أدخل Objaverse: 800000 دعامة افتراضية للذكاء الاصطناعي للعب بها

إذا كانت منظمة العفو الدولية ستعمل على الخروج من مربع الدردشة إلى غرف المعيشة لدينا ، فستحتاج إلى فهم المساحات والأشياء بشكل أفضل. لتعزيز هذا العمل ، قام معهد ألين للذكاء الاصطناعي إنشاء قاعدة بيانات ضخمة ومتنوعة من النماذج ثلاثية الأبعاد من الأشياء اليومية ، لذا يمكن أن تكون محاكاة نماذج الذكاء الاصطناعي أقرب إلى الواقع.

المحاكيات هي في الأساس بيئات ثلاثية الأبعاد تهدف إلى تمثيل الأماكن الحقيقية التي قد يتعين على الروبوت أو الذكاء الاصطناعي التنقل أو فهمها. ولكن على عكس لعبة وحدة التحكم الحديثة ، على سبيل المثال ، فإن أجهزة محاكاة التدريب بعيدة كل البعد عن الواقعية وغالبًا ما تفتقر إلى التفاصيل أو التباين أو التفاعل.

احصل على النشر، نظرًا لأنه يحمل اسمًا محرجًا ولكنه ممتع إلى حد ما ، فإنه يهدف إلى تحسين ذلك من خلال مجموعته التي تضم أكثر من 800000 نموذج ثلاثي الأبعاد (ومتزايد) مع جميع أنواع البيانات الوصفية. تتراوح الأشياء الممثلة من أنواع الطعام إلى الطاولات والكراسي إلى الأجهزة والأدوات. يتم هنا تمثيل أي شيء عادي نسبيًا قد تتوقع رؤيته في المنزل أو المكتب أو المطعم.

من المفترض أن تحل محل مكتبات الكائنات القديمة مثل ShapeNet ، وهي قاعدة بيانات قديمة بحوالي 50000 نموذج أقل تفصيلاً. إذا كان “المصباح” الوحيد الذي شاهده الذكاء الاصطناعي على الإطلاق هو مصباحًا عامًا بدون نمط أو لون ، فكيف تتوقع أن يتعرف على قطعة زجاجية غير تقليدية واحدة أو ذات شكل مختلف تمامًا؟ يتضمن Objaverse اختلافات في الكائنات المشتركة حتى يتمكن النموذج من معرفة ما الذي يحددها على الرغم من اختلافاتهم.

بالتأكيد ، ربما لن يكون من الضروري أن يقوم مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك بتحديد خزانة الكتب على أنها “من العصور الوسطى” أم لا ، ولكن يجب أن تعرف بالتأكيد الفرق بين الموز المقشر وغير المقشر. لكنك لا تعرف أبدًا ما قد يهم.

إن استخدام الصور الواقعية (التي تم التقاطها من خلال القياس التصويري ، من الواضح) يجلب أيضًا مستوى من التنوع والواقعية الذي يكون واضحًا في الماضي. بالتأكيد ، تبدو جميع الأسرة متشابهة تقريبًا ، ولكن ماذا عن الأسرة غير المصنوعة؟ كلها مختلفة!

من المفيد أيضًا امتلاك كائنات تعمل أيضًا على تحريك “الشيء الرئيسي” إذا أردت. معرفة الشكل الذي تبدو عليه الثلاجة أو الخزانة أو الكتاب أو الكمبيوتر المحمول أو باب المرآب مغلق شيء ومفتوح شيء آخر ، ولكن كيف ينتقل من أ إلى ب؟ يبدو الأمر بسيطًا ، لكن إذا لم يتم توفير هذه المعلومات لنماذج الذكاء الاصطناعي ، فمن غير المحتمل أن يخترعها أو يستشعرها.

يمكنك قراءة المزيد حول خصائص وتفاصيل مجموعة البيانات الضخمة هذه في ورقة AI2 التي تصفها. وإذا كنت باحثًا ، يمكنك البدء في استخدامه الآن مجانًا عبر Hugging Face.