Il nuovo sistema di deep learning di Microsoft supera gli esseri umani — e Google

Il sistema di deep learning di Microsoft è molto migliore degli esseri umani e di Google

Microsoft Research ha nuovamente sviluppato il nuovo tipo di intelligenza artificiale chiamato deep learning.

Il nuovo documento accademico, i dipendenti dell’ufficio asiatico del braccio di ricerca del gigante tecnologico affermano che il loro ultimo sistema di deep learning può superare gli esseri umani in un parametro.

Secondo il documento – “La creazione di Microsoft ha ottenuto un tasso di errore del 4,94 percento per la corretta classificazione delle immagini nella versione 2012 del noto set di dati ImageNet, rispetto a un tasso di errore del 5,1 percento tra gli esseri umani.” La sfida consisteva nell’identificare oggetti nelle immagini e poi selezionare correttamente le categorie più accurate per le immagini, tra 1.000 opzioni. Le categorie includevano “ascia,” “geiser,” e “microonde.”

Il deep learning è un processo di addestramento delle reti neurali artificiali su molte informazioni derivate da immagini, audio e altri input, e poi presentando ai sistemi nuove informazioni e ricevendo inferenze su di esse in risposta.

Alcuni ricercatori di Microsoft, Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren e Jian Sun, hanno scritto collettivamente in un documento che “Per quanto ne sappiamo, il nostro risultato supera per la prima volta le prestazioni a livello umano riportate in questa sfida di riconoscimento visivo.”

I ricercatori hanno scritto che “Gli osservatori dell’intelligenza artificiale dovrebbero prestare attenzione a questo tipo di risultati e Microsoft dovrebbe anche essere data maggiore credibilità quando si tratta di deep learning, dove aziende web come Google e Facebook competono per il talento.

Hanno ulteriormente scritto che “Sebbene il nostro algoritmo produca un risultato superiore su questo particolare set di dati, ciò non indica che la visione artificiale superi la visione umana nel riconoscimento degli oggetti in generale.” “Nel riconoscere oggetti elementari come il compito Pascal VOC, le macchine hanno ancora errori evidenti in casi che sono banali per gli esseri umani. Tuttavia, crediamo che i nostri risultati mostrino il potenziale straordinario degli algoritmi delle macchine per eguagliare le prestazioni a livello umano nel riconoscimento visivo.”

La nuova tecnologia ha quindi migliorato il sistema GoogLeNet premiato di Google del 26 percento, poiché ha eseguito con un errore del 6,66 percento, affermano i ricercatori di Microsoft.

Questo successo è stato raggiunto grazie al programma del lavoro del Project Adam di Microsoft, completato lo scorso anno.

Ulteriori dettagli sul nuovo sistema sono contenuti nel documento (PDF).