Trotz der in letzter Zeit erzielten bedeutenden Fortschritte liegen Bildverarbeitungssysteme weit hinter ihren biologischen Gegenstücken zurück. Dies gilt nicht nur für die Geschwindigkeit der Informationsverarbeitung, sondern auch für die Zuverlässigkeit. Tatsache ist, dass das Gehirn Objekte erkennen kann, unabhängig davon, welcher Teil davon gerade sichtbar ist. Und manchmal sogar basierend auf dem Gesamtkontext. Auf diese Weise wurde KI von US-Experten unterrichtet.
Wissenschaftler der University of California in Los Angeles und der Stanford University sind für die Entwicklung verantwortlich und ihr System kann dank der gleichen Methode, die wir verwenden, die Welt um sich herum sehen. Laut der Redaktion der Proceedings der National Academy of Sciences kann das System Objekte nur anhand einiger ihrer Teile identifizieren, die bisher keiner KI zur Verfügung standen.
Der Prozess des Lernens einer neuen Methode selbst besteht aus drei aufeinander folgenden Schritten. Nachdem das System aufgefordert wurde, ein Objekt zu finden, zerlegt es das Bild in kleinere Teile. Die obige Abbildung zeigt, wie das System ein Objekt anhand solcher Kleinteile identifiziert. Dann wird jedes Teil separat analysiert und seine Verbindungen mit anderen Objekten des Gesamtbildes werden identifiziert. Danach "betrachtet" die KI erneut das gesamte Bild und identifiziert, welche Teile des Bildes sich auf das Originalobjekt beziehen und welche nicht. Nun, dann begann die KI mit zahlreichen Fotos und Videos aus dem Netzwerk zu trainieren.
In der letzten Phase testeten Wissenschaftler das System an mehr als 9000 Bildern von Menschen und verschiedenen Objekten und erkannten in allen Fällen, was erforderlich war, zumindest nicht schlechter als eine KI mit großer Erfahrung, die jedoch nach der "alten" Methode trainiert wurde.
Vladimir Kuznetsov
