Тренировочные кимы егэ по информатике 2019 с ответами: Тренировочный вариант ЕГЭ 2019 по информатике №18 с ответами

Задание 9 ЕГЭ по информатике 2019: практика и теория

Что нового?

В предстоящем ЕГЭ не появилось никаких изменений по сравнению с прошлым годом.

Возможно, вам также будут интересны демоверсии ЕГЭ по математике и физике.

О нововведениях в экзаменационных вариантах по другим предметам читайте в наших новостях.

Источник: сайт ФИПИ

Демо-КИМ ЕГЭ-2019 по информатике не претерпел никаких изменений по своей структуре по сравнению с 2018 годом. Это значимо упрощает работу педагога и, конечно, уже выстроенный (хочется на это рассчитывать) план подготовки к экзамену обучающегося.

Мы рассмотрим подробный разбор и решение предлагаемого проекта задания номер 9 (на момент написания статьи пока еще ПРОЕКТА) КИМ ЕГЭ по информатике.

Ответами к заданиям 1–23 являются число, последовательность букв или цифр, которые следует записать в БЛАНК ОТВЕТОВ № 1 справа от номера соответствующего задания, начиная с первой клеточки, без пробелов, запятых и других дополнительных символов.

Каждый символ пишите в отдельной клеточке в соответствии с приведёнными в бланке образцами.

Задание 9

Автоматическая камера производит растровые изображения размером 200×256 пикселей. Для кодирования цвета каждого пикселя используется одинаковое количество бит, коды пикселей записываются в файл один за другим без промежутков. Объём файла с изображением не может превышать 65 Кбайт без учёта размера заголовка файла. Какое максимальное количество цветов можно использовать в палитре?

Ответ: ___________________________.

Объяснение и решение задания

Для начала немного простых вычислений:

[1] 200 × 256 – число пикселей растрового изображения;

[2] 65 Кбайт = 65 × 2¹⁰ × 2³ бит – верхний порог объема файла.

Отношение [2] к [1] позволит нам получить глубину цвета пикселя, т.е. число бит, которое отводится на кодирование цвета для каждого пикселя.

И, наконец, искомое значение, которое определим по классической формуле

1:

2ⁱ = n, 2¹⁰.

Ответ: 1024.

#ADVERTISING_INSERT#

Дибиров Магомедшапи Дибиргаджиевич

Заместитель генерального директора по ИКТ АНОО «Дом знаний», преподаватель по программированию Яндекс.Лицея (ДГУНХ, Махачкала), учитель высшей категории, финалист Всероссийского конкурса «Учитель года России 2010»

Хотите сохранить материал на будущее? Отправьте себе на почту

в избранное

Только зарегистрированные пользователи могут добавлять в избранное.

Войдите, пожалуйста.

Учебные издания по теме

Фиошин М.Е., Рессин А.А., Юнусов С.М.

Информатика. 11 класс. Углубленный уровень. Учебник

911 Р

Купить

Масленикова О.Н.

Информатика. 10-11 классы Базовый уровень. Книга для учителя

Оценка разработки

Для оценки работы вам необходимо авторизоваться на сайте

Войти или зарегистрироваться

Ограничение доступа

Для доступа к материалу требуется регистрация на сайте

Войти или зарегистрироваться

Нужна помощь?

DVBogdanov.ru / Подготовка к ЕГЭ по информатике 2018



Поздравляем пользователей сайта с прошедшим Днём Знаний и новым 2018/2019 учебным годом!

Совсем скоро на ege-inf.ru будет опубликован с ответами вариант №1803.

И совсем скоро также на ege-inf.ru будут опубликованы скрипты для тренировки по темам «комбинаторика» и «бизнес-информатика» (пользователи МЭШ смогут воспользоваться аналогичными приложениями).

Приближается новый учебный год и вместе с ним грядут приятные изменения!

