Этот алгоритм поможет в разработке стратегий лечения в медицине

N+1Hi-Tech

Специальная теория относительности помогла компьютеру предсказать будущее

Андрей Фокин

A. Vlontzos et al. / arXiv.org

Британские специалисты по машинному обучению разработали систему прогнозирования будущих событий, основанную на концепциях специальной теории относительности: причинности, пространства-времени Минковского и световых конусах. Алгоритм был успешно испытан в задаче предсказания и генерации новых кадров на основе набора изображений. По словам разработчиков созданный ими подход универсален, может применяться для множества задач и будет востребован там, где необходимо прогнозирование развития событий в будущем с учетом причинно-следственных связей, например в области медицины и в автономных транспортных средствах. Препринт выложен на arXiv.org.

Ежедневно, иногда сами того не замечая, мы пытаемся предсказать как будут развиваться события вокруг нас. Например, если у двигающегося перед нами автомобиля включен сигнал указателя поворота, то можно предполагать, что он с определенной вероятностью совершит маневр в соответствующем направлении. Однако, автомобиль также может продолжить движение без изменений, остановиться, или повернуть в противоположную указываемому направлению сторону. Эти события вероятны в большей или меньшей степени, и мы можем ожидать их, основываясь на опыте взаимодействия с миром и интуитивном понимании законов физики и причинно-следственных связей. С другой стороны, вряд ли мы будем всерьез рассматривать возможность того, что автомобиль внезапно исчезнет, и вместо него на дороге вдруг появится динозавр.

В отличие от людей, у компьютеров нет интуитивного понимания причинно-следственных связей, поэтому прогнозирование будущих событий для них оказывается непростой задачей. При этом во многих областях, где сегодня происходит интенсивное внедрение систем с машинным обучением, появление такой способности могло бы повысить уровень безопасности. Например, автомобиль под управлением автопилота мог бы спрогнозировать и оценить вероятность того, что стоящий у дороги ребенок может внезапного выбежать на проезжую часть.

Существующие подходы к решению задачи предсказания будущего в машинном обучении сводятся, например, к тренировке моделей на последовательностях кадров видео. Таким способом алгоритм обучают выявлять закономерности в событиях, которые в дальнейшем можно использовать для того, чтобы сгенерировать новые, ранее не существовавшие кадры, продолжающие эту последовательность. Например, можно показать программе последовательность кадров с двигающимся человеком, а затем попросить ее сгенерировать следующие несколько кадров, которые бы продолжили исходную последовательность. Однако у подходов, использующих серии и последовательности кадров, есть склонность быстро накапливать ошибки с увеличением числа сгенерированных кадров.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

«Homo Mutabilis» «Homo Mutabilis»

Отрывок из книги Насти Травкиной о нейробиологии «Homo Mutabilis»

N+1
Анна Назарьева. Мечты сбываются Анна Назарьева. Мечты сбываются

История любви Анны Назарьевой

Караван историй
Девушка года Playboy-2018» From Siberia with love Девушка года Playboy-2018» From Siberia with love

«Девушка года Playboy-2018»: Лидия Пономарева – из Сибири с любовью

Playboy
Обсерватория SOFIA нашла молекулы воды в лунном кратере Обсерватория SOFIA нашла молекулы воды в лунном кратере

Астрономы обнаружили молекулы воды в грунте лунного кратера

N+1
Краткая, но поучительная история кампучийских красных кхмеров Краткая, но поучительная история кампучийских красных кхмеров

За четыре года правления Пол Пот истребил каждого седьмого камбоджийца

Maxim
Почему стыд делает нас изгоями, а совесть — объединяет Почему стыд делает нас изгоями, а совесть — объединяет

Почему культура стыда разрушительно действует на личность?

Psychologies
5 советов, которые помогут не выгореть в приложениях для знакомств 5 советов, которые помогут не выгореть в приложениях для знакомств

Почему мы не можем остановиться на ком-то одном и продолжаем искать?

Psychologies
Снова в деле: как оборки вернулись и утвердились в мужской моде Снова в деле: как оборки вернулись и утвердились в мужской моде

Оборки на протяжении многих веков были обязательным элементом мужского костюма

Esquire
Диета до родов: как питаться на 9 месяце беременности? Диета до родов: как питаться на 9 месяце беременности?

