Это часть серии, описывающей разработку Moviegoer , междисциплинарного проекта по науке о данных, благородная цель которого — научить машины смотреть фильмы и интерпретировать эмоции и антецеденты (поведенческая причина/следствие). Мы можем определить начало и конец сцен, что означает, что мы можем изолировать диалоги и анализировать их как единый, самостоятельный разговор. Проще всего это сделать, посмотрев на субтитры, которые представляют собой правдивую транскрипцию диалога —..

МАШИННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ УСТАНАВЛИВАЕТ СВЯЗИ ВО МНОЖЕСТВЕ — В НАШЕМ СЛУЧАЕ СЕЙЧАС: НА ОСНОВЕ САМООБУЧЕННОГО ПОВЕДЕНИЯ, ПОЯВЛЯЕМОГО ПРИ ПРОСМОТЕ БОЛЕЕ ТЫСЯЧИ ФИЛЬМОВ. КАК ДИЗАЙНЕРЫ, МЫ МОЖЕМ ПРИНЯТЬ ЭТИ НОВЫЕ ОТНОШЕНИЯ С ИНТУИТИВНЫМ И ИГРОВЫМ ПОДХОДОМ, МЫ ПРИНИМАЕМ ИХ КАК ПОДСКАЗКУ ОТ «БОЛЕЕ ГЛУБОКОЙ» ЛОГИКИ («ГЛУБОКОЙ» КАК В «ГЛУБОКОМ ОБУЧЕНИИ») И ПРИВЕТСТВУЮТ И ОБОГАЩАЮТ ИХ ЧЕЛОВЕЧЕСКИМ ЛЮБОПЫТСТВОМ. МЫ ПОДХОДИМ К НИМ С ЦИРКУЛЯРНЫМ ПОНИМАНИЕМ ОБУЧЕНИЯ И..

Кинозритель Кинозритель: как научить ИИ эмоциям, заставив его смотреть фильмы В ближайшем будущем нас будут окружать объекты искусственного интеллекта, которые будут действовать как люди. Они смогут поддерживать беседу с идеальным количеством колебаний, сленга и каденции, чтобы их нельзя было отличить от человека. Они смогут взаимодействовать с нами и точно знать, что мы чувствуем, анализируя выражение нашего лица, язык тела, выбор слов, тон голоса и движения глаз. Это все..