MIT黑科技：通過靜止照片「腦補」場景
當你看到一張裡面有活動的照片時，比如一個在半空中的球或者一輛行駛在沙漠中部高速公路上的汽車，你的大腦會自動填補空白。即，你會毫不費力地知道這個球將落到地面或者這輛車將繼續朝著它目前所在的方向行駛。但對於一個機器而言，預測下一步發生的事情非常困難。事實上，許多人工智慧領域的專家認為這是製造思考機器中缺失的拼圖之一。同我們如今被動的計算機器不同，真正會思考機器在許多方面和我們毫無差別。
MIT的研究人員們研發出一種新穎的演算法，它能夠利用靜止的照片製作視頻。
研究人員們寫道：「這種方法背後的基本原理是讓兩種深度網路同彼此競爭。一種網路(發生器)試圖產生合成視頻，而另外一種網路(鑒別者)則試圖區分合成視頻與真正視頻。發生器需要接受訓練，以便愚弄鑒別者。」
這種神經網路由人造神經網路構成，研究人員們利用從Flickr上下載的兩百萬部視頻對它們進行訓練，這些視頻分為四種場景：高爾夫、海灘、火車和嬰兒。根據神經網路從這些視頻中學到的東西，機器能夠通過增加自行生成的視頻(基本是在預測接下來發生的事情)來補完靜止圖片。這個機器也能夠生成模仿靜止圖片場景的新視頻。
這一壯舉非常了不起。畢竟，這些均由一個機器產生。然而這並不能說神經網路的極限沒有體現出來。MIT的研究人員們自己發現了以下四種限制：
新產生的視頻與真正的視頻相差很大。它們的解析度也很低：在32幀中解析度為64×64。
評估新生成的模型非常困難。我們通常利用心理物理學中的2AFC測試來檢驗土耳其機器人，詢問工人們「哪一個視頻更加模擬？」我們認為這樣的評估可行，但這個社區先行選定強健的自動評價指標才是重中之重。
為了生成更好的視頻，我們會根據場景分類過濾視頻，並為每一種類別訓練處獨立的模型。在頭幾個視頻中，我們採用了PlacesCNN來進行場景分類。
未來的推測並不總是與第一幀畫面匹配良好，當阻礙太強的時候就會出現這種問題。
搭配著其它技術，比如MIT某個實驗室研發的另外一款能預測是否會出現擁抱和擊掌的機器，預測出來的動作似乎也十分精細。
[肌肉桃 via Zmescience]
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