(xùn)練的人工智能可以識別這兩張圖片，但它不會真正知道它們在任何方面都是相似的 。但是DINO--盡管它無法具體說明--知道它們在視覺上是相似的，無論如何比它們和汽車更相似，而且元數(shù)據(jù)和背景在它的記憶中是可見的 。在它的那種數(shù)字認(rèn)知空間中，狗和貓比狗和山更 "接近" 。

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