メタは、これまで見たことのないオブジェクトを識別できる AI を導入します

メタは、これまで見たことのないオブジェクトを識別できる AI を表します。特に巨人がこの分野の主要企業であることを示すことを目的としたイノベーション。

人工知能 (AI) がオブジェクトを検出できるようにするには、通常、既存のコンテンツでトレーニングする必要がありますが、Meta は、このテクノロジーがこれを補助なしで実行できる方法を発見しました。ソーシャルメディアの巨人は、たとえそれがトレーニングデータの一部ではなかったとしても、画像やビデオ内のオブジェクトを検出できる「Segment Anything」人工知能モデルをリリースした。項目をクリックするか、テキスト プロンプトを使用して項目を選択できます。ロイターの説明によると、「猫」という単語を入力すると、AI が写真内のすべてのネコ科動物を強調表示するのを観察できます。

メタは、これまで見たことのないオブジェクトを識別できる AI を導入します

このモデルは他のモデルと組み合わせることもできます。これは、単一の画像を使用してオブジェクトを 3D で再構築したり、複合現実ヘッドセットの表現から描画したりするのに役立ちます。追加のトレーニングの必要性を制限するために、あらゆるものをセグメント化します。

AI モデルとデータセットは、非営利使用のライセンス付きでダウンロードできます。つまり、クリエイターは自分の作品に使用することができません。主に研究とテクノロジーへのアクセスの増加に焦点を当てた取り組み。Meta は現在、コンテンツのモデレーション、投稿の推奨、写真のタグ付けに同様のテクノロジーを使用しています。

開発者は、既存のモデルに偏りがあることを認めています。これは、より細かい部分を見逃す可能性があり、エッジ検出が一部のモデルほど優れていません。また、Segment Anything はリアルタイムでヒントを処理できますが、大きな画像を扱う場合にはすぐに限界が現れます。より専門化された AI ツールの中には、その分野でより優れたパフォーマンスを発揮するはずだとメタ氏は言います。

特に巨人がこの分野の主要企業であることを示すことを目的としたイノベーション。

高速かつ正確な物体検出が不可欠なロボットやその他のデバイスでは、この AI を目にするべきではありません。同時に、このようなモデルは、トレーニング データのみに依存することが不可能またはほとんど不可能な状況でも役立つはずです。ソーシャル ネットワークはテクノロジーを使用して、コンテンツの量が急速に増加しても存続することができます。そしてこれは少なくとも、Meta がコンピュータ ビジョンの一般化を目指していることを示しています。

Meta は、不文言語翻訳機など、人工知能の分野での成果を共有することに慣れています。そうは言っても、同社はこの市場においてGoogleやMicrosoftのような巨大テクノロジー企業と同等の存在感を示すことができるというプレッシャーに常にさらされている。同社はすでにソーシャルアプリ向けに生成AI「キャラクター」の実装に取り​​組んでおり、Segment Anythingのようなイノベーションは、非常に優れたトリックをいくつか備えていることを示している。