Прошлогодние тренировочные варианты №1701 и №1702 получили высокие оценки учеников и учителей, поэтому в 2017/2018 уч. году разработка новых бесплатных вариантов будет продолжена. Теперь задания будут появляться с периодичностью 4-6 недель, далее 1-2 недели будет работать веб-форма для проверки ответов и, наконец, будут публиковаться официальные ответы на новом сайте http://ege-inf.ru и в новой группе вКонтакте http://vk.com/informatics_exam.

Также отличная новость для поклонников С++! Официальный сайт ФИПИ порадовал сообщением, что все программы на С в новом году заменяются на С++. Наши «нестандартные» варианты также будут идти в ногу со временем: в качестве эксперимента планируются задания с программами для современных версий Visual Basic, PascalABC.NET и C++.

Кроме этого, сложность вариантов будет возрастать в течение года. Первый вариант с порядковым номером 0 будет доступен в ближайшие дни. Помимо «стандартных», постепенно будут добавляться задания, соответствующие темам профильного уровня. Это позволит не только лучше закрепить материал, проходимый на уроках, но и подготовиться к

олимпиадам.

Кстати, об олимпиадах. Совсем скоро начнётся регистрация участников на некоторые из них. Обзору московских олимпиад будет посвящена ближайшая новость, не пропустите!

Олимпиады и поступление 2018

Не секрет, что участие в олимпиадах – занятие не только увлекательное, но и полезное для поступления в ВУЗ. Например, призёры заключительного тура «ВсеРоса» получают возможность зачисления вне конкурса! А более «реальные» победы в олимпиадах из обширного перечня Министерства образования позволяют (с определёнными оговорками) получить 100 баллов по профильному ЕГЭ. Пригодиться могут и успехи на олимпиадах попроще – в качестве портфолио для баллов за «индивидуальные достижения» (максимум

10 баллов).

Большинство олимпиад по информатике – это олимпиады по программированию и лишь некоторые из них по содержанию близки к заданиям ЕГЭ. Как правило, первый тур в олимпиадах заочный, а регистрация открывается в начале осени. Поэтому определяться с выбором нужно как можно скорее.

Читать далее…

	Новые прототипы заданий Задание 16 Задание 25 Задание 27
	Тренировочный вариант №1803 [0.27 Мб, обновлён 09.09.2018] Проверка ответов на http://ege-inf.ru/variants/1803
	Тренировочный вариант №1802 [0.27 Мб, обновлён 23.04.2018] Проверка ответов на http://ege-inf.ru/variants/1802
	Тренировочный вариант №1801 [0. 24 Мб, обновлён 13.10.2017] Проверка ответов на http://ege-inf.ru/variants/1801
	Тренировочный вариант №1800 [0.27 Мб, обновлён 27.08.2017] Проверка ответов на http://ege-inf.ru/variants/1800
	Тренировочный вариант №1702 [0.27 Мб, обновлён 09.06.2018] Задание 01 Задание 02 Задание 03 Задание 04 Задание 05 Задание 06 Задание 07 Задание 08 Задание 09 Задание 10 Задание 11 Задание 12 Задание 13 Задание 14 Задание 15 Задание 16 Задание 17 Задание 18 Задание 19 Задание 20 Задание 21 Задание 22 Задание 23 Задание 24 Задание 25 Задание 26 Задание 27
	Тренировочный вариант №1701 [0. 26 Мб, обновлён 09.07.2017] Задание 01 Задание 02 Задание 03 Задание 04 Задание 05 Задание 06 Задание 07 Задание 08 Задание 09 Задание 10 Задание 11 Задание 12 Задание 13 Задание 14 Задание 15 Задание 16 Задание 17 Задание 18 Задание 19 Задание 20 Задание 21 Задание 22 Задание 23 Задание 24 Задание 25 Задание 26 Задание 27

Статья К. Ю. Полякова «Множества и логика в задачах ЕГЭ» доступна
по ссылке: http://kpolyakov.spb.ru/download/inf-2015-10.pdf.

