[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "cndo", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "cndo", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "i", "ps": "cndo", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "i", "ps": "cndo", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "cndo", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "disable": true, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "clmf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "disable": true, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "cndo", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "cndo", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "cndo", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "create", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "cndo", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223677-0", "render_to": "inpage_VI-223677-0-101273134", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?p1=byaeu&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid11=&puid12=&puid13=&puid14=&puid21=&puid22=&puid31=&fmt=1&pr=" } } ]
{ "author_name": "Naked Science", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 5, "likes": 10, "favorites": 1, "is_advertisement": false, "section_name": "club" }
Naked Science
444
Клуб

Искусственный интеллект научился предсказывать следующие кадры видео

Система двух конкурирующих искусственных нейронных сетей научилась генерировать почти секунду видео на основе всего одного статичного фотокадра.

«Любой робот, который действует в реальном мире, должен иметь хотя бы базовые способности предсказания будущего, – говорит Карл Вондрик из Массачусетского технологического института (MIT). – Например, если вы решили присесть, он должен придвинуть вам стул, а не убрать из-под вас». Эта задача и заставила Вондрика и его коллег заняться созданием и обучением системы, которая генерирует несколько следующих кадров по одной исходной фотографии.

ИИ был обучен на базе из примерно 2 млн видеороликов, выложенных в свободный доступ на сервисе Flickr. Авторы отмечают, что записи отбирались не отмеченные тэгами, которые могли бы дать ИИ подсказку. Реализован он на основе архитектуры конкурирующих сетей (Adversarial Networks): одна из входящих в его состав нейронных сетей генерирует варианты продолжения, а вторая – оценивает их правдоподобность. Обе тренируются друг против друга: первая – стараясь обмануть вторую, вторая – ища малейшие признаки обмана.

Пока что система работает лишь с картинками низкого разрешения и генерирует 32 кадра – меньше чем на секунду экранного времени. Зато они правильным образом развивают происходящее на первом исходном кадре: самолет летит по верной траектории, деревья колышутся на ветру и т.д. Вондрик признает, что многое их системе недоступно – прежде всего, ей не хватает знаний о реальном мире. С другой стороны, он замечает, что 2 млн видеороликов – это около двух лет непрерывного времени. Для двухлетнего ребенка их ИИ разбирается в происходящем не так уж и плохо.

По данным The New Scientist, разработчики планируют представить свою систему на конференции, которая пройдет в Испании в начале декабря.

Популярные материалы
Показать еще
{ "is_needs_advanced_access": true }

Лучшие комментарии

Дискуссии по теме
доступны только владельцам клубного аккаунта

Купить за 75₽
Авторизоваться

Преимущества
клубного аккаунта

  • отсутствие рекламы
  • возможность писать комментарии и статьи
  • общение с членами клуба
Подробнее

Преимущества
клубного аккаунта

  • отсутствие рекламы
  • возможность читать и писать комментарии
  • общение с членами клуба
  • возможность создавать записи

Сколько это стоит?

Членство в клубе стоит всего 75₽ в месяц. Или даже дешевле при оплате за год.

Что такое клуб?

Клуб ТЖ это сообщество единомышленников. Мы любим читать новости, любим писать статьи, любим общаться друг с другом.

Вступить в клуб

Комментарии Комм.

Популярные

По порядку

Прямой эфир

Вы не против подписаться на важные новости от TJ?

Нет, не против