159 подписчиков

🧠📷 I-JEPA: Как нейросети начинают видеть мир без подсказок человека

29 марта29 мар

4 мин

В последние годы искусственный интеллект уже успел привыкнуть к комфорту. Мы сами подсказываем ему, на что именно стоит обращать внимание в изображениях: масштабируем, поворачиваем, затемняем и накладываем шумы, помогая алгоритмам лучше понять мир. Но что будет, если забрать у нейросети эти подсказки? Исследователи из Meta AI под руководством Яна Лекуна предложили революционный подход, доказавший, что нейросети способны учиться видеть и понимать изображения без каких-либо искусственных манипуляций. Они назвали свой подход I-JEPA (Image-based Joint-Embedding Predictive Architecture - Предсказательная архитектура с объединёнными эмбеддингами на основе изображений).

🚧 Как сейчас учатся нейросети: две крайности

На сегодняшний день существуют два основных подхода для самообучения нейросетей:

🎭 Инвариантные подходы

Алгоритмы учатся сопоставлять между собой различные виды одного и того же изображения.
Для создания таких видов применяются искусственные аугментации (изменения яркости, цвета, повороты и т.д.).
Дают высокое качество на задачах классификации, но создают сильные «предубеждения», которые плохо переносятся на другие задачи.

🖼️ Генеративные подходы

Нейросети учатся восстанавливать удалённые или повреждённые фрагменты изображений (например, MAE от Meta).
Хорошо переносятся между разными типами данных, но чаще всего дают менее «семантические» (менее осмысленные) представления и требуют дообучения.

🚀 I-JEPA: Путь между крайностями

Метод I-JEPA предлагает принципиально иной подход: нейросеть учится не восстанавливать изображение в пикселях и не сопоставлять разные виды, а предсказывать представления (эмбеддинги) одних частей изображения по другим. Например, по одному блоку нейросеть пытается «догадаться», какие представления имеют другие части изображения.

Таким образом, нейросеть не отвлекается на бессмысленные детали (например, текстуру травы или оттенок неба), а фокусируется на смысловых связях между объектами и их частями.

🛠️ Как это работает на практике?

🔳 Контекстный блок: берётся большая часть изображения, и из неё нейросеть извлекает представления.
🎯 Целевые блоки: выбираются случайные фрагменты этого же изображения, нейросеть должна предсказать их представления.
⚖️ Обучение: модель минимизирует разницу между предсказанными и реальными представлениями в пространстве эмбеддингов.

Чтобы избежать проблемы «коллапса» (когда все эмбеддинги становятся одинаковыми), используется асимметричная архитектура: одна часть нейросети (контекст-энкодер) обучается активно, а другая (таргет-энкодер) обновляется плавно по экспоненциальному скользящему среднему.

🎯 Преимущества нового подхода

Важным отличием I-JEPA является отказ от искусственных аугментаций. Это позволяет:

⚡ Существенно ускорить обучение. I-JEPA обучается в несколько раз быстрее аналогов, например, в 2.5–10 раз быстрее, чем популярные методы вроде MAE и iBOT.
🎨 Учиться более «осмысленным» представлениям, которые хорошо подходят сразу для множества задач: классификации, подсчёта объектов, определения глубины и других.
🌐 Универсальность. Подход легко переносится на другие типы данных, поскольку не зависит от ручных манипуляций с изображениями.

🔍 Что показывает практика?

Тестирование I-JEPA на реальных задачах показало впечатляющие результаты:

🥇 Превосходит аналогичные методы без аугментаций (например, MAE) в задачах классификации ImageNet и переносе на другие задачи.
📈 Показывает высокие результаты даже при малом объёме размеченных данных (всего 1% от всех изображений), что говорит о высоком уровне семантического понимания.
🎨 Успешно справляется с задачами подсчёта объектов и определения расстояний, превосходя подходы, основанные на инвариантности.

Интересно, что визуализации эмбеддингов I-JEPA показывают, что нейросеть способна не только определять объекты, но и точно предсказывать положение их частей. Например, если нейросети показать часть птицы, она правильно «достроит» её позу и положение других частей тела.

🧐 Личное мнение автора

I-JEPA — важный шаг к нейросетям нового поколения, которые могут учиться без «подсказок» человека. В отличие от современных методов, которые напоминают обучение в школе с заучиванием типовых задач, I-JEPA можно сравнить с обучением через рассуждение и понимание контекста.

Особенно ценным выглядит отказ от искусственных аугментаций, ведь он делает нейросети ближе к человеческому способу восприятия информации. Вместо искусственных «костылей» алгоритм учится видеть мир таким, каким он есть. Эта идея давно витала в воздухе, и исследователи из Meta AI, наконец, показали её жизнеспособность.

Кроме того, реализация архитектуры с помощью Vision Transformer и подход с экспоненциально сглаженным таргет-энкодером — это элегантные технические решения, которые уже доказали свою эффективность.

На мой взгляд, именно такие подходы будут задавать тренды в ИИ ближайших лет.

📚 Интересные факты

🖥️ Модель ViT-Huge/14 обучалась на 16 видеокартах A100 менее чем за 72 часа.
🧑‍💻 I-JEPA требует всего около 1200 GPU-часов для предобучения ViT-H/14 на ImageNet, что значительно меньше аналогов.
🎓 За подходом стоит команда исследователей из Meta AI (FAIR), в том числе и легендарный Ян Лекун, один из отцов глубокого обучения.

🔗 Ссылки и источники

🔥 Выводы

Метод I-JEPA не просто показывает, как учить нейросети эффективнее. Он меняет сам подход к пониманию изображений, приближая его к естественному восприятию человека. И это, возможно, ещё один шаг к созданию ИИ, который не просто имитирует интеллект, а действительно обладает им.

👀🌟