Microsoft computer met algoritme herkent afbeelding beter dan de mens

    Er is een Microsoft computer ontwikkeld met een zelflerend algoritme die de inhoud van afbeeldingen beter kan herkennen dan de gemiddelde mens. Dit beweren onderzoekers van Microsoft in de paper Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification.

    Door middel van een ‘deep learning’-algoritme traint Microsoft systemen om afbeeldingen te herkennen. Dit algoritme leert van zijn eigen fouten en wordt langzaam beter in het herkennen van afbeeldingen. Microsoft wil het systeem gaan in zetten om in de toekomst sneller afbeeldingen te vinden in het Imagenet-database.

    In dit archief zijn afbeeldingen te vinden met bijbehorende labels die computers moeten raden. Waar vroeger nog de mens moest helpen met de computer te programmeren, zullen computers in de toekomst zichzelf verder ontwikkelen met behulp van dit zelflerend algoritme systeem.

    Microsoft computer heeft foutpercentage van 5,1 procent

    Waar mensen tijdens het raden van antwoorden een foutpercentage hebben van 5,1 procent, heeft het nieuwe systeem de Microsoft computer een foutpercentage van 4,94 procent. Hiermee overtreft het systeem van Microsoft de mensheid. Onlangs ontwikkelde Google een soortgelijk systeem dat 6,66 procent van de afbeeldingen niet goed raadde.

    Facebook heeft een soortgelijk systeem ook al opgepikt en wil hiermee in de toekomst genante foto’s van gebruikers automatisch opsporen en verwijderen van het social media netwerk. De technologie is vooral gebaseerd op gezichtsherkenningtechnologie. Een volgende stap is om gezichten te onderscheiden in een nuchtere toestand en foto’s de zijn genomen in een beschonken toestand. Waarbij het laatste natuurlijk weer kan zorgen voor vervelende situaties in je sociale en echte leven.

    © 2005 - 2020 XGN B.V. Alle rechten voorbehouden.