Мета ИИ выпуск прогнозируемой архитектуры совместного встраивания видео (V-JEPA) — это прорыв в развитии искусственного интеллекта и, возможно, всего нашего будущего.
Сегодняшний день действительно может стать поворотным моментом для ИИ. После анонса Google Gemini 1.5 Pro и Sora от OpenAI другой технологический гигант произвел эффект разорвавшейся бомбы.
Вдохновленная новаторской работой Янна Лекуна, V-JEPA делает смелый шаг к машинам, которые могут изучать и понимать окружающий мир с человеческой интуицией.
Как Meta V-JEPA отражает человеческое обучение?
Подобно тому, как младенец учится посредством наблюдения, пассивно воспринимая изображения и звуки, чтобы расшифровать закономерности и взаимосвязи, V-JEPA усваивает информацию из видео. Однако вместо того, чтобы сосредотачиваться на отдельных пикселях, он использует передовые алгоритмы для анализа видео на более высоком, концептуальном уровне. Он стремится понять отношения между объектами, поток событий и основные правила, управляющие физическими взаимодействиями.
Что делает V-JEPA таким уникальным, так это его прогнозирующий характер. Модель обучается путем показа видеороликов с тщательно замаскированными фрагментами. Задача новой модели — не только предсказать недостающую визуальную информацию, но и вывести абстрактные концепции того, что происходит внутри сцены. Это заставляет модель разрабатывать четкое внутреннее представление виртуальной модели мира, который она наблюдает.
Сегодня мы выпускаем V-JEPA — метод обучения машин пониманию и моделированию физического мира с помощью просмотра видео. Эта работа является еще одним важным шагом на пути @ylecunизложенное видение моделей ИИ, которые используют изученное понимание мира для планирования, рассуждения и… pic.twitter.com/5i6uNeFwJp
— ИИ в Мете (@AIatMeta) 15 февраля 2024 г.
Эффективность и адаптируемость равны инновациям
Ключевые инновации V-JEPA заключаются в том, как он учится и как применяет свои знания:
- Самостоятельное обучение: можно обучать на огромных объемах неразмеченных видеоданных. Он не требует создания примеров вручную, что сокращает затраты и время, необходимые для достижения впечатляющих результатов.
- Выборочное предсказание: Разработан так, чтобы игнорировать менее важные детали и сосредоточиться на общей картине, что приводит к поразительной эффективности по сравнению с традиционными моделями искусственного интеллекта.
- Замечательная адаптируемость: после первоначального обучения его можно быстро настроить на небольшом объеме размеченных данных для решения конкретных задач. Это открывает двери для очень гибких систем искусственного интеллекта, которые могут постоянно учиться и совершенствоваться.
Новая модель отличается своей способностью развивать сложное понимание сложных визуальных событий. V-JEPA может анализировать сложные взаимодействия между несколькими объектами, даже если действия незаметны или происходят в течение длительных периодов времени. Это может оказаться жизненно важным для таких задач, как подробный анализ видео или роботизированные манипуляции.
Понимая, что происходит на сцене, V-JEPA создает мощную базу знаний для решения реальных проблем. Эта контекстуальная осведомленность может произвести революцию в вспомогательных технологиях и агентах искусственного интеллекта.
Кто такой Ян ЛеКун?
Ян ЛеКун — гигант в мире информатики и искусственного интеллекта. Он широко известен как один из отцов-основателей глубокого обучения, особенно за его новаторскую работу над сверточными нейронными сетями (CNN). CNN полностью изменили то, как машины видят мир, способствуя крупным достижениям в области компьютерного зрения, распознавания изображений и бесчисленных приложений, таких как беспилотные автомобили и медицинская диагностика. Влияние Лекуна выходит за рамки глубокого обучения: он формирует более широкие подходы к машинному обучению благодаря своим постоянным исследованиям в таких областях, как обучение с подкреплением и обучение без учителя.
В настоящее время Лекун занимает престижную должность вице-президента и главного научного сотрудника по искусственному интеллекту в Meta (ранее Facebook). Там он возглавляет команду ведущих исследователей искусственного интеллекта, которые исследуют новые горизонты технологий для продуктов и услуг Meta. Академические корни Лекуна остаются сильными, поскольку он также является серебряным профессором Нью-Йоркского университета. В этой роли он наставляет и вдохновляет следующее поколение новаторов в области искусственного интеллекта.
Замечательный вклад Лекуна в эту область не остался незамеченным. В 2018 году он разделил премию Тьюринга ACM AM с Джеффри Хинтоном и Йошуа Бенджио. Эта награда, часто называемая «Нобелевской премией в области вычислительной техники», является высшей наградой в области информатики и отражает преобразующее воздействие исследований в области глубокого обучения.
Автор избранного изображения: Мета.
Source: Meta представляет V-JEPA: органическое решение для искусственного интеллекта