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

История безумия в классическую эпоху История безумия в классическую эпоху

Программный труд Мишеля Фуко, исторический экскурс о психиатрии

kiozk originals
Панчь, Британия Панчь, Британия

Драма о поисках идентичности на просторах бывшей Британской империи в жанре рэпа

Weekend
Сквирт или не сквирт: вопросы, советы, подводные камни Сквирт или не сквирт: вопросы, советы, подводные камни

Рассказываем, откуда берется струйный оргазм и на что он похож

Cosmopolitan
Вопрос психологу: я трудоголик, что мне делать? Вопрос психологу: я трудоголик, что мне делать?

В условиях достигаторства слово «трудоголик» — комплимент, но так ли это хорошо?

Esquire
Когда пора к психологу Когда пора к психологу

Психологи рассказывают, как понять, что дружеская беседа уже не поможет

Psychologies
За стеклом За стеклом

Как правильно делать макияж, если вы носите очки

Добрые советы
Как два англичанина с похмелья выиграли сложнейшую гонку мира Как два англичанина с похмелья выиграли сложнейшую гонку мира

«Мне стало чуть лучше только после двойного бренди…»

Maxim
Карикатура вместо притчи: каким получился четвертый сезон «Фарго» про войну итальянских и темнокожих гангстеров Карикатура вместо притчи: каким получился четвертый сезон «Фарго» про войну итальянских и темнокожих гангстеров

Рецензия на четвертый сезон сериала «Фарго»

Esquire
Феминизм: реальная поддержка женщин или скрытая игра в пользу мужчин? Феминизм: реальная поддержка женщин или скрытая игра в пользу мужчин?

Психолог комментирует две противоположных точки зрения на феминизм

Psychologies
12 способов отказать женщине, не произнося слово «нет» 12 способов отказать женщине, не произнося слово «нет»

О премудростях вежливого отказа читай тайком, чтобы она не подглядела

Maxim
Физики обнаружили в нитрате кобальта вывернутые закрученные магнитные зонтики Физики обнаружили в нитрате кобальта вывернутые закрученные магнитные зонтики

Экзотическое строение магнитной подсистемы в безводном нитрате кобальта

N+1
По новым правилам По новым правилам

42-й Московский международный кинофестиваль всё же состоялся

OK!
10 неизвестных фактов о первых современных Олимпийских играх 10 неизвестных фактов о первых современных Олимпийских играх

Какой была первая современная Олимпиада

Популярная механика
Минус 50 кг: как я похудела на дефиците калорий и домашних тренировках Минус 50 кг: как я похудела на дефиците калорий и домашних тренировках

Девушка нашла простой и легкий способ сбросить вес

Cosmopolitan
Одну из мощнейших взрывчаток сделали ещё сильнее Одну из мощнейших взрывчаток сделали ещё сильнее

Учёные сумели совместить в одно из самых сильных взрывчатых веществ и окислитель

Популярная механика
10 фактов о Питере Джексоне 10 фактов о Питере Джексоне

Что интересного происходило в жизни повелителя хоббитов и дрессировщика драконов

Maxim
«Астрофизика. Троицкий вариант» «Астрофизика. Троицкий вариант»

Отрывок из сборника статей об астрофизике от Валерия Рубакова

N+1
В главных гендерных ролях В главных гендерных ролях

Зинаида Пронченко под хруст чурчхелы размышляет о судьбе русского кино

GQ
Александр Чачава: Как российские стартаперы завоевывают место в мировой IT-индустрии Александр Чачава: Как российские стартаперы завоевывают место в мировой IT-индустрии

Как русскоязычным стартаперам удалось усилить свой вес в технологическом мире

СНОБ
Ученые построили веревочные мосты для самых редких гиббонов Ученые построили веревочные мосты для самых редких гиббонов

Конструкция помогла хайнаньским гиббонам справиться с последствиями тайфуна

N+1
Нужно ли убивать отрасль возобновляемой энергетики Нужно ли убивать отрасль возобновляемой энергетики

Что будет с российским бизнесом из-за сокращения программы ветропарков

СНОБ
Уравнение правосудия, или Какова вероятность повторного преступления Уравнение правосудия, или Какова вероятность повторного преступления

Отрывок из книги «Время живых машин. Биологическая революция в технологиях»

СНОБ
Монохром, клетчатые пиджаки и цветные носки: как Эндрю Скотт одевается на выход Монохром, клетчатые пиджаки и цветные носки: как Эндрю Скотт одевается на выход

Главные составляющие стиля Эндрю Скотта

Esquire
Сколько стоит поднять на перехват истребитель в России Сколько стоит поднять на перехват истребитель в России

И что это, собственно, такое — перехват?

Maxim
Сколько «Краснодар» Сергея Галицкого заработает в Лиге чемпионов Сколько «Краснодар» Сергея Галицкого заработает в Лиге чемпионов

История и экономика футбольного проекта Сергея Галицкого

Forbes
Маленькие помощники следователя: насекомые в судебной экспертизе Маленькие помощники следователя: насекомые в судебной экспертизе

По насекомым, найденным на трупе, можно определить многие подробности смерти

Популярная механика
Почему Россия не берет Тбилиси Почему Россия не берет Тбилиси

Вплоть до 2020 года Москва действовала жестко, но умеренно

СНОБ
«Вы и ваши гормоны. Наука о женском здоровье и гормональной контрацепции» «Вы и ваши гормоны. Наука о женском здоровье и гормональной контрацепции»

О женском организме и о том, что науке известно о влиянии противозачаточных

N+1
Ставка на прорабов: как сеть «Петрович» стала крупнейшим российским продавцом стройматериалов Ставка на прорабов: как сеть «Петрович» стала крупнейшим российским продавцом стройматериалов

На запуск «Петровича» потребовалось всего $2000

Forbes
Глеб Глинка — о посвященном жене кино и таланте доктора Лизы помогать Глеб Глинка — о посвященном жене кино и таланте доктора Лизы помогать

Интервью с мужем Елизаветы Глинки: о жене, фильме о ней и благотворительности

РБК
Открыть в приложении