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これは、最初のコンピュータとすることができる想像力を持っています 英語のテキストは:?第1の計算の想像力は、オークと雲ひとつない空に植え麦畑の広大は、晴れた日の午後を作成、のような場面を想像してみましょうこれです。ほとんどの人は、この文章を読んだとき、それは彼らの心の中でこのような牧歌的な場面を想像するのは簡単です。この一意に人間の能力を使用すると、シーンの説明、想像ようなシーンを読み取ることができます。しかし、私たちはもはや一意に人間ないかもしれない、この貴重なスキル。日本Hiroharu加藤と原田達也による東京大学から遠い行うには、今日のコンピュータの電源の想像を超えてあなたの意見では、このような月が持ってきました。最近、彼らはコンピュータをリリースし、それがイメージにオブジェクトの説明になります。これは完璧な定義をした想像力です。確かに、これらのコンピュータの想像力は、比較的単純な、そして時には非常に混乱であり、いかなる意味がありません。しかし、このマシンはかなりの創造コンピュータに大きな一歩を表していることは否定できない。コンピュータ科学者は長いリテラルは、画像を操作するために管理されており、このアプローチは、例えば、非常に直接的です：ユーザーは、検索エンジンに単語または単語のシリーズを入力すると、キーワード関連性の高い画像を使用しています。コンピュータは、ユーザ入力キーワードを理解するための特別な能力を有しているので、これではありません。実際には、キーワード技術によって結果を得るためには非常に強力ですが、逆に、画像を処理時の能力に相当を再生することはできません。したがって、コンピュータ科学者は、数年前に始まった画像の一連の画素を処理対象として、画像は短い一連のシーケンスに分割され、画像の特定の部分に対応する配列。例えば、短い配列は、カップ、領域または空の皮膚の一部の縁に対応することができます。人間のこれらの短い配列は意味を成さないかもしれませんが、コンピュータの面でキーワードとしてそれらを見ることができるようになります。したがって、画像によってコンピュータ解析は、同じドキュメント内の単語の頻度を計算することによって決定されるように、シーケンスの出現回数と頻度を算出することができます。 ＆rdquo;コンピュータ科学者は、これらの配列は＆ldquoです呼び出します。視覚的なキーワード加藤と原田の方法は正反対である、あなたは、視覚の観点から、原画像にキーワードを割り当てます。これは、画像の視覚的な部分は、キーワードを記述することができるが、それは、画像のどの位置を説明していない、非常に困難な技術的な問題です。加藤と原田、この問題に対処するには、2つの異なる方法を。最初は一緒に、各キーワードやその他の視覚的な視覚的なキーワードをどのように評価するかです。したがって、視覚的な明白な形のないキーワード、およびを組み合わせるジグソーパズルのようにすることができないため、このプロセスは、簡単ではありません。第二の方法は、画像の特定の部分に表示されます視覚キーワードの可能性を与えて評価することです。例えば、視覚的に表現するキーワード空領域は、画像の上部に表示される可能性が高くなります。上記の2つのメソッドを伏線で、最終的な加藤と原田は、コンピュータが人間の普通の、日常の文章を理解するために取得するために独自の方法を使用し、対応する画像を生成します。彼らは、それぞれの単語の文は、視覚的、キーワード、キーワードに変換され、画像に変換されます。そして、一般的な単語も視覚キーワードに変換され、別の困難な作業です。プロジェクト全体の難しさが、これは有望なスタートであり、道路の画像作成システムの新世代へのパスを開くことを願っています。
