QCon北京「鸿蒙专场」火热来袭!即刻报名,与创新同行~ 了解详情
写点什么

哈佛大学联合 MIT 研究人员发布了 Clevrer 数据集,以推进视觉推理和神经符号 AI 的发展

  • 2020-06-08
  • 本文字数:1705 字

    阅读完需:约 6 分钟

哈佛大学联合MIT研究人员发布了Clevrer数据集,以推进视觉推理和神经符号AI的发展

近日,哈佛大学和麻省理工学院沃森 AI 实验室的研究人员发布了 Clevrer 数据集,用于评估 AI 模型识别因果关系和进行推理的视频诊断数据集。麻省理工学院 IBM 沃森实验室负责人大卫·考克斯 (David Cox) 称, Clevrer 数据集可以在创造混合 AI 方面取得进展,混合 AI 是指结合了神经网络和符号 AI 的混合型 AI。IBM 研究团队负责人达里奥·吉尔 (Dario Gil) 亦将神经符号 AI 列为 2020 年最重要的进展之一。


Clevrer 是一个诊断视频数据集,用于系统评估各种推理任务上的计算模型。近期,在全数字化的国际表征学习会议 (ICLR) 上发表的一篇论文中,介绍了有关视频表征与推理 (Clevrer) 数据集碰撞事件的初步研究成果。


Clevrer 建立在 Clevr 基础之上。Clevr 是斯坦福大学 (Stanford University) 和 Facebook AI 研究团团队 (Facebook AI Research)于 2016 年发布的一组数据集,用来分析神经网络的视觉推理能力。该团队成员包括大名鼎鼎的 ImageNet 创始人李飞飞 (Fei Fei Li) 博士。在国际表征学习会议 (ICLR) 上,Clevrer 的共同创作者例如来自麻省理工学院-IBM 沃森实验室 (MIT-IBM Watson Lab) 的庄根和来自 Deepmind 的普希梅特·科利 (Pushmeet Kohli) 等人对神经符号概念 NS-DR (Neuro Symbolic Concept Learner,NS-DR),一种应用于 Clevr 的神经符号学模型做了介绍。


该论文写道:“我们对视频的时间和因果推理进行了系统性的研究。视频的时间和因果推理这个问题非常深刻且具有挑战性,它困扰研究人员很久了,但我们才刚刚开始用‘现代化的’ AI 工具来对它进行研究。”“我们新开发的 Clevrer 数据集和 NS-DR 模型即是朝这个研究方向进行的初步探索。”


Clevrer 数据集由 Bullet 物理模拟器制作,包括 2 万部展示桌面上物体碰撞的合成视频和一组自然语言数据集,其中包括与视频内物体相关的问题和答案。总共有超过 30 万个这样的问题和答案,它们被分为描述性、解释性、预测性和反事实性等类别。


麻省理工学院-IBM 沃森实验室负责人大卫·考克斯 (David Cox) 在一次采访中向 媒体透露,他坚信 Clevrer 数据集将有助于创造混合 AI,混合 AI 结合了神经网络和符号 AI。考克斯表示,IBM 研究团队 (IBM Research) 将把该方法应用于 IT 基础设施管理和工厂、建筑工地等工业环境。


考克斯称:“我认为这个数据集对几乎所有类型的应用都很重要。“通过该数据集,我们可以将世界简单化为许多到处移动的球,这也正是观察世界、了解世界、以及做计划并改变世界的第一步。因此,我们认为这个数据集的应用或将横跨多个领域,而视觉和机器人技术则是很好的开始。”


麻省理工学院-IBM 沃森 AI 实验室成立于三年前,旨在取得与广义 AI 主题相关的颠覆性进展。该实验室如 ObjectNet 等一些成果凸显了 ImageNet 之类的深度学习成功案例相对薄弱,所以该实验室已把重心转向了神经网络和符号或经典 AI 的结合上。


符号 AI 和神经网络一样,已经存在了几十年之久。考克斯认为,神经网络在等待着合适的条件出现,如足够多的数据和足够多的计算符号,与此同时 AI 也在等待着神经网络的发展,以便再度复苏。


考克斯说,这两种 AI 的互补性很好,如果能够结合,我们便可以用更少的数据和更高的效能来打造更稳健和更可靠的模型。在年初与 VentureBeat 的一次访谈中,IBM 研究团队负责人达里奥·吉尔 (Dario Gil) 称神经符号 AI 将成为 2020 年最重要的进展之一。


考克斯说,不论你想得到什么结果,通过神经符号 AI,你都可以表征知识或程序,而不是像神经网络那样映射输入和输出。因此,这或许能够使 AI 更好地帮助我们解决现实世界的问题。


