物を見なくても認識できるAI「SAM」はこちら

の番ですメタで輝くために人工知能の実験競争。の親会社フェイスブック、インスタグラムなどワッツアップ画像やビデオ内の要素を認識し、それらを識別できる人工知能モデルを発表しました。まだ開発中のこの「セグメント何でもモデル (SAM)» で紹介されました出版済みの科学論文メタリサーチ部門のブログ、4月5日水曜日。

同様のモデルがすでに存在する場合、SAM の特徴は、要求されたオブジェクトを見つけられることです。」学習中にこれらの要素に直面しなかった場合でも、»、英国通信社が説明ロイター。

認識、識別、抽出

画像処理を担当する人工知能（たとえば、ダルイー、旅の途中または落書きの拡散）は、リンゴ、自転車、人間を徐々に認識できるようにするために、まず巨大なデータベースでトレーニングされます。つまり、AIが単語と物体を結び付けるには時間がかかります。

Segment Anything も同じアプローチでトレーニングされました。によって実証されるように、デモはオンラインで利用可能, AI は、与えられたコンテンツを分析し、要素をクリックするか画像全体をスキャンすることで要素の輪郭を検出し、写真から要素を抽出することに特化しています。

Meta はプレゼンテーション サイトで、このツールがテキスト検索によって要求された要素を識別できることも示しています。「」と入力します。チャット» を検索バーに入力すると、SAM は写真内の各猫の周囲に四角形を描画します。

同様に、この AI によって分析されたビデオのデモンストレーションは、撮影されたオブジェクトに名前を付ける能力をたとえ短時間であっても実証します。

彼が何を知らないかを推測してください

しかし、この学習モデルは「オブジェクトとは何かについての一般的な概念を学びました」とメタ氏は述べており、これにより「追加のトレーニングを必要とせずに、見慣れないオブジェクトや画像を学習できます。» 同様に、同社サイトの別のビデオによると、Segment Anything は単純な写真からオブジェクトの 3D 画像を再現できるようです。

したがって、AI は欠落している要素を推測することもできます。 Meta がアプリケーションに追加できるさまざまな人工知能機能 »今年"、 によるとロイターと、AIを企業の優先事項として統合することに関するCEOマーク・ザッカーバーグの最近の声明を引用した。

メタはレースに向けてゼッケンを着用します

英国の通信社が指摘しているように、メタはすでに「写真のタグ付け、禁止されたコンテンツの管理、Facebook および Instagram ユーザーにどの投稿を推奨するかの決定などのアクティビティのために内部的に SAM と同様のテクノロジーを使用»。

しかし、この新しいテクノロジーは社内で役立つだけでなく、メタにとっても機会となります。AI実験競争での地位を維持するのオンライン化から始まりましたチャットGPT2022 年 11 月に OpenAI によって。

から、マイクロソフトそれからグーグル人工知能を使用した独自のサービスを開始しました (マイクロソフトの新しいBingなどグーグル吟遊詩人）。 Meta のサービスが研究を目的としているのであれば、それは同社があまり大きな賭けをせずに、この市場にもう一歩踏み出す方法であることに変わりはありません...今回の場合のようにメタバースと一緒に。