لطالما كان البشر سادة البراعة ، وهي مهارة يمكن أن تنسب إلى أعيننا. في الوقت نفسه ، ما زالت الروبوتات تقترب. بالتأكيد كان هناك بعض التقدم: لعقود من الزمن تمكنت الروبوتات في البيئات المحكومة مثل خطوط التجميع من التقاط نفس الشيء مرارًا وتكرارًا.
سمحت الاختراقات الحديثة في رؤية الكمبيوتر للإنسان الآلي بعمل تمييز أساسي بين الأشياء ، لكن رغم ذلك ، لا يمكن للروبوتات أن تفهم حقا أشكال الأشياء ، لذا لا يمكنهم فعل الكثير لالتقاطها بسرعة.
وأفاد الباحثون في بحث جديد في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، ومختبر الذكاء الاصطناعي (CSAIL) ، أنهم حققوا تقدما كبيرا في هذا المجال ، ويمكن للنظام أن يسمح للإنسان الآلي بفحص الأشياء العشوائية ، وأن يعرف بصريًا ما يكفي عنها ، وفي حالة لم يسبق لهم أن رأوا أداء مهام محددة.
النظام ، الذي يطلق عليه اسم "Dense Object Nets" (DON) ، ينظر إلى الأشياء على أنها مجموعات من النقاط التي تعمل بمثابة "خرائط طريق مرئية" للأنواع. هذا النهج يتيح للإنسان الآلي فهم العناصر والتعامل معها بشكل أفضل ، والأهم من ذلك ، أنه يسمح لهم حتى بالتقاط كائن معين بين فوضى الأشياء المماثلة - مهارة قيمة لأنواع الآلات التي تستخدمها شركات مثل Amazon و Walmart في مستودعاتها .
على سبيل المثال ، قد يستخدم شخص ما DON للسماح للإنسان الآلي بإمساك موضع محدد على جسم ما - مثل اللسان. في ذلك الحين ، يمكنه رؤية حذاء لم يسبق له مثيل من قبل وتمكن من الاستيلاء على لسانه.
ينظر الفريق في التطبيقات المحتملة ليس فقط في بيئة الإنتاج ولكن أيضًا في المنزل.تخيل نظام يعطي صورة لمنزل أنيق للحفاظ على نظافته أثناء العمل ، أو استخدام صورة للوحة بحيث يمكن للنظام التخلص من لوحة بينما كنت في إجازة.
ما هو جدير بالملاحظة أيضًا هو أنه لم يتم تصنيف أي من البيانات في الواقع بواسطة البشر ؛ بدلاً من ذلك ، فإن النظام "يخضع لإشراف ذاتي" ، لذلك لا يتطلب أي شروح بشرية.
