Pentru fiecare imagine, algoritmul MemNet creeaza o harta care identifica regiunile cele mai memorabile si cele care se uita cel mai usor. Imaginea poate fi apoi optimizata subtil pentru a creste sau descreste scorul de memorabilitate.
Nu esti gelos atunci cand se intampla ca cineva sa aiba o fata care nu se poate uita? In cea mai mare parte a timpului, aceste fete sunt cele la care te poti holba toata ziua fara sa obosesti, de exemplu cineva foarte aratos.
Totusi, daca te intrebai de ce este asa, matematica ar putea face ca acest lucru sa para ceva mult mai simplu, iar o echipa de cercetatori de la Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) de la MIT a facut tocmai asta prin construirea algoritmului MemNet.
MemNet se intampla sa fie un algoritm bazat pe invatare profunda care poate prezice memorabilitatea fotografiilor tale, intr-o maniera care este aproape la egalitate cu cea a creierului uman.
Practic, premiza functioneaza in acest fel: oamenii uita sau isi amintesc mai mult sau mai putin acelasi set de imagini unde, in ciuda diferitelor experiente ale noastre, creierele umane raman cablate intr-o maniera similara, avand in vedere ca tindem sa ne amintim un set similar de imagini.
Algoritmul MemNet foloseste Retele Neuronale Convolutionale cu scopul de a efectua predictii care sunt mai mult sau mai putin precise fata de scorurile de memorabilitate ale multor oameni.
Un raport MIT chiar a indicat ca algoritmul s-a descurcat cu 30% mai bine comparativ cu softul actual si ca uneori a fost aproape de scorurile medii ale oamenilor. Poti fi sigur ca acestia vor gasi modalitati diferite pentru a monetiza acest algoritm in viitor.
Sursa: phys.org