خوارزمية لتذكر الصور

طور علماء كمبيوتر في معهد ماساتشوستس للتقنية MIT خوارزمية جديدة تساعد على تحديد ما هي الأجزاء الأكثر بروزا في أي صورة ومدى إمكانية تذكرها

طور علماء كمبيوتر في معهد ماساتشوستس للتقنية MIT خوارزمية جديدة تساعد على تحديد ما هي الأجزاء الأكثر بروزا في أي صورة ومدى إمكانية تذكرها. ويستخدم البرنامج، الذي أطلق عليه العلماء اسم “ميمنت” MemNet، علم الذكاء الاصطناعي لبناء خريطة حرارية تُحدد القطع الأكثر إثارة للاهتمام بصريا في أي صورة، والتي تساعد على تذكرها لاحقا. وتستخدم خوارزميات “التعلم عميقة” -وهو أحد مجالات الذكاء الاصطناعي-، مثل MemNet، التدريب البشري من أجل “تدريب” الخوارزمية على كيفية إتمام العمليات المعقدة. ومع مرور الوقت، تصبح الخوارزمية أكثر ذكاء، وقادرة على أداء هذه المهام مثل الإنسان، أو حتى أفضل. وقد تقود الآثار المستقبلية للخوارزمية إلى تحسين قدرات تطبيقات تحرير الصور، وإلى أدوات أكثر قوة للمسوقين، فضلا عن تحسين الموارد التعليمية لأولئك الذين يكافحون لتذكر المواد الدراسية.