#Задачи на алгоритмы #Задачи на кодирование информации #Задачи на комбинаторику #Задачи на логику #Задачи на программирование #Задачи на системы счисления #Задачи на теорию множеств #Подготовка к ЕГЭ по информатике

Пережить свой первый год CS @ UTM | by Jarrod Servilla

Краткое введение — Привет, я Джаррод, я 4-й год специалист по CS в UTM, в настоящее время учусь в кооперативе, и я прошел несколько курсов (CSC108, CSC148, CSC301). ).

Эта статья была написана с помощью Нааза Сибиа и Акиры Такаки, ​​которые предоставили удивительные сведения о CSC148 и математике соответственно.

Если вы еще не читали другие мои сообщения в блоге, я предлагаю вам это сделать, так как они охватывают почти все другие аспекты вашей карьеры в университете. Если вы хотите прочитать обо всей карьере другого студента в университете и его мыслях о каждом классе, ознакомьтесь с «Обзором курса Bias UTM CS» Джу Хонг Кима.

Наконец, позовите UTM White Van Discord. Не стесняйтесь присоединяться и задавать вопросы — мы всегда рады помочь и дать совет 🙂

Спасибо /u/xalana0x на /r/UTM за этот веселый пост!

После подачи заявки на CS и поступления в UTM, вы еще не участвуете в программе. Если вы отметите Acorn, ваша программа будет указана как «Первый год обучения компьютерным наукам. Математика и статистика».

Чтобы поступить в CS POSt (программа обучения), вам необходимо выполнить требования. Они выпускают набор гарантированных максимальных отсечек (т. е. если вы получили это, значит, вы хороши) для CS Major и Specialist, а затем выпускают официальные отсечки позже в мае.

Для CS Major/Specialist вас оценивают на основе вашей оценки по CSC148 (Введение в информатику), MAT102 (Введение в математические доказательства) и вашего CGPA (Совокупный средний балл).

На 2020–2021 годы окончательные требования были следующими: максимальные ограничения, объявленные в начале года, составляли 80% как CSC148, так и MAT102, и 3.3 CGPA.

Как правило, окончательные отсечки меньше максимальных, однако для спокойствия вам определенно следует стремиться к ≥ максимальным отсечкам.

Это сложно, но определенно выполнимо. Для справки, в 2019–2020 годах были идентичные требования, и поступило ~ 23% абитуриентов (имейте в виду, что это включает абитуриентов не только 1-го курса).

Приступая к работе с UTM, вы должны знать, что POSt не является гарантией и планировать соответственно. См. мое подробное руководство по UTM для запасных планов.

Хорошо, круто — теперь, когда POSt не нужен, давайте поговорим о курсах, которые вам нужно пройти, и о том, как преуспеть в них!

Специалист по CS, из академического календаря

Семестровый курс в UofT считается за 0,5 кредита, а годичный курс (например, MAT137) считается за 1,0 кредита.

В целом, чтобы подать заявку на CS POSt, вам необходимо убедиться, что у вас есть:

• минимум 4,0 кредита
• CSC108 (Введение в компьютерное программирование)
• CSC148
• MAT102
• Исчисление: MAT135+MAT136 или MAT137 или MAT157 или MAT132 + MAT134
• РЕДАКТИРОВАТЬ: вам также нужен ISP100

Примечание: вы можете взять MAT132/MAT134, только если вы’ re в потоке наук о жизни

Откладывание в сторону обязательные курсы, у нас осталось 1,5 кредита (или 2,5, если вы делаете 5,0 кредитов в год). В первый год рекомендуется устранить требования к дистрибутиву (курсы 1. 0 по гуманитарным наукам (HUM) и курсы 1.0 по общественным наукам (SSc)).

Automator, брось вызов законам природы
Электронный монолит, брось джем на диск — Deltron 3030, Mastermind

CSC108 — это твой первый курс CS, на котором ты будешь использовать Python. Он не предполагает никакого предыдущего опыта программирования, и в нем вы узнаете об основах кодирования: функциях, строках, условных операторах, циклах, списках, анализе файлов, введении в объектно-ориентированное программирование и многом другом. Для тех, у кого нет опыта программирования, это может быть много, так как это соответствует университетскому темпу.