考克斯称,“谷歌有一条数据之河,亚马逊也有,这些都不是坏事,但我们绝大多数的问题更像是智力游戏,所以我们认为,要向前发展,真正让 AI 不再是概念上的炒作,我们需要建立能够实现这一点的系统,这些系统有逻辑组件,可以能够灵活地重新配置自己,可以根据环境和实验采取行动,可以解释这些信息,并拥有其认知世界的内在心理模型”。


麻省理工学院-IBM 沃森 AI 联合实验室成立于 2017 年,总投资 2.4 亿美元。


原文链接:


https://venturebeat.com/2020/04/28/mit-researchers-release-clevrer-to-advance-visual-reasoning-and-neurosymbolic-ai/


2020-06-08 10:281498
用户头像
李冬梅 加V:busulishang4668

发布了 1044 篇内容, 共 658.0 次阅读, 收获喜欢 1209 次。

关注

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

你的工作谁做主?

产品运营心经

工作效率 职场成长

发布半小时登上GitHub首页的Spring Boot实战笔记,竟是京东T8编写

公众号_愿天堂没有BUG

Java 编程 程序员 架构 面试

意外发现GitHub 星标35k+ 435页网络协议深度笔记,出自华为架构师

公众号_愿天堂没有BUG

Java 编程 程序员 架构 面试

华为大神用前半生经验所写的SpringBoot全优笔记,现无偿与大家分享!

Java 华为 程序员 面试 计算机

面试官问的那些Java原理你都懂吗,Java面试手写代码题目

Java 程序员 后端

阿里大牛肝出的443页TCP/IP协议趣谈笔记,竟然在GitHub标星27k+

公众号_愿天堂没有BUG

Java 编程 程序员 架构 面试

模块3作业

Ping

Python中使用定时调度任务(Schedule Jobs)的5种方式

Regan Yue

Python 调度 9月日更

KubeVirt with YRCloudFile 擦出创新的火花

焱融科技

云原生 文件存储 虚拟化 高性能, 分布式存储,

小红书严惩刷量行为:如何才能优雅的种草

石头IT视角

程序员35岁后的发展,欢迎一起来讨论

hanaper

ResNet-50 在 ImageNet-1k 上的实验笔记

毛显新

人工智能 神经网络 深度学习 卷积神经网络 PyTorch

面试官都被搞懵了,阿里P7亲自讲解

Java 程序员 后端

Serverless 工程实践 | Serverless 应用开发观念的转变

阿里巴巴云原生

Serverless Serverless架构

面试官手里那些秀你一脸的求质数大法,疯狂复习半个月

Java 程序员 后端

面试被问Tomcat整体架构设计,深入浅出Java开发

Java 程序员 后端

阿里内部进阶资料:24w字的Java面试宝典,竟然在GitHub霸榜月余

公众号_愿天堂没有BUG

Java 编程 程序员 架构 面试

金九银十涨薪50%,从默默无闻,到坐上美团L8技术专家(面经+心得)

Java 编程 程序员 架构 面试

一萌妹子的面试经历,美团四面三小时,成功拿到Java岗offer

公众号_愿天堂没有BUG

Java 编程 程序员 架构 面试

用遗传算法进行智能排课,相信老师会很喜欢

华为云开发者联盟

AI 编码 遗传算法 算子 课程编排

Alibaba内部最新Java架构核心宝典 (全彩版小册开源)

Java 程序员 架构 面试 计算机

Python基础综合练习1

在即

9月日更

SQL注入详解

行者AI

测试

对象存储手把手教五 | 数据存取与加密

QingStor分布式存储

对象存储 分布式存储 数据加密

牛皮了!阿里大佬总结的图解Java手册在GitHub火了,完整版开源中

公众号_愿天堂没有BUG

Java 编程 程序员 架构 面试

小白都能看懂的JVM知识,一文带你学会JVM内存模型!

华为云开发者联盟

Java JVM 内存管理 Java虚拟机 JVM内存模型

恒源云(GpuShare)_GPU租用保姆级教程,助力深度学习训练!

恒源云

webrtc simulcast 开启

webrtc developer

webrtc、 simulcast,

面试竟然被这31道Java基础题难倒了,被阿里面试官征服了

Java 程序员 后端

vue3,对比 vue2 有什么优点?

华为云开发者联盟

Vue Vue3 vue2 diff算法 渲染API

浅谈百度阅读/文库NA端排版技术

百度Geek说

大前端 百度文库

哈佛大学联合MIT研究人员发布了Clevrer数据集,以推进视觉推理和神经符号AI的发展_文化 & 方法_KHARI JOHNSON_InfoQ精选文章