当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 人工智能 > AI理解不了“他她它”咋办?动词成为新突破口,机器人听到抹黄油就知道拿刀叉

AI理解不了“他她它”咋办?动词成为新突破口,机器人听到抹黄油就知道拿刀叉

来源:51CTO.COM 2023-04-14 19:40:28 0浏览 收藏

在科技周边实战开发的过程中,我们经常会遇到一些这样那样的问题,然后要卡好半天,等问题解决了才发现原来一些细节知识点还是没有掌握好。今天golang学习网就整理分享《AI理解不了“他她它”咋办?动词成为新突破口,机器人听到抹黄油就知道拿刀叉》,聊聊,希望可以帮助到正在努力赚钱的你。

给AI下指令时,总觉得和人沟通不太一样?

没错,AI虽然能听懂一些具体的人类指令,例如:

帮忙从餐厅搬个椅子过来。

但要是换成只有代词(他/她/它/这/那/东西…)和动词的模糊指令,AI就一头雾水了:

帮忙找个能垫脚的东西。

现在,终于有研究人员想出了一种新的应对方法:让AI学会理解动词不就行了?

动词本身就和一些特定的名词绑定,例如“抹黄油”这个动作肯定离不开“刀”、“叉”这样的名词。

只需要将它们进行匹配,不需要“刀叉”这类名词指令,AI也能准确找出目标物体:

图片

目前,这篇论文正式被NeurIPS 2022收录,相关模型也已经开源:

图片

所以它究竟是如何训练AI理解动词的?

遮住名词让AI“看图找物”

论文提出了一种名叫TOIST的框架。

TOIST即“任务导向的实例分割Transformer”(Task Oriented Instance Segmentation Transformer),是一种基于Transformer的实例分割新方案。

实例分割与语义分割的“全图切割”不同,它还具备目标检测的特点,例如下图凭借名词“掀背车”(hatchback car),直接找出对应物体:

图片

此前,实例分割模型通常分为“两步走”,第一步检测可能的目标,第二步对可能的目标进行排序,预测出最有可能的结果。

但与这种方式不同,TOIST框架直接采用一整个Transformer架构,其中解码器中的自注意力机制可以建立候选目标之间的偏好关系。

TOIST框架整体分为三个部分。

其中,多模态编码器(棕色部分)负责提取特征标记,Transformer编码器(绿色部分)负责将两种模态的特征聚合起来,并基于Transformer解码器(蓝色部分)中的注意力机制来预测最合适的目标。

随后,论文提出了一种新的名词-代词蒸馏方法 (noun-pronoun distillation)来训练模型。

具体来说,即基于知识蒸馏(上图教师-学生模型)框架,以无监督学习的方式,训练AI凭借上下文来“猜测”名词原型。

例如原本的实例分割任务是“用滑板挖洞”,但在训练模型时,会把名词“滑板”(skateboard)用代词“某个东西”(something)替代:

图片

这样AI在不知道名词的时候,也能凭空猜测出正确的名词,并在图中分割出正确的目标:

图片

这样的分割效果,在实际案例中表现如何?

目标检测提升10.9%精度

论文在大规模任务数据集COCO-Tasks上对TOIST进行了测试。

评估方法采用的是目标检测等视觉任务中常见的mAP(mean Average Precision)。

简单来说,TOIST比此前的实例分割和目标检测模型SOTA模型表现更好,而有了名词-代词蒸馏方法加成的“强化版”TOIST,表现又比TOIST更上一层楼。

其中在目标检测任务上,相比当前最好的Yolo+GGNN,“强化版”TOIST的判定框精度mAP提升了10.9%,在实例分割任务上,遮罩精度则比Mask-RCNN+GGNN高6.6%。

图片

至于提出的名词-代词蒸馏方法,相比TOIST原版,又在实例分割任务上分别提高了2.8%和3.8%的精度。

图片

具体到案例表现上,模型效果也与实际分割真值非常接近。

例如在图(d)中,算法甚至识别出来了能用桌子开啤酒瓶盖,可以说是理解能力满分了:

图片

对于做这项研究的初衷,作者回应称:

我们实验室其实是负责研究机器人的,但在平时的调研中发现,用户有时候会更倾向于给机器人描述“需求”,而不是直接告诉机器人做什么。

换而言之,就是用AI算法让机器人“多想一步”,而非只是一个听从命令的助手。

作者介绍

这篇论文的作者来自清华大学智能产业研究院(AIR)、北京大学和英特尔研究院,AIR院长张亚勤也是作者之一。

图片

论文一作李鹏飞,清华大学智能产业研究院的在读博士生,本科毕业于中国科学院大学,研究方向是自动驾驶、计算机视觉等。

通讯作者赵昊,清华大学智能产业研究院助理教授(incoming Assistant Professor)、英特尔中国研究院研究科学家、北大联合博士后,本博毕业于清华大学电子工程系,研究兴趣是机器人、计算机视觉方向。

图片

论文地址:https://arxiv.org/abs/2210.10775

项目地址:https://github.com/AIR-DISCOVER/TOIST

终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《AI理解不了“他她它”咋办?动词成为新突破口,机器人听到抹黄油就知道拿刀叉》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布科技周边相关知识,快来关注吧!

版本声明
本文转载于:51CTO.COM 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
边缘人工智能的应用和价值并不“边缘”边缘人工智能的应用和价值并不“边缘”
上一篇
边缘人工智能的应用和价值并不“边缘”
生成对抗网络,AI将图片转成漫画风格
下一篇
生成对抗网络,AI将图片转成漫画风格
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    542次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    511次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    498次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    484次学习
查看更多
AI推荐
  • 千音漫语:智能声音创作助手,AI配音、音视频翻译一站搞定!
    千音漫语
    千音漫语,北京熠声科技倾力打造的智能声音创作助手,提供AI配音、音视频翻译、语音识别、声音克隆等强大功能,助力有声书制作、视频创作、教育培训等领域,官网:https://qianyin123.com
    54次使用
  • MiniWork:智能高效AI工具平台,一站式工作学习效率解决方案
    MiniWork
    MiniWork是一款智能高效的AI工具平台,专为提升工作与学习效率而设计。整合文本处理、图像生成、营销策划及运营管理等多元AI工具,提供精准智能解决方案,让复杂工作简单高效。
    51次使用
  • NoCode (nocode.cn):零代码构建应用、网站、管理系统,降低开发门槛
    NoCode
    NoCode (nocode.cn)是领先的无代码开发平台,通过拖放、AI对话等简单操作,助您快速创建各类应用、网站与管理系统。无需编程知识,轻松实现个人生活、商业经营、企业管理多场景需求,大幅降低开发门槛,高效低成本。
    57次使用
  • 达医智影:阿里巴巴达摩院医疗AI影像早筛平台,CT一扫多筛癌症急慢病
    达医智影
    达医智影,阿里巴巴达摩院医疗AI创新力作。全球率先利用平扫CT实现“一扫多筛”,仅一次CT扫描即可高效识别多种癌症、急症及慢病,为疾病早期发现提供智能、精准的AI影像早筛解决方案。
    63次使用
  • 智慧芽Eureka:更懂技术创新的AI Agent平台,助力研发效率飞跃
    智慧芽Eureka
    智慧芽Eureka,专为技术创新打造的AI Agent平台。深度理解专利、研发、生物医药、材料、科创等复杂场景,通过专家级AI Agent精准执行任务,智能化工作流解放70%生产力,让您专注核心创新。
    55次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议隐私政策
返回登录
  • 重置密码