網(wǎng)易科技訊 據(jù)Engadget報道，現(xiàn)在許多設(shè)備已經(jīng)可以使用攝像頭記錄下當前時刻，如果你想捕捉到即將發(fā)生的場景怎么辦？這種想法并非遙不可及。美國麻省理工學院人工智能實驗室CSAIL的研究人員已經(jīng)開發(fā)出一種深度學習算法，它可以創(chuàng)作出“未來視頻”，可以預(yù)測即將發(fā)生的場景。
在使用了200多萬段視頻進行高強度訓(xùn)練后，這套AI算法已經(jīng)可以通過點蝕兩個互相攻擊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生視頻。其中一套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可通過確定哪些物體在靜止框架內(nèi)移動，創(chuàng)造出“未來場景”。與此同時，另一套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則充當“質(zhì)量檢查員”，以確定視頻是真實的還是模擬的。當充當檢查員的AI受到欺騙，誤以為是視頻是真的時，這種人工視頻的創(chuàng)作就取得了成功。
這項技術(shù)肯定有其局限性，它無法創(chuàng)作超過未來1.5秒鐘的視頻，結(jié)果也無法產(chǎn)生令人激動的逼真印象。它沒有意識到物體移動時，實際上它們還處于靜止狀態(tài)，這往往會夸大它們的體型?？墒牵@種機制也非常棒，足以預(yù)測相對復(fù)雜的場景，比如沙灘上的海浪或人在草地上行走。
如果CSAIL實驗室能夠延長預(yù)測時間，并令視頻變得更加逼真，它將產(chǎn)生更深遠的影響。無人駕駛汽車可以預(yù)測車輛和行人的方向，而安全攝像頭可以基于自己期望看到的東西發(fā)現(xiàn)視頻中不相匹配的因素。這種技術(shù)還可被用于執(zhí)行日常任務(wù)，比如向靜止畫面中添加動畫或壓縮視頻等。無論怎樣，預(yù)測未來都可幫助AI理解正在發(fā)生的場景，這可能在計算機視覺發(fā)揮重要作用的場景提供巨大幫助。
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