Хотя оценки могут меняться для каждого предложения, обычно у вас будет три задания, еженедельные лабораторные работы, еженедельная PCRS, один или два семестровых теста, а затем итоговый экзамен.

Оценки кода отмечают правильность и стиль. Для корректности они запускают ваш код на тестовом наборе. Что касается стиля, ваш код будет проверяться с помощью средства проверки стиля, которое измеряет такие параметры, как соответствующие пробелы, имена переменных и т.  д. и вам нужно будет написать функции, которые достигают определенных целей. Функции становятся все более сложными, причем первые несколько очень просты, а более крупные функции могут потребовать более 40 строк кода.

Лаборатории: В осеннем семестре мы предоставили обзор (около 30 минут) лабораторной работы и соответствующего контента, а в остальное время вы могли попробовать пройти лабораторную работу и задать нам вопросы. Используйте свои ТА как ресурс! Если вы что-то застряли или у вас есть вопросы, обязательно обратитесь за помощью.

PCRS: PCRS — это онлайн-система, в которой вы смотрите уроки и практикуете контент: отвечая на вопросы «верно/неверно» или на вопросы с несколькими вариантами ответов или отправляя код и запуская его на тестовых примерах. Контент создается в три этапа в течение недели: подготовка, практика, выполнение — так что просто убедитесь, что вы остаетесь на вершине работы, и у вас все получится.

Дела хорошо: Практика, практика, практика! Если вы когда-нибудь думаете: «Хм, интересно, что происходит в Python, когда я…», просто попробуйте и изучите прямо сейчас! Термин тесты может быть немного сложным, поскольку есть некоторые вопросы, которые сосредоточены на определенных взаимодействиях, эксклюзивных для Python, поэтому знание того, как Python работает в определенных случаях, может иметь большое значение.

Программа прошлого года здесь

Веб-сайт курса здесь

Автор: Нааз Сибиа

CSC148 предполагает, что у вас есть знания из CSC108, но концепции, изучаемые здесь, будут сильно отличаться от CSC108. В то время как CSC108 — это курс, ориентированный на «программирование», CSC148 — это введение в информатику, поэтому больше внимания уделяется концепциям, которые вы изучаете в классе. Что это может означать: не беспокойтесь слишком сильно, если ваша оценка CSC108 невелика! Хотя CSC148 требует знания CSC108, концепции совершенно разные. Таким образом, даже если ваша оценка CSC108 невелика, все равно есть шанс, что вы сможете получить хорошую оценку по CSC148.

CSC148 начинается с построения ООП-концепций, которыми обычно заканчивается CSC108. После изучения принципов ООП и разработки классов курс переключается на обсуждение абстрактных типов данных (стеки, очереди, связанные списки).

Примерно через 6 недель вы начнете изучать рекурсию, чем этот курс в основном и известен. Многие студенты боятся этого, но вам это не нужно! Преподаватели обычно учат рекурсии медленно и приводят множество примеров. Они предполагают, что вы не знаете рекурсию, поэтому вы можете доверять процессу обучения и много практиковаться.

Курс включает 2–3 задания и еженедельную литературу + подготовительные упражнения, которые вы выполняете перед занятием. Первое задание посвящено принципам ООП, а второе задание обычно посвящено рекурсии и деревьям.

Подобно CSC108 — назначения кодов маркируются на основе правильности и стиля. Для задания ООП также есть ручная маркировка, чтобы проверить, правильно ли вы использовали принципы ООП.

Подготовка к лекциям : CSC148 в UTM обычно не использует PCRS. Тем не менее, в курсе есть материалы для чтения и подготовительные упражнения, которые студенты обычно должны выполнить перед лекцией. Подготовительные упражнения включают в себя упражнение по написанию кода, которое автоматически помечается на markus, и викторину Quercus с множественным выбором, которая имеет бесконечное количество попыток. Класс обычно следует формату ALC, поэтому вы кратко повторите подготовку и поработаете над новыми вопросами на лекции.

