来源： 时间：2022-10-09 09:35:05
科学家开发了一种计算机系统，可以根据人类使用的视觉学习方法来发现和识别现实世界中的物体。美国加州大学洛杉矶分校 (UCLA) 的研究人员说，该系统是一种称为 “计算机视觉” 的技术的进步，它使计算机能够读取和识别视觉图像。
这可能是迈向通用人工智能 (AI) 系统的重要一步-计算机可以自己学习，直观，基于推理做出决策，并以更像人类的方式与人类互动。尽管当前的人工智能计算机视觉系统越来越强大和强大，但它们是特定于任务的，这意味着它们识别所看到的东西的能力受到人类训练和编程的程度的限制。
<iframe src = "// players.brightcove.net/5798671093001/default_default/index.html？视频id = 5804839608001" allowfullscreen = "" webkitallowfullscreen = "" mozallowfullscreen = "></iframe>即使是当今最好的计算机视觉系统，也无法在仅看到对象的某些部分后创建对象的完整图片-并且可以通过在不熟悉的设置中查看对象来欺骗系统。工程师们的目标是制造具有这些能力的计算机系统 -- 就像人类可以理解他们在看狗一样，即使动物躲在椅子后面，只有爪子和尾巴是可见的。研究人员说，人类也可以很容易地了解狗的头部和身体其他部位的位置，但是大多数人工智能系统仍然无法使用这种能力。
另请阅读:当前的计算机视觉系统并非旨在自行学习。必须对他们进行确切的学习培训，通常是通过查看成千上万张图像来标记他们试图识别的对象。计算机也无法解释其确定照片中对象代表什么的理由: 研究人员说，基于人工智能的系统不会像人类那样构建内部图片或学习对象的常识性模型。
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