Vědci z čínské univerzity Sun Yat-Sen a Hongkongské polytechnické univerzity vyvinuli mechaniku neuronové sítě (typu umělé inteligence, která napodobuje fungování lidského mozku), aby sama opravovala své chápání videí ohledně lidských pohybů na základě porovnávání svých odhadů s odhady dalších sítí.
Doposud to fungovalo tak, že správné identifikování držení těla člověka vyžadovalo hodně dat pro neuronové sítě, aby získaly podněty o tom, jak se ohýbají kolena a lokty. Problém spočívá v tom, že síť nedostane vždy dostatek označených dat. Výzkumníci se rozhodli prokázat, že by síť mohla odhadnout lidské pohyby tím, že by neustále navzájem porovnávala odhady více sítí a tím se sama učila.
V týmu byl Keze Wang, Liang Lin, Chenhan Jiang, Chen Qian, a Pengxu Wei. Qian navíc pracuje s čínským startup SenseTime. Tato práce je důležitá ze dvou důvodů: sebekorekce posune umělou inteligenci blíže k tomu, aby se mohla učit sáma s minimálním zapojením člověka. Za druhé, učení strojů, jak rozpoznat a porozumět chování člověka založené na videozáznamu, mají širokou škálu výhod, včetně těch, které by mohly ovlivnit sledování kamerových záznamů a virtuální realitu. To představuje také krok blíže k hlavnímu cíli v oblasti umělé inteligence: vývoj strojů, které se mohou samy učit.
