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　　據(jù)外媒報道，哥倫比亞大學(xué)工程學(xué)院的研究人員推出一種計算機視覺技術(shù)，通過利用人、動物和物體之間的高層次關(guān)聯(lián)，讓機器對接下來會發(fā)生的事情有更直觀的感知。

　　哥倫比亞大學(xué)計算機科學(xué)助理教授Carl Vondrick表示：“我們的算法使機器能夠?qū)θ祟愋袨樽龀龈玫念A(yù)測，從而更好地協(xié)調(diào)機器與我們的行為。此項研究結(jié)果為人機協(xié)作、自動駕駛汽車和輔助技術(shù)開辟了更多可能性?！?/p>

　　研究人員稱，該算法是迄今為止，對視頻內(nèi)未來幾分鐘的動作事件預(yù)測的最準確的方法。在分析了數(shù)千小時的電影、體育比賽和“辦公室（The Office）”等節(jié)目后，該系統(tǒng)學(xué)會了預(yù)測上百種活動，從握手到碰拳。而當系統(tǒng)無法預(yù)測具體的動作時，就會找到將動作聯(lián)系起來的更高級別的概念，即“問候（greeting）”。

（圖片來源：哥倫比亞大學(xué)）

　　過去在預(yù)測機器學(xué)習(xí)方面的嘗試，包括團隊嘗試，都是一次只預(yù)測一個動作。算法決定是否將動作歸類為擁抱、擊掌、握手，甚至是“忽略”等非動作。但當不確定性很高時，大多數(shù)機器學(xué)習(xí)模型都無法找到可能選項間的共性。

　　哥倫比亞大學(xué)工程學(xué)院博士學(xué)生Didac Suris和Ruoshi Liu決定從不同的角度來看待更長期的預(yù)測問題。Suris稱：“未來的一切并非都是可以預(yù)測的。當一個人無法準確預(yù)見會發(fā)生什么時，他們會謹慎行事并在更高的抽象層次上進行預(yù)測。我們的算法是第一個學(xué)習(xí)抽象推理未來事件能力的算法。”

　　因此，Suris和Liu重新研究古希臘數(shù)學(xué)問題。在高中，學(xué)生會學(xué)習(xí)熟悉且直觀的幾何原則：直線是筆直的，平行線永遠不會交叉。而大多數(shù)機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)也遵守這些原則。但是，其他幾何圖形具有奇異的、違反直覺的特性，如直線彎曲和三角形凸出。Suris和Liu使用這些不尋常的幾何結(jié)構(gòu)來構(gòu)建AI模型，從而組織高級概念并預(yù)測未來的人類行為。

　　麻省理工學(xué)院（MIT）高級研究科學(xué)家、MIT -IBM沃森人工智能實驗室（Watson AI Lab）聯(lián)合主任Aude Oliva表示：“預(yù)測是人類智能的基礎(chǔ)。人類永遠不會犯的錯誤，機器會犯，因為它們?nèi)狈ξ覀兂橄笸评淼哪芰?。而這項工作是彌合這一技術(shù)差距的關(guān)鍵一步?！?/p>

　　研究人員開發(fā)的數(shù)學(xué)框架可以使機器能夠根據(jù)事件在未來的可預(yù)測性組織事件。 例如，我們知道游泳和跑步都是鍛煉的形式。而該新技術(shù)可學(xué)習(xí)如何自行對這些活動進行分類。系統(tǒng)可以識別不確定性，在確定時提供更具體的操作，并在不確定時提供更通用的預(yù)測。

　　研究人員說，這項技術(shù)可以讓計算機更接近于評估環(huán)境并做出細微決定，而非預(yù)先編程的動作。該論文的共同主要作者Liu稱：“這是在人與計算機之間建立信任的關(guān)鍵一步。信任來自機器人真正了解人的感覺，如果機器能夠理解和預(yù)測我們的行為，計算機將能夠無縫地協(xié)助人們進行日常活動?！?/p>

　　Vondrick說：“與之前相比，雖然新算法對基準任務(wù)的預(yù)測更準確，但接下來的步驟將驗證該算法在實驗室外是否有效?！毖芯咳藛T說：“如果該系統(tǒng)可以在不同的環(huán)境中工作，那么就很有可能部署機器和機器人，從而改善我們的安全、健康和保障?！痹撔〗M計劃繼續(xù)使用更大的數(shù)據(jù)集和計算機以及其他形式的幾何來提高算法的性能。Vondrick評論道：“人類的行為常常出乎意料。而我們的算法可以使機器能夠更好地預(yù)測他們接下來要做什么?！?/p>