Sedem ljudi umre v oranžni uri . Petindvajset umre v zvezku Kill Bill 1 . Osemsto šestinšestdeset umre v Gospodarju prstanov: Vrnitev kralja . To vemo vsi, ker je nekdo prešteval vsako smrt. Ročno. In nato na spletni strani povedal Film Body Counts.
Toda Caleb Garling v SFGate se sprašuje, ali obstaja še kakšen način za prepoznavanje smrti. Način, ki ne vključuje ljudi, ampak računalnike. In mogoče je - samo težko bo. Garling pojasni:
Veliko usposabljanja bi se moralo zgoditi. Eden od pogostih načinov za poučevanje računalnika je, da mu ponavljamo primere - z informacijami o primerih - in pustimo, da programska oprema naprave razdeli vzorce in določi lastnosti ene kakovosti v primerjavi z drugo. Tako ga lahko naučite prepoznati kabino v primerjavi z rumenim avtomobilom. Morda bi prikazalo milijon slik živih ljudi v primerjavi z milijonom slik mrtvih ljudi.
Učenje računalnika, da ugotovi, ali je nekdo živ ali mrtev, je koristno poleg štetja filmskega telesa. Vendar še nismo sposobni programirati umetne inteligence, ki je potrebna za identifikacijo življenja. Poleg tega ljudje niti niso tako dobri v prepoznavanju smrti. Če moški leži, negibno, morda ne boste mogli vedeti, ali spi ali mrtev, če se ne boste dovolj približali, da bi videl, kako diha. Naučiti računalnik vedeti nekaj, česar ne vemo, je težje kot ga naučiti odgovarjati na vprašanja o nevarnosti ali slikati slike.
"To je tisto, kar je celotna noga o" globokem učenju "- nekako bomo usposobili stroje, da bi bili podobni našim možganom skozi prepoznavanje vzorcev, " je Garlingova raziskovalka povedala Mary Cummings. "Vendar tega sami ne razumemo. Od vseh delov telesa je povezava med očmi in možgani skrivnostna znanost, ki se še ni približala odklepanju. "
Toda v dobi, ko prepoznavanje obraza še vedno ni super, če bi jokajoči osebi iz smeha povedali, kdaj je življenje človeka zapustilo, je morda še vedno zunaj računalniškega dojemanja. Potem je spet težje in težje za ljudi, da ugotovijo, ali je nekaj živega, ali je to resnično resničen robot.
