Facebook研究人员推出了一种新的人工智能模型,可以从互联网上任何未标记的图像中学习,这也是一个突破。尽管该团队的研究仍处于初期阶段,但他们希望能将“革命”引入计算机视觉领域。Facebook的研究人员将该项目的数据库用作评估SEER绩效的基准。他们发现,自监督模型在低空拍摄、目标检测、分割和图像分类等任务上优于最新的监督人工智能系统。
这种被称为自监督学习的方法在人工智能领域已经很成熟:它是由一些系统组成的,这些系统可以直接从给定的信息中学习,而无需依赖仔细标记的数据集来教它们如何执行任务,例如识别照片中的对象或翻译文本。
据Facebook首席科学家YannLecun称,这也是最有希望的方法之一,可以用背景知识或“常识”来构建机器,以解决远远超出当今人工智能的任务。“与现有的在Imagenet数据集上训练的自监督计算机视觉模型相比,Seer是第一个可以在互联网上随机训练图像的完全自监督计算机视觉模型”,研究人员表示,这意味着人类标签数据耗时费力的工作有可能得到解决。
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