Lêkolînerên Microsoft-ê pergalek îstîxbarata sûnî çêkiriye ku dikare sernavên wêneyan biafirîne ku, di pir rewşan de, ji raveyên mirovan rasttir in. Ev serkeftin qonaxek girîng di pabendbûna Microsoft-ê de nîşan dide ku hilber û karûbarên xwe ji hemî bikarhêneran re berbelav û gihîştî bike.
Xuedong Huang got, "Daxuyaniya wêneyê yek ji fonksiyonên bingehîn ên dîtina kompîturê ye, ku karûbarên cûrbecûr pêk tîne."), hevalek teknîkî ya Microsoft û berpirsiyarê teknolojiyê yê Azure AI Karûbarên Cognitive li Redmond, Washington.
Modela nû naha ji hêla Computer Vision ve ji xerîdaran re peyda dibe , ku beşek ji Azure AI-ê ye, û destûrê dide pêşdebiran ku vê kapasîteyê bikar bînin da ku hebûna karûbarên xwe baştir bikin. Di heman demê de ew di sepana Seeing AI-ê de jî heye û dê di dawiya vê salê de di Microsoft Word û Outlook-ê de ji bo Windows û Mac-ê, û hem jî PowerPoint-ê ji bo Windows, Mac û tevneyê dest pê bike.
Danasîna otomatîkî ji bikarhêneran re dibe alîkar ku bigihîjin naveroka girîng a her wêneyek, çi ew wêneyek ku di encama lêgerînê de hatî vegerandin an jî nîgarek ji bo pêşkêşiyekê be.
"Bikaranîna sernivîsên ku naveroka wêneyan vedibêjin (ku jê re nivîsa alternatîf an alt tê gotin) li ser rûpel û belgeyan bi taybetî ji bo kesên ku kor in an kêm dîtina wan girîng e," Saqib Şêx got.), rêveberê nermalavê di koma Platformên AI-ya Microsoft-ê de li Redmond.
Mînakî, tîmê wî di sepanê de taybetmendiyek danasîna wêneyê ya çêtir ji bo mirovên kor û kêmbîn bikar tîne , ya ku kamera çi dikişîne nas dike û behsa wê dike. Serlêdan ji bo danasîna wêneyan, di nav torên civakî de, sernavên çêkirî bikar tîne.
"Bi îdeal, divê her kes nivîsa alt li hemî wêneyên di belgeyan de, serhêl, û li ser medyaya civakî zêde bike, ji ber ku ev dihêle mirovên kor bigihîjin naverokê û beşdarî danûstendinê bibin. Lê mixabin mirov vê yekê nakin,” dibêje Şêx. "Lêbelê, gelek serîlêdan hene ku taybetmendiya danasîna wêneyê bikar tînin da ku dema ku tunebe nivîsek alternatîf lê zêde bikin."
Lijuan Wang, gerînendeyê lêkolînê yê payebilind li laboratûara Redmond ya Microsoft, rêberiya tîmek lêkolînê kir ku encamên mîna mirovan û çêtir bi dest xistin. Wêne: Dan DeLong.
Danasîna tiştên nû
"Rêvekirina wêneyê yek ji karên sereke yên dîtina kompîturê ye, ku pêdivî bi pergalek îstîxbarata çêkirî heye ku naverok an çalakiya sereke ya ku di wêneyê de tê destnîşan kirin fam bike û rave bike," rave Lijuan Wang (), rêveberê lêkolînê yê payebilind li laboratûara Redmond ya Microsoft.
"Divê hûn fêm bikin ka çi diqewime, fêhm bikin ka têkiliyên di navbera nesne û kiryaran de çi ne, û dûv re hemî bi hevokek bi zimanek ji hêla mirovan ve tê fêm kirin kurt bikin û rave bikin," wê got.
Wang rêberiya tîmê lêkolînê ya ku pîvan kir (sernivîsên tiştên nû yên bi pîvan, ravekirina mezin a tiştên nû) encamên ku bi yên mirovî têne berhev kirin bi dest xist û ji wan derbas bû. Vê ceribandinê dinirxîne ka çiqas pergalên AI-ê danasîna tiştên xêzkirî yên ku ne beşek daneya ku model li ser hatî perwerde kirin diafirîne.
Bi gelemperî, pergalên danasîna wêneyan li ser komên daneyan têne perwerde kirin ku wêneyan bi ravekirinên tekstî yên van wêneyan re vedihewîne, ango li ser komên wêneyên bi etîketkirî.
"Testa nocaps nîşan dide ka pergal çiqas baş dikare tiştên nû yên ku di daneyên perwerdehiyê de nehatine dîtin vebêje," dibêje Wang.