Программа этого летнего предложения здесь

Веб-сайт курса здесь

Автор: Акира Такаки, ​​отредактировано мной

Хочешь научиться рифмовать, лучше научись складывать
Это математика — Мос Деф, Математика

Поступая в университет, многие студенты спрашивают: «Зачем мне ходить столько математических курсов, если я просто собираюсь нажимать кнопки на работе?», что справедливо.

Ответ: Вы изучаете информатику , а не разработка интерфейса или разработка игр. Математика является основой информатики, а информатика как специальность призвана обеспечить прочную основу, позволяющую вам преуспеть в любой области, в которой вы пожелаете (встроенное программное обеспечение, разработка полного стека, машинное обучение и т. д.). Занимаясь математикой, вы изучаете множество применимых навыков, таких как логика, понимание и многое другое.

математика как область может быть разделена на два стиля обучения:

• до : (MAT135, MAT136, MAT223, MAT232). Ваше внимание здесь сосредоточено на очень непрофессиональном понимании теорем, а основная цель обучения – на уровне предполагая теорем, чтобы вы знали, как выполнять вычисления. отработка задач из учебника является ключевым моментом здесь.
• понять : (MAT102, MAT137, MAT157, MAT240, MAT257). ваше внимание здесь сосредоточено на аргументах , поэтому профессор доказывает большие теоремы в классе, и вам нужно понять , как они связывают визуальную логику с символической логикой. Размышление над теоремами так же важно, как и решение задач.

Как выжить на этих курсах? Понимая, какова цель обучения, и выполняя то .

• до : для MAT135/MAT136 (и подобных курсов) вы хотите убедиться, что понимаете странное поведение, которое происходит в теоремах. например, предел композиции функций, заданной графом!
• При первом рассмотрении этих задач они могут показаться простыми, но вы не должны пассивно учиться. Практикуйтесь, практикуйтесь и еще раз практикуйтесь сами. Это не должно занимать много времени, но если вы сможете ежедневно посвящать времени (начните с 15–30 минут!) практике и/или выполнению заданий, вы далеко пойдете.
• понять : для MAT137/MAT240 (и подобных курсов) вы хотите убедиться, что понимаете танец (да, танец!) между символами и визуальными эффектами. Танец между этими двумя — фундаментальная тема математики, где вы можете переводить слова в символы и наоборот.
• в этом ключе, вы действительно должны прояснить любые недоразумения, которые у вас возникают с TA и профессионалами, поскольку у них есть свои собственные приемы понимания для каждой концепции! лично я в конечном итоге провожу время в душе и туалете, действительно думая об этих концепциях (ха-ха, ботаник), и получаю эврика! момента

Учащимся средних школ Онтарио MAT102 довольно сложно усвоить. Это ваше первое знакомство с не вычислительной математикой, где вы используете теоремы и логику для доказательства!

Вы должны понимать, что это CSC108 математики. Это сильно отличается от настоящих математических курсов , точно так же, как программирование — это не информатика. Вот советы, относящиеся к MAT102.

• Помните о мелочах. как и в CSC108, есть много придирчивых деталей, которые мы, 102 TA, хотим, чтобы вы указали. Доказательства — это просто аргументы в математике, и вы должны обосновать (на английском языке!), что то, что вы сделали, верно, потому что оно следует из других истинных вещей.
• Оставайтесь на связи. Обычно в течение одной или двух недель после начала занятий проводится 10-процентная викторина, и она обязательно вас поразит — хард . Если это не так, может быть, математика вам по душе? В любом случае, вы хотите убедиться, что знаете свои сроки и не отстаете, потому что в этом курсе куча сроков.
• Много практики. Вы должны начать практиковаться каждый день, как можно раньше, решая практические задачи. MAT102 обладает приличным объемом вычислительной практики, которую вам нужно освоить.
• Начинай раньше! Если что-то выходит, нужно смотреть на это как можно раньше. Вы не можете зазубрить этот курс, и вам действительно нужно начать задавать вопросы заранее. Наборы задач — это марафон, и никогда — спринт.
• Если вам в конечном итоге понравился этот курс, подумайте о том, чтобы взять MAT240 (линейная алгебра для доказательств), который предлагается только зимой. Это действительно забавное продолжение некоторых концепций, которые вы сейчас изучили, и менее педантично.

