MIT
日前，MIT电脑科学与人工智慧实验室（CSAIL）的研究人员研发出一套动作预测机器学习演算法，能够预测人类的互动，研究人员用YouTube影片或电视节目来训练这套机器学习系统，以分析并预测人类互动的动作，例如，拥抱、亲吻、握手、击掌等。
CSAIL研究团队使用神经网路技术以及影片中一个动作、多种版本的静止画面来训练演算法，让演算法的神经网路能透过大量资料找到预测分析的模式，且这套机器学习模型同时有多个神经网路，每个神经网路各自预测一个动作，最后由机器学习系统整合这些神经网路的预测作为最终预测结果。MIT表示，静止画面可以揭露影像中更多的资讯，例如，某些像素的组合就表示是一张人脸。
另外，这套机器学习演算法在经过600个小时的影片训练后，CSAIL研究团队开始用新的影片进行第二阶段的测试，让这套演算法除了能够预测人类互动的动作外，还可以预测影片中5秒后会出现的物品，例如，演算法看到影片中的人打开微波炉，就会猜测接下来会拿出咖啡杯。
MIT表示，这套机器学习演算法的预测还不够精準，不过期望未来能够应用在机器人、安全摄影机等，如具备动作预测演算法的安全摄影机在预测有人要从高处坠落或受伤时，能够紧急通知救援人员。
MIT动作预测验算法介绍影片：
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