AI بالعربي – متابعات
حقق الباحثون في شركة فوجيتسو Fujitsu ومركز الأدمغة والعقول والآلات في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا CBMM تطوراً رئيسياً في السعي لتعزيز دقة نماذج الذكاء الاصطناعي المكلفة بالتعرف على الصور، بحسب ورقة بحثية نشر موقع techradar تفاصيلها.
حيث طور فريق العمل المشترك طريقة حساب تحاكي العمليات التي يقوم بها الدماغ البشري، لتمكين الذكاء الاصطناعي من التعرف على المعلومات غير الموجودة في بيانات التدريب الخاصة به. وعلى الرغم من استخدام الذكاء الاصطناعي بالفعل للتعرف على الصور في مجموعة من السياقات مثل تحليل الأشعة السينية الطبية، فإن أداء النماذج الحالية حساس للغاية للبيئة.
وتكمن أهمية الذكاء الاصطناعي القادر على التعرف على المعلومات غير الموجودة في بيانات التدريب الخاصة به، في الحفاظ على الدقة في ظروف غير كاملة. وعلى سبيل المثال، عندما يختلف المنظور أو مستوى الضوء عن الصور التي تم تدريب النموذج عليها، فإنه يكون قادراً على التعرّف عليها.
حقق معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وفوجيتسو هذا الإنجاز من خلال تقسيم الشبكات العصبية العميقة إلى وحدات، كل منها مسؤول عن التعرف على سمة مختلفة مثل الشكل أو اللون، والتي تشبه الطريقة التي يعالج بها الدماغ البشري المعلومات المرئية. ووفقاً لنتائج الاختبار، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي التي تستخدم هذه التقنية هي الأكثر دقة التي شوهدت حتى الآن عندما يتعلق الأمر بالتعرف على الصور.
