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

Интуитивное питание: с чего начать? Интуитивное питание: с чего начать?

Интуитивное питание в противовес "здоровому" становится популярным

Psychologies
Иван Бунин. На перепутье Иван Бунин. На перепутье

Эмиграция не простила Бунину встреч с советским послом

Караван историй
Лики Вики Лики Вики

До съемки в нашем презренном журнале снизошла богиня «Инстаграма» Вики Одинцова

Maxim
Духовные ценности Духовные ценности

Как стать ближе к природе, избавиться от стресса и познать себя

Grazia
Как советский пилот поспорил, что посадит самолет вслепую, и убил 69 человек Как советский пилот поспорил, что посадит самолет вслепую, и убил 69 человек

Страшная трагедия, произошедшая в аэропорту Куйбышева в 1986 году

Maxim
Как героином лечили кашель, а кокаином – героиновую зависимость Как героином лечили кашель, а кокаином – героиновую зависимость

История использования наркотиков в качестве лекарств начале прошлого столетия

Популярная механика
В главных гендерных ролях В главных гендерных ролях

Зинаида Пронченко под хруст чурчхелы размышляет о судьбе русского кино

GQ
«Вояджеры» обнаружили более плотный космос вне Солнечной системы «Вояджеры» обнаружили более плотный космос вне Солнечной системы

«Вояджер-2» вышел в межзвездное пространство

Популярная механика
Как сложилась судьба наших ЭКС и почему нас это волнует? Рассуждает Алина Фаркаш Как сложилась судьба наших ЭКС и почему нас это волнует? Рассуждает Алина Фаркаш

Зачем девушки пишут своим бывшим

Cosmopolitan
Вожди не играют в театр. Почему Владимир Путин боится проявлять эмоции Вожди не играют в театр. Почему Владимир Путин боится проявлять эмоции

Демонстрацию семейных ценностей президент России считает не более чем показухой

СНОБ
Любовь к кулинарии, азарт и еще 8 фактов из жизни Брюса Уиллиса Любовь к кулинарии, азарт и еще 8 фактов из жизни Брюса Уиллиса

Брюс Уиллис — один из самых привлекательных лысых знаменитостей в Голливуде

Cosmopolitan
Кто делает туфли с каблуком-бокалом для Рианны, Лиззо и королевы Рании Кто делает туфли с каблуком-бокалом для Рианны, Лиззо и королевы Рании

Почему марка Amina Muaddi заслуживает внимания?

РБК
Как отношения в одной семье могут изменить целую отрасль Как отношения в одной семье могут изменить целую отрасль

История основателей «Группы Черкизово»

Forbes
Пористый гидрогель переместил мягкие ткани без повреждения Пористый гидрогель переместил мягкие ткани без повреждения

Ученые разработали захват для небольших хрупких и непрочных объектов

N+1
Периоды детского развития: младенчество Периоды детского развития: младенчество

Что происходит с ребенком в период от рождения до года

Psychologies
Ты же девочка! Алина Фаркаш о том, как дискриминируют женщин, не замечая этого Ты же девочка! Алина Фаркаш о том, как дискриминируют женщин, не замечая этого

Как общество дискриминирует женщин и девочек

Cosmopolitan
Александр Казаков: Зачем топ-менеджеры учатся играть на музыкальных инструментах Александр Казаков: Зачем топ-менеджеры учатся играть на музыкальных инструментах

Музыка — отличный инструмент для того, чтобы быть продуктивнее

СНОБ
Билл Мюррей объясняет, почему мужчины так часто изменяют Билл Мюррей объясняет, почему мужчины так часто изменяют

Новый фильм Софии Копполы — трогательная история одной семьи

GQ
10 безумных попыток человечества управлять погодой 10 безумных попыток человечества управлять погодой

Метеорологи давно поняли, что природа непостижима и непредсказуема…

Maxim
Я, робо сапиенс Я, робо сапиенс

В ближайшие сто лет тело человека изменится сильнее, чем за всю историю эволюции

GQ
Что такое клаттеркор и чем он отличается от накопительства Что такое клаттеркор и чем он отличается от накопительства

В моде беспорядок или упорядоченный хаос

GQ
«Все великие художники воруют»: почему большинство российских IT-компаний нельзя назвать инновационными «Все великие художники воруют»: почему большинство российских IT-компаний нельзя назвать инновационными

Крупнейшие российские IT-компании не являются инноваторами

Forbes
Жуки-навозники: 70 миллионов лет эволюции Жуки-навозники: 70 миллионов лет эволюции

Деятельность жуков-навозников имеет воистину планетарное значение

Наука и жизнь
Как стартапы ищут бизнес-ангелов и зачем инвесторы рискуют своими деньгами. Отвечаем на базовые вопросы про инвестиции Как стартапы ищут бизнес-ангелов и зачем инвесторы рискуют своими деньгами. Отвечаем на базовые вопросы про инвестиции

Разбираемся в мифах, которые окружают стартап-культуру

Inc.
«В мире постправды многое остается за скобками»: директор Некрасовки — о том, зачем в ХХI веке еще нужны библиотеки и как привлечь туда молодежь «В мире постправды многое остается за скобками»: директор Некрасовки — о том, зачем в ХХI веке еще нужны библиотеки и как привлечь туда молодежь

О библиотеках не принято думать как о бизнесе, хотя по факту они могут им быть

Forbes
Украсть «финское чудо»: почему скандинавские школьники не боятся ошибиться и рассердить учителя Украсть «финское чудо»: почему скандинавские школьники не боятся ошибиться и рассердить учителя

Финские школы стали феноменом, который изучают на международном уровне

Forbes
7 лучших фильмов на Хеллоуин 7 лучших фильмов на Хеллоуин

Если вам надоели все самые страшные хорроры, посмотрите эти фильмы

GQ
Не требуйте совершенства: почему не стоит искать виноватых Не требуйте совершенства: почему не стоит искать виноватых

Как перестать обвинять себя и других?

Psychologies
Пицца, сгущенка и картофель фри: что на самом деле едят модели Пицца, сгущенка и картофель фри: что на самом деле едят модели

Модели делятся секретами стройной фигуры, которые не исключают любимых блюд

РБК
Одна вокруг света: вымогательства на таможне и коллега по путешествиям Одна вокруг света: вымогательства на таможне и коллега по путешествиям

90-я серия о кругосветном путешествии москвички Ирины Сидоренко

Forbes
Открыть в приложении