DeepMind的AI可以从多个图片中建立对世界的愿景Udo Siebig/Alamy人工智能现在可以将自己放在别人的鞋子上 。DeepMind开发了一个神经网络 ，该神经网络教会自己从不同的观点“想象 ”一个场景 ，仅基于一个图像 。
给定场景的2D图片 - 例如，一个带有砖墙的房间 ，地板上的颜色鲜艳的球体和立方体 - 神经网络可以从不同的有利位点产生3D视图 ，从而使物体的相对侧面呈现并改变阴影下降以保持相同的光源。
该系统称为“生成查询网络 ”（GQN），可以从静态图像中汲取细节 ，以猜测空间关系 ，包括相机的位置 。
“想象一下，您正在看珠穆朗玛峰，然后移动仪表 - 这座山不会改变尺寸 ，这告诉了您与您的距离 ，” Ali Eslami在DeepMind领导该项目 。
“但是，如果您看一下杯子 ，它将改变位置。这类似于这种工作方式 。 ”
为了训练神经网络 ，他和他的团队从不同的观点展示了一个场景的图像，它用来预测从后面或侧面到侧面的外观 。该系统还通过上下文来教授纹理 ，颜色和照明。这与当前监督学习的技术相反 ，在该技术中，将场景的细节手动标记并馈送给了AI。
AI还可以在虚拟空间中控制对象 ，将其对空间关系的理解应用于将机器人手臂移动以捡起球的情况 。DeepMind的Danilo Rezende说 ，它也像我们没有意识到一样，学到很多 ，即使我们没有意识到这一点 ，他也从事该项目 。
通过显示神经网络在训练中的许多图像，它可以掩盖相似对象的特征并记住它们。Rezende说：“如果您看到模型内部，我们可以识别代表对象的人工神经元组 ，计算图中的单元 。 ”
该系统围绕这些场景移动 ，对事物应该在哪里和应有的外观进行预测，并在预测不正确时进行调整 。
从不同的观点拍摄的几张照片后 ，它能够利用这种能力来解决迷宫的布局。
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