マイクロソフトの AI: とても賢いので犬を見分けられる

マイクロソフトの AI プロジェクトは、コーギーの品種を区別できるほど賢いです。

Project Adam は Microsoft の最新の人工知能プロジェクトであり、16,000 台のコンピューターのネットワークを採用し、深層学習を使用して文書を読み取り、画像を分析します。

それをテストするために、Microsoft は 1,400 万枚の画像からなる大規模なデータベースを取得し、そこから学習するように Project Adam を設定しました。現在では、さまざまな犬種を区別できるようになりました。

私たちは、よりスケーラブルでより効率的なシステムを構築して、大量のデータでより大規模なモデルをトレーニングできるかどうかを確認したいと考えました。

Microsoft が犬の分類を使用したのは、2012 年に Google が猫の写真を使って同じ機械学習テストを実施したためです。しかし、Microsoftは、Project AdamはGoogleの取り組みよりも50倍速く、2倍の精度で、使用するマシンが少ないためより効率的で、拡張性があると主張した。もちろん、そのような学術研究が競争であるというわけではありません。

「これまで私たちがトレーニングしてきた機械学習モデルは、特にニューロン間の接続という点で私たちの脳のサイズと比較すると、非常に小さかったです」とマイクロソフトの研究者トリシュル・チリンビ氏は語る。 「Google の研究が示したのは、より多くのデータで大規模なモデルをトレーニングすると、画像分類などの難しい AI (人工知能) タスクのパフォーマンスが向上するということです。」

「私たちは、よりスケーラブルでより効率的なシステムを構築して、大量のデータでより大規模なモデルをトレーニングできるかどうかを確認したかったのです」と Chilimbi 氏は付け加えました。 「タスクの精度も向上するでしょうか?これが最も重要な研究目標であり、スケーラブルなトレーニング システムを構築して、大量のデータでトレーニングされたシステムが将来有望な道であり、一部のデータで高い精度を得るには機械学習の専門家である必要がないことを証明することでした。これらのタスク。」

Project Adam は階層的に学習します。最初に犬の形状を学習し、次にテクスチャを理解し、次に体の各部分を理解します。

初期

成功にもかかわらず、チリンビ氏は、AI はまだ初期段階にあるが、コンピューティング能力はそのような作業をサポートできるほど向上していると述べた。

「これまで、コンピューターは非常に優れた数値計算ツールでした。今、私たちは彼らにパターン認識者になるように教え始めています」と彼は言いました。 「これら 2 つを組み合わせることで、他の方法では想像できなかった新しいアプリケーションの世界が開かれます。」

研究者らは、このような技術は、スマートフォンなどのデバイスの形で視覚障害者が世界を理解し、その周囲を説明できる形で「見る」のに役立つ可能性があると述べた。あるいは、ユーザーは食事の写真を撮ってその栄養成分を分析したり、分析のために健康上の問題の画像をデータベースにアップロードしたりすることもできます。