MIT का नया एल्गोरिथम मानव संपर्क को पूर्ववत कर सकता है जिससे वे अवाक हो जाएं

अन्य लोगों को पढ़ने में हमारी असमर्थता कुछ उच्च महाकाव्य पाँच विफलताओं और चूमा चुम्बन का कारण बनी। जीवन भर के अनुभव के बाद भी, मानवीय बातचीत का अनुमान लगाना कठिन है। लेकिन MIT के कंप्यूटर साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लैबोरेटरी के शोधकर्ताओं को लगता है कि वे मदद कर सकते हैं: एक नए डीप-लर्निंग एल्गोरिथम के साथ, जो यह अनुमान लगा सकता है कि दो लोग कब गले लगेंगे, चुंबन लेंगे, हाथ मिलाएंगे या फिर पांच या उससे अधिक, उन्होंने भविष्य के लिए एक बड़ा कदम उठाया उन अजीब क्षणों से रहित।

वे अपने नए एल्गोरिथ्म की उम्मीद कर रहे हैं - जैसे कि YouTube वीडियो और टीवी शो के 600 घंटे प्रशिक्षित कार्यालय, स्क्रब्स, बिग बैंग थ्योरी, तथा मायूस गृहिणियां - कम सामाजिक रूप से अजीब रोबोटों को प्रोग्राम करने के लिए और Google ग्लास-शैली के हेडसेट्स को विकसित करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है ताकि हमारे लिए कार्य करने से पहले हमें भी याद करने का मौका मिल सके। भविष्य में वे कल्पना नहीं कर रहे हैं, आप कभी भी अपने सहकर्मी के साथ उच्च-पाँच को प्रसारित करने का मौका नहीं छोड़ेंगे।

यह एहसास करते हुए कि रोबोट उसी तरह से सामाजिक होना सीखते हैं जिस तरह से हम एल्गोरिदम की सफलता के लिए महत्वपूर्ण थे। "मनुष्य अनुभव के माध्यम से स्वचालित रूप से कार्यों का अनुमान लगाने के लिए सीखता है, जो एक ही तरह के सामान्य ज्ञान के साथ कंप्यूटरों की नकल करने की कोशिश में हमारी दिलचस्पी है," CSAIL पीएच.डी. छात्र कार्ल वॉनड्रिक, संबंधित पेपर पर पहले लेखक को इस सप्ताह कंप्यूटर कॉन्फ्रेंस और पैटर्न मान्यता पर अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में प्रस्तुत किया गया। "हम यह दिखाना चाहते थे कि केवल बड़ी मात्रा में वीडियो देखने से, कंप्यूटर अपने परिवेश के बारे में लगातार भविष्यवाणी करने के लिए पर्याप्त ज्ञान प्राप्त कर सकते हैं।"

वोंड्रिक और उनकी टीम ने एल्गोरिथ्म के कई "न्यूरल नेटवर्क" को इस मामले में, जिम और पाम के उच्च पांच के घंटों, और माइक और सुसान के शानदार चुंबन का विश्लेषण करने के लिए अपने दम पर सिखाया। फैले हुए हाथ, एक उठाए हुए हाथ, या एक लंबे समय तक टकटकी जैसे कारकों को ध्यान में रखते हुए, प्रत्येक तंत्रिका नेटवर्क ने अनुमान लगाया कि अगले सेकंड में क्या होने वाला था, और नेटवर्क की आम सहमति को अंतिम "भविष्यवाणी" के रूप में लिया गया था। अध्ययन।

एल्गोरिथ्म ने इसे ठीक 43 प्रतिशत समय पर प्राप्त किया। जबकि यह सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त नहीं है कि हमारी दिन-प्रतिदिन की बातचीत कम अजीब होगी, यह मौजूदा एल्गोरिदम पर एक बड़ा सुधार है, जिसमें केवल 36 प्रतिशत की सटीकता है।

इसके अलावा, मनुष्य केवल 71 प्रतिशत कार्यों की भविष्यवाणी कर सकते हैं। हम जो भी सहायता प्राप्त कर सकते हैं, हमें वह चाहिए।

अध्ययन के दूसरे भाग में, एल्गोरिदम को यह अनुमान लगाने के लिए सिखाया गया था कि किस वस्तु - घरेलू सिटकॉम स्टेपल्स जैसे कि रिमोट्स, व्यंजन और कचरा डिब्बे - पांच सेकंड बाद दृश्य में दिखाई देंगे। उदाहरण के लिए, यदि माइक्रोवेव का दरवाजा खोला जाता है, तो एक अपेक्षाकृत उच्च संभावना है कि एक मग आगे दिखाई देगा।

उनका एल्गोरिथ्म अभी तक Google ग्लास के लिए पर्याप्त सटीक नहीं है, लेकिन सह-लेखक एंटोनियो टोराल्बा, पीएच.डी. - एक Google संकाय अनुसंधान पुरस्कार और वॉनड्रिक द्वारा Google Ph.D के साथ काम करने के लिए वित्त पोषित। फेलोशिप - हम शर्त लगा सकते हैं कि वह वहां पहुंच जाए। एल्गोरिथ्म के भविष्य के संस्करणों, वोंड्रिक की भविष्यवाणी की जाती है, का उपयोग रोबोटों को मनुष्यों के साथ बातचीत करने या यहां तक ​​कि जब कोई व्यक्ति गिरता है या घायल हो जाता है तो पंजीकरण करने के लिए सुरक्षा कैमरे सिखाता है।

"एक वीडियो ऐसा नहीं है, जैसे 'अपनी खुद की साहसिक पुस्तक चुनें" जहां आप सभी संभावित रास्तों को देख सकते हैं, "लॉन्ड्रिक कहते हैं। "भविष्य स्वाभाविक रूप से अस्पष्ट है, इसलिए यह एक ऐसी प्रणाली विकसित करने के लिए खुद को चुनौती देने के लिए रोमांचक है जो इन अभ्यावेदन का उपयोग करके सभी संभावनाओं का अनुमान लगाता है।"