Введение в Vision Transformers (ViTs) и Convolutional Neural Networks (CNNs) в обработке изображений
В последнее время Vision Transformers (ViTs) и Convolutional Neural Networks (CNNs) стали ключевыми игроками в области обработки изображений в конкурентной среде технологий машинного обучения. Их развитие означает значительную эпоху в непрерывной эволюции искусственного интеллекта. Давайте рассмотрим особенности обеих технологий, выделим их сильные и слабые стороны, а также более широкие последствия для вопросов авторского права в индустрии искусственного интеллекта.
Возникновение Vision Transformers (ViTs)
ViTs представляют собой революционный сдвиг в способе обработки изображений машинами. Исходя из моделей трансформаторов, изначально разработанных для обработки естественного языка, ViTs адаптировали архитектуру трансформатора для работы с визуальными данными. Эта адаптация позволяет ViTs рассматривать изображение как последовательность непересекающихся участков, которые затем преобразуются в векторы, обрабатываемые фреймворком трансформатора. Такой подход позволяет ViTs захватывать глобальную информацию по всему изображению, превосходя локализованное извлечение признаков, которое предлагают традиционные CNN.
Сверточные нейронные сети (CNNs)
CNNs были основой задач обработки изображений на протяжении многих лет. Благодаря своей архитектуре, основанной на сверточных слоях, CNNs отлично извлекают локальные признаки из изображений. Эта способность делает их особенно эффективными для задач, где такие признаки критически важны. Однако появление ViTs вызвало вызов их доминированию, предлагая альтернативу для понимания более сложных и глобальных паттернов в визуальных данных.
Сравнительный анализ: ViT против CNN
Основные различия между Vision Transformers и Convolutional Neural Networks:
Проблема авторского права в обработке изображений с использованием ИИ
По мере развития обеих технологий, они также поднимают значительную проблему авторского права в сфере искусственного интеллекта. Использование защищенных авторским правом изображений в обучающих наборах данных создает юридические и этические проблемы, которые возрастают по мере усовершенствования и распространения этих технологий. Правовые последствия значительны, и такие случаи, как судебное разбирательство января 2023 года против Stability AI, иллюстрируют растущие опасения по поводу прав интеллектуальной собственности в эпоху трансформационных инструментов ИИ.
Заключение
Непрерывное развитие ViTs и CNNs представляет собой технологическую конкуренцию и вызов баланса между инновациями и этическими и юридическими ограничениями. Выбор между ViTs и CNNs зависит от конкретных случаев использования, характера данных и доступных вычислительных ресурсов. Однако сообщество ИИ должно продолжать содействовать технологическому развитию, учитывая нарастающие проблемы авторского права, сопровождающие такие достижения.
Дискуссия о ViTs против CNNs охватывает более широкое обсуждение о будущем ИИ. Поскольку эти модели переопределяют ландшафт обработки изображений, их влияние распространяется за технологические границы, вызывая значительные юридические, этические и общественные дебаты.
Источники
- https://www.mdpi.com/2076-3417/13/9/5521
- https://www.researchgate.net/publication/373838559_CNN_or_ViT_Revisiting_Vision_Transformers_Through_the_Lens_of_Convolution
- https://itsartlaw.org/2024/02/26/artificial-intelligence-and-artists-intellectual-property-unpacking-copyright-infringement-allegations-in-andersen-v-stability-ai-ltd/
- https://timesinternet.in/blog/vision-transformers-vs-convolutional-neural-networks/