Ji bo çareserkirina vê pirsgirêkê, tîmê Microsoft-ê modelek mezin a AI-ê li ser danûstendinek berfireh a ku tê de wêneyên bi etîketên peyvan vedihewîne, pêş-perwerde kir, ku her yek ji wan bi tiştek taybetî di wêneyê de têkildar bû.
Afirandina komek wêneyan bi etîketên peyvan li şûna sernavên tije bikêrhatîtir bû, ku hişt ku tîmê Wang gelek daneyan têxe modela xwe. Vê nêzîkbûnê da modela ku tîm jê re bêjeyek dîtbarî jê re dibêjin.
Wekî ku Huang diyar kir, nêzîkatiya pêş-hînkirina peyva dîtbarî dişibihe amadekirina zarokan ji bo xwendinê: Pêşîn, pirtûkek wêneyî tê bikar anîn ku tê de peyvên kesane bi wêneyan ve têne girêdan, mînakî, li binê wêneyek sêvê dibêje "sêv" û di bin wêneyê pisîkê de peyva "pisîk".
"Ev pêş-perwerdeya bi ferhenga dîtbarî di bingeh de perwerdehiya destpêkê ye ku ji bo perwerdekirina pergalê hewce dike. Bi vî rengî em hewl didin ku celebek bîranîna motorê pêşve bibin, "Huang got.
Dûv re modela pêş-perwerdekirî bi karanîna danûstendinek ku wêneyên sernavkirî tê de tê safîkirin. Di vê qonaxa perwerdehiyê de, model fêrî çêkirina hevokan dibe. Ger wêneyek ku hêmanên nû vedihewîne xuya dike, pergala AI-ê ferhengek dîtbar bikar tîne da ku raveyên rast biafirîne.
Wang dibêje: "Ji bo ku di dema ceribandinê de bi tiştên nû re mijûl bibe, pergal tiştê ku di dema pêş-perwerdeyê û di dema pêşkeftina paşerojê de fêr bûye berhev dike."
Name Dema ku li ser ceribandinên nocaps têne nirxandin, pergala AI-ê ji mirovan re ji bo heman wêneyan ravekirinên watedartir û rastir çêkir.
Veguheztina bilez a hawîrdora xebatê
Di nav tiştên din de, li gorî pîvanek pîşesaziyê ya din, pergala danasîna wêneya nû du caran çêtir e ji modela ku ji sala 2015-an vir ve di hilber û karûbarên Microsoft-ê de tê bikar anîn.
Ji ber feydeyên ku hemî bikarhênerên hilber û karûbarên Microsoft-ê dê ji vê pêşkeftinê bistînin, Huang yekbûna modela nû di hawîrdora sermaseya Azure de lez kiriye.
"Em vê pêşkeftina teknolojiya AI-ê digihînin Azure wekî platformek ku ji xerîdarek berfirehtir xizmet bike," wî got. "Û ev ne tenê di lêkolînê de serkeftinek e. Wextê ku ev serketinê di nav hawîrdora hilberîna Azure de tevlihev kir jî serkeftinek bû.
Huang lê zêde kir ku bidestxistina encamên mîna mirovan meylek ku berê di pergalên îstîxbarata cognitive Microsoft-ê de hatî damezrandin berdewam dike.
"Di pênc salên borî de, me di pênc warên sereke de encamên di asta mirovî de bi dest xist: naskirina axaftinê, wergera makîneyê, bersivdana pirsê, xwendina makîneyê û têgihîştina nivîsê, û di sala 2020-an de, tevî COVID-19, danasîna wêneyê," got Juan.
Bi mijarê ve
- Serdana malperê bikin ji bo bêtir fêrbûna li ser dîtina komputerê ()
- Gotarê bixwînin
Encamên danasînên wêneyan ên ku pergalê berê û nuha AI-ê bikar tîne berhev bikin
Wêne ji pirtûkxaneya Getty Images. Danasîna berê: Nêzîkî zilamek ku kûçikek germ li ser maseyek birîn çêdike. Danasîna nû: Mirovek nan çêdike.
Wêne ji pirtûkxaneya Getty Images. Danasîna berê: Zilamek li rojavabûnê rûniştiye. Danasîna nû: Agir li peravê.
Wêne ji pirtûkxaneya Getty Images. Danasîna berê: Zilamek bi kirasekî şîn. Danasîna nû: Gelek kes maskeyên neştergeriyê li xwe dikin.
Wêne ji pirtûkxaneya Getty Images. Danasîna berê: zilamek li ser skateboardê li ser dîwarê difire. Danasîna nû: Lîstikvanek bejsbolê topek digire.
Source: www.habr.com