• Не медлить. Постарайтесь привыкнуть начинать рано!

Можно легко отстать от работы, если у вас есть три задания, два контрольных для подготовки и еженедельные оценки. На выполнение заданий CS обычно дается двухнедельный срок. Используйте это время! Даже если вы просто прочитаете раздаточный материал и усвоите концепцию, это может очень помочь.

• Найдите друзей, которые разделяют ваши цели, и сотрудничайте вместе

Одно замечание: люди могут хотеть разного от университета, и это совершенно нормально. Некоторые люди могут сосредоточиться на аспирантуре, другие просто хотят получить высшее образование и найти работу. Попробуйте найти людей со схожими ценностями/целями и мотивируйте друг друга!

Очевидно, что не обманывайтесь с ними, но наличие системы поддержки, которая отбрасывает идеи, держит вас подотчетным и не отклоняется от курса, и в целом связь с вами, будет иметь большое значение для вашей карьеры в университете.

• Используйте доступные вам ресурсы

Вам доступно множество ресурсов — профессиональные часы работы, учебные пособия, Piazza и т. д. Обращайтесь и получайте помощь, когда это необходимо: мы здесь, чтобы помочь! Еще один ресурс, который упускается из виду: старшекурсники/выпускники! Технически вы используете его прямо сейчас, лол, но обратитесь к старшеклассникам и учитесь у них. Получение совета о том, какие курсы пройти, их опыт совместной работы и изучение того, как работают определенные курсы, может быть утешительным и вселять уверенность.

• Исследование из прошлых материалов

У каждого студента UTM есть доступ к старому репозиторию экзаменов, поэтому обязательно используйте его, чтобы получить представление о том, по чему вы можете быть протестированы, об общем формате для определенных курсов и т. д.

Кроме того, вам могут предоставить старые наборы задач, тесты или викторины, так что обязательно изучите их!

Последнее, что я хотел сказать, это: твое место здесь. UofT известен своей академической строгостью, и во время вашего пребывания здесь вам будут бросать вызов и доводить до предела. Это случается со многими людьми — даже некоторые из моих самых успешных сверстников испытывают синдром самозванца. Но, в конце концов, оценки — это просто цифры. Ваши ученые составляют небольшую часть того, что делает вас вами.

Так что дерзайте, мы все в вас верим и добро пожаловать в UTM 🙂

Учим машины рассуждать о том, что они видят | MIT News

Ребенок, который никогда не видел розового слона, все же может описать его — в отличие от компьютера. «Компьютер учится на данных, — говорит Цзяцзюнь Ву, аспирант Массачусетского технологического института. «Способность обобщать и распознавать то, чего вы никогда раньше не видели, — розового слона — очень сложна для машин».

Системы глубокого обучения интерпретируют мир, выявляя статистические закономерности в данных. Эта форма машинного обучения теперь используется повсеместно: она автоматически отмечает друзей на Facebook, озвучивает последний прогноз погоды от Alexa и доставляет забавные факты через поиск Google. Но статистическое обучение имеет свои пределы. Ему требуются тонны данных, ему трудно объяснить свои решения, и он ужасно умеет применять прошлые знания в новых ситуациях; Он не может понять розового слона, а не серого.

Чтобы дать компьютерам возможность рассуждать так же, как мы, исследователи искусственного интеллекта (ИИ) возвращаются к абстрактному или символическому программированию. Популярный в 1950-х и 1960-х годах символический ИИ связывает правила и логику, которые позволяют машинам проводить сравнения и интерпретировать отношения между объектами и сущностями. Символический ИИ использует меньше данных, записывает цепочку шагов, необходимых для принятия решения, и в сочетании с грубой вычислительной мощностью статистических нейронных сетей он может даже превзойти людей в сложном тесте на понимание изображений.

