Raziskovalci iz IBM, MIT, Harvarda in DeepMind so na konferenci ICLR 2020 predstavili raziskovalce iz IBM, MIT, Harvarda in DeepMind na konferenci ICLR 2020, poroča TheNextweb 17. maja.
Novo okolje podatkov in podatkov, predstavljeno na ICLR 2020, se imenuje CoLlision Events for Video Representation and Reasoning ali CLEVRER. Temeljijo na CLEVR, vizualnem nizu vprašanj in odgovorov, ki so ga leta 2017 razvili na univerzi Stanford. CLEVR je niz nalog, ki predstavljajo fotografije trdih predmetov. Agent AI mora biti sposoben analizirati prizor in odgovoriti na več vprašanj o številu predmetov, njihovih lastnosti in njihovih prostorskih razmerjih.
Kot rešitev težke naloge za klasični AI so raziskovalci predstavili model nevro-simbolnega dinamičnega mišljenja, kombinacijo nevronskih mrež in simbolično umetno inteligenco.
Rezultati so pokazali, da vključitev nevronskih mrež in simboličnih programov v en model AI lahko združi njihove prednosti in premaguje njihove slabosti. "Simbolična reprezentacija zagotavlja močan skupni okvir za vizijo, jezik, dinamiko in vzročnost," ugotavljajo avtorji in dodajajo, da simbolični programi omogočajo modelu, da "jasno zajame kompozicijo, ki temelji na vzročni strukturi videoposnetka in logiko vprašanja."
Prednosti takšnih sistemov so omejene z brezpogojnimi pomanjkljivostmi. Podatki, ki se uporabljajo za usposabljanje modela, zahtevajo dodatne pripombe, ki so v aplikacijah iz resničnega sveta lahko preveč lahke in drage.