Какую диету соблюдение специальной диеты до родов

9 месяцев
Кого и в каком количестве убивают сексизм и гомофобия Кого и в каком количестве убивают сексизм и гомофобия

Глава из книги Васи Дж. Балакина «Спасибо бабе за победу!»

СНОБ
Протесты детских колясок: как британские женщины боролись за равные права в XX веке Протесты детских колясок: как британские женщины боролись за равные права в XX веке

История женского протеста в Великобритании

Forbes
Остановись, старение! Остановись, старение!

7 мифов об активном долголетии

Добрые советы
Утепляемся! Утепляемся!

Что обязательно должно быть в доме, чтобы в нем было комфортно в холодный сезон

Лиза
Как бренды борются сегодня за аудиторию и зачем им «человеческое лицо» Как бренды борются сегодня за аудиторию и зачем им «человеческое лицо»

Сторителлинг стал главным оружием брендов в борьбе за лояльную аудиторию

РБК
Как быстро научиться работать с электронными схемами Как быстро научиться работать с электронными схемами

Создание электронных схем — входной билет в мир современной электроники

Популярная механика
Последние модели известных марок: как умирали «Москвич» и Pontiac Последние модели известных марок: как умирали «Москвич» и Pontiac

Чем заканчивали своё существование знаменитые марки прошлого?

Популярная механика
Почему трудным детям не хватает поддержки старших Почему трудным детям не хватает поддержки старших

Порой трудным детям так не хватает поддержки старших

СНОБ
Никаких поцелуев! 9 строгих запретов для королевы Елизаветы II Никаких поцелуев! 9 строгих запретов для королевы Елизаветы II

Что нельзя делать королеве Великобритании?

Cosmopolitan
Дети поглощают миллионы частиц микропластика в день Дети поглощают миллионы частиц микропластика в день

Пластиковые бутылочки вредны для детей?

GQ
Как объяснить паранормальные явления — от призраков до похищений пришельцами — с точки зрения науки и логики Как объяснить паранормальные явления — от призраков до похищений пришельцами — с точки зрения науки и логики

Почему мы верим в паранормальные явления?

Maxim
«В постели с абьюзером»: прививка от деструктивных отношений «В постели с абьюзером»: прививка от деструктивных отношений

Отрывок из книги Тани Танк об отношениях с абьюзером

Psychologies
Гений нетворкинга: договориться с наркобароном, Ридли Скоттом и Дензелом Вашингтоном и снять фильм об американской мечте Гений нетворкинга: договориться с наркобароном, Ридли Скоттом и Дензелом Вашингтоном и снять фильм об американской мечте

Как питчить свои идеи и принимать отказы

Inc.
Почему дети лгут Почему дети лгут

Как быть родителям, которые узнали, что ребенок скрыл от них правду?

Psychologies
Как защитить себя: зачем нужны личные границы и как их построить Как защитить себя: зачем нужны личные границы и как их построить

Что такое здоровые границы и как соблюдать эмоциональную дистанцию

РБК
Как сделать любой образ стильным — 7 простых приемов, которые ты легко освоишь Как сделать любой образ стильным — 7 простых приемов, которые ты легко освоишь

Как необычно обыграть повседневное сочетание?

Cosmopolitan
Знак «Шипы», штрафы и другое: о чем нужно помнить перед сменой резины Знак «Шипы», штрафы и другое: о чем нужно помнить перед сменой резины

Как когда проверить шины перед их заменой?

РБК
8 типичных ошибок умных людей 8 типичных ошибок умных людей

Почему умные люди совершают ошибки и как этого избежать

Psychologies
Как два программиста из России уехали в Долину, придумали простой конструктор для сбора аналитики и привлекли $6,2 млн Как два программиста из России уехали в Долину, придумали простой конструктор для сбора аналитики и привлекли $6,2 млн

Сегодня их продуктом пользуется около 70 000 человек по всему миру

Forbes
Идем по следу Идем по следу

Истории девушек, которые смогли принять свои шрамы

Vogue
Как работа в опенспейсе меняет чиновников Как работа в опенспейсе меняет чиновников

Чиновникам категорически не рекомендуется работать в кабинетах

СНОБ
Открыть в приложении