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

11 способов становиться немного умнее каждый день 11 способов становиться немного умнее каждый день

Интеллект, как и тело, требует правильного питания и регулярных тренировок

Psychologies
Скотт Иствуд, Лив Тайлер и другие внебрачные дети звезд, сделавшие карьеру Скотт Иствуд, Лив Тайлер и другие внебрачные дети звезд, сделавшие карьеру

Истории успешных и знаменитых детей звезд

Cosmopolitan
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
За что нас не любят и почему это не наши проблемы За что нас не любят и почему это не наши проблемы

Узнавать, что кому-то не нравишься, всегда неприятно

Psychologies
Первая победа ВВС РККА над Luftwaffe: реальное видео воздушных боев Второй мировой Первая победа ВВС РККА над Luftwaffe: реальное видео воздушных боев Второй мировой

Схватка семи против двадцати пяти в марте 1942-го в небе над Харьковом

Maxim
«У нее секс есть»: Талызина пояснила, как Брыльска стала звездой «Иронии судьбы» «У нее секс есть»: Талызина пояснила, как Брыльска стала звездой «Иронии судьбы»

Почему Эльдар Рязанов выбрал польскую актрису на главную роль?

Cosmopolitan
«Иммунитет. Наука о том, как быть здоровым» «Иммунитет. Наука о том, как быть здоровым»

Отрывок из книги Дженны Маччиоки об иммунной системе

N+1
10 главных книг о кино: выбор Esquire 10 главных книг о кино: выбор Esquire

Можно ли составить идеальную полку с книгами о кино?

Esquire
10 нелепых проблем, возникших из-за шрифтов 10 нелепых проблем, возникших из-за шрифтов

Шрифты, которые свергали правительства, вызывали протесты и многовековые споры

Maxim
Протоклетки сохранили химический состав при выпаривании Протоклетки сохранили химический состав при выпаривании

Коацерватные капли оказались устойчивы к чередование сухих и влажных условий

N+1
Как справляться с эмоциями, когда хочется накричать Как справляться с эмоциями, когда хочется накричать

Одно из самых сложных испытаний родительства – научиться управлять гневом

Домашний Очаг
Рано повзрослевшие дети: станут ли они хорошими родителями и партнерами? Рано повзрослевшие дети: станут ли они хорошими родителями и партнерами?

Как влияет опыт рано повзрослевших детей на их взрослую жизнь?

Psychologies
Пауки-дейнопиды услышали жертв ногами Пауки-дейнопиды услышали жертв ногами

Эксперименты показали чувствительность этих членистоногих к широкому спектру

N+1
Гаджеты и сети: 9 правил безопасности Гаджеты и сети: 9 правил безопасности

Как научить ребенка информационной безопасности и медиаграмотности

Домашний Очаг
Особый взгляд Особый взгляд

Интервью с тремя дебютантками «Кинотавра»

Vogue
8 фильмов о харрасменте и борьбе за права женщин 8 фильмов о харрасменте и борьбе за права женщин

Эти фильмы поднимают тему гендерного неравенства

РБК
@V0Vo4ka, к доске! Все, что стоит знать об онлайн-образовании @V0Vo4ka, к доске! Все, что стоит знать об онлайн-образовании

Самоизоляция просто ускорила то, что и так было неизбежным

Maxim
«Тюрьма — это отражение нашего общества». Интервью с автором первой российской документалки на Netflix «Тюрьма — это отражение нашего общества». Интервью с автором первой российской документалки на Netflix

Ангелина Голикова сняла фильм о легендарном санкт-петербургском СИЗО «Кресты»

Forbes
«Перепридумать TikTok вряд ли получится»: что не так с сервисами YouTube и Facebook для создания коротких видео «Перепридумать TikTok вряд ли получится»: что не так с сервисами YouTube и Facebook для создания коротких видео

Смогут ли новые игроки откусить кусок «тиктоковского пирога»

Forbes
Дети алкоголиков: как избавиться от комплекса неполноценности? Дети алкоголиков: как избавиться от комплекса неполноценности?

Дети алкоголиков не умеют по-настоящему ценить себя

Psychologies
Самые странные примеры современной цензуры в кино, мультиках и даже эмодзи Самые странные примеры современной цензуры в кино, мультиках и даже эмодзи

Как цензура меняла фильмы, эмодзи и даже код

Maxim
Приватный арсенал Приватный арсенал

Из чего состоит оружейная коллекция миллиардера Игоря Алтушкина

Forbes
Пять опор крепкого иммунитета Пять опор крепкого иммунитета

Можно ли «прокачать», усилить и простимулировать иммунитет?

Yoga Journal
Греческие корни и ещё 9 удивительных фактов о Дженнифер Энистон Греческие корни и ещё 9 удивительных фактов о Дженнифер Энистон

Дженнифер Энистон достигла огромных успехов даже по меркам Голливуда

Cosmopolitan
Что скрывают неисследованные пустоты пирамиды Хеопса Что скрывают неисследованные пустоты пирамиды Хеопса

Правительство Египта блокирует попытки вскрыть их

Maxim
Александр Поломодов: Как инвестировать в цифровой маркетинг и работать с данными Александр Поломодов: Как инвестировать в цифровой маркетинг и работать с данными

Какую роль играет руководитель в сфере маркетинга

СНОБ
«Предприниматель не может не расти в творческом и финансовом плане». Игорь Рябенький — о том, как не стать унылым говном «Предприниматель не может не расти в творческом и финансовом плане». Игорь Рябенький — о том, как не стать унылым говном

Отрывок из книги «Легкий венчур» Игоря Рябенького

Inc.
Зачем марсоходу лазер: свет далеких планет Зачем марсоходу лазер: свет далеких планет

Ученые отправят на Марс приборы, которые помогут кораблям выбрать место посадки

Популярная механика
10 фильмов, над которыми работали модные дизайнеры 10 фильмов, над которыми работали модные дизайнеры

Самые выдающиеся примеры сотрудничества кино и моды

Esquire
Номинация Гитлера на Премию мира и еще 10 случаев, когда Нобелевский комитет дал маху Номинация Гитлера на Премию мира и еще 10 случаев, когда Нобелевский комитет дал маху

Нобелевский комитет не раз крупно промахивался!

Maxim
Открыть в приложении