Inteligența artificială hibridă (denumită în continuare AI) și un nou set de date și repere pentru evaluarea capabilităților algoritmilor AI în motivarea acțiunilor conținute în informațiile video au fost prezentate de cercetători de la IBM, MIT, Harvard și DeepMind în cadrul conferinței ICLR 2020, TheNextweb raportează pe 17 mai.
Noul set de date și mediul de cercetare prezentat la ICLR 2020 se numește Evenimente CoLlision pentru reprezentare video și motivare sau CLEVRER. Sunt bazate pe CLEVR, un set de Q&A vizual dezvoltat la Universitatea Stanford în 2017. CLEVR este un set de sarcini reprezentând imagini statice ale obiectelor solide. Agentul AI trebuie să poată analiza scena și să răspundă la mai multe întrebări despre numărul de obiecte, atributele și relațiile lor spațiale.
Ca soluție la o sarcină dificilă pentru AI clasică, cercetătorii au prezentat un model de gândire dinamică neuro-simbolică, o combinație de rețele neuronale și inteligență artificială simbolică.
Rezultatele au arătat că încorporarea rețelelor neuronale și a programelor simbolice într-un singur model de AI poate combina punctele lor forte și le poate depăși punctele slabe. "Reprezentarea simbolică oferă un cadru comun puternic pentru viziune, limbaj, dinamică și cauzalitate", notează autorii, adăugând că programele simbolice permit modelului să "surprindă clar compoziționalitatea care stă la baza structurii cauzale a videoclipului și logica întrebării".
Avantajele unor astfel de sisteme sunt limitate de dezavantaje necondiționate. Datele utilizate pentru a antrena modelul necesită adnotări suplimentare, care pot fi prea înfometate și scumpe în aplicațiile din lumea reală.
