高データ効率でトレーニングし,テキストベースのCAPTCHAを破る生成ビジョンモデル
Dileep George1, Wolfgang Lehrach2, Ken Kansky2
1Vicarious AI, 2 Union Square, Union City, CA 94587, USA. dileep@vicarious.com miguel@vicarious.com.
Science (New York, N.Y.)
|October 28, 2017
まとめ
この研究は神経科学に触発された 視覚のための新しい確率的生成モデルを 紹介しています このモデルは ディープラーニングに比べて 優れた汎用性とデータ効率を実現し CAPTCHAの防御さえ破ります
科学分野:
- コンピュータ・ビジョン
- 人工知能
- システム神経科学
背景:
- 人間の視覚的知性は 数少ない例から学び 新しい状況に一般化することに 優れています
- 現在の機械学習モデルは 一般化やデータの効率化において 人間の能力に匹敵するほど 困難です
- 既存のモデルには 膨大なデータセットが必要で 強力な推論能力が欠けています
研究 の 目的:
- システム神経科学に触発された視覚の確率的生成モデルを開発する.
- 統合された認識,セグメント化,推論能力を達成する.
- 人工知能モデルのデータ効率と汎用性を向上させる.
主な方法:
- 視覚のための確率的生成モデルを開発した.
- 統一された処理のためのメッセージパスベースの推論を採用した.
- システム神経科学の原理からインスピレーションを得ました
主要な成果:
- このモデルは優れた一般化とオクラージョン推論の能力を示した.
- 難題のテキスト認識基準で ディープニューラルネットワークを上回りました
- ディープラーニングモデルと比較して 300倍のデータ効率を達成しました
- テキストベースのCAPTCHAでキャラクターをセグメント化し,防御を壊しました.
結論:
- 提案されたモデルは 人工知能への有望な方向性を示しています
- 人工知能開発におけるデータ効率と構成性の重要性を強調する.
- 神経科学に触発されたアプローチは より堅牢なAIシステムにつながると示唆しています
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