Новое исследование, проведенное группой исследователей из MIT, MIT-IBM Watson AI Lab и DeepMind, демонстрирует перспективность объединения статистического и символического ИИ. Под руководством Ву и Джошуа Тененбаума, профессора факультета мозга и когнитивных наук Массачусетского технологического института и Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта, команда показывает, что ее гибридная модель может изучать понятия, связанные с объектами, такие как цвет и форма, и использовать эти знания для интерпретации. сложные отношения объектов в сцене. С минимальными обучающими данными и без явного программирования их модель могла переносить концепции в более крупные сцены и отвечать на все более сложные вопросы так же хорошо или даже лучше, чем ее современные аналоги. Команда представляет свои результаты на Международной конференции по представительствам в обучении в мае.

«Один из способов, которым дети изучают понятия, — это соединение слов с изображениями», — говорит ведущий автор исследования Цзяюань Мао, студентка Университета Цинхуа, которая работала над проектом в качестве приглашенного научного сотрудника в Массачусетском технологическом институте. «Машине, которая может учиться таким же образом, требуется гораздо меньше данных, и она лучше способна передавать свои знания в новые сценарии».

Исследование является веским аргументом в пользу того, чтобы вернуться к подходам, основанным на абстрактных программах, — говорит Джейкоб Андреас, недавний выпускник Калифорнийского университета в Беркли, который этой осенью начинает работать в Массачусетском технологическом институте в качестве доцента и не принимал участия в работе. «Хитрость, как оказалось, заключается в том, чтобы добавить больше символической структуры и скормить нейронным сетям представление мира, которое разделено на объекты и свойства, а не скармливать ему необработанные изображения», — говорит он. «Эта работа дает нам представление о том, что машины должны понять, прежде чем изучение языка станет возможным».

Команда обучила свою модель изображениям в сочетании с соответствующими вопросами и ответами в рамках теста CLEVR на понимание изображений, разработанного в Стэнфордском университете. По мере того, как модель учится, вопросы становятся все сложнее, начиная с «Какого цвета объект?» на «Сколько объектов справа от зеленого цилиндра и из того же материала, что и маленький синий шарик?» После освоения концепций уровня объекта модель переходит к изучению того, как связывать объекты и их свойства друг с другом.

Как и другие модели гибридного ИИ, MIT работает путем разделения задач. Модуль восприятия нейронных сетей перемалывает пиксели в каждом изображении и сопоставляет объекты. Языковой модуль, также состоящий из нейронных сетей, извлекает смысл из слов в каждом предложении и создает символические программы или инструкции, сообщающие машине, как ответить на вопрос. Третий модуль рассуждений запускает символические программы на сцене и дает ответ, обновляя модель, когда она допускает ошибки.

Ключом к подходу команды является модуль восприятия, который переводит изображение в объектно-ориентированное представление, облегчая выполнение программ. Также уникальным является то, что они называют обучением по программе или выборочным обучением модели концепциям и сценам, которые постепенно усложняются. Оказывается, подача машинных данных логически, а не случайным образом, помогает модели быстрее обучаться, повышая точность.

Когда модель имеет прочную основу, она может почти идеально интерпретировать новые сцены и концепции, а также все более сложные вопросы. Когда его попросили ответить на незнакомый вопрос, например: «Какой формы большая желтая штука?» он превзошел своих коллег в Стэнфорде и соседней лаборатории Линкольна Массачусетского технологического института с небольшой долей данных.

В то время как другие модели обучались на полном наборе данных CLEVR, состоящем из 70 000 изображений и 700 000 вопросов, модель MIT-IBM использовала 5 000 изображений и 100 000 вопросов. Поскольку модель построена на ранее изученных концепциях, она вбирает в себя программы, лежащие в основе каждого вопроса, что ускоряет процесс обучения.

Хотя статистические модели глубокого обучения теперь встроены в повседневную жизнь, большая часть их процесса принятия решений остается скрытой от глаз.