Къде е направена тази снимка? Някога компютрите са били в неизгодно положение за хората в способността им да използват контекста и паметта, за да установят местоположението на изображението. Но тези дни може би се приближават до края. Както докладва Джули Моргенстърн за MIT Technology Review, нова невронна мрежа, разработена от Google, може да надхитри хората почти всеки път - дори със снимки, направени на закрито.
Свързано съдържание
- Колко писатели на комедии са необходими, за да помогнат на AI да разкажат по-смешна шега?
Нарича се PlaNet и използва пикселите на снимката, за да определи къде е направена. За да обучат невронната мрежа, изследователите разделиха Земята на хиляди географски „клетки“, след което въведоха над 100 милиона геотагментирани изображения в мрежата. Някои от изображенията бяха използвани, за да научат мрежата да разбере къде дадено изображение пада върху решетката на клетките, а други бяха използвани за валидиране на първоначалните изображения.
Тогава нещата станаха сериозни: Изследователите поставиха още 2, 3 милиона изображения с етикети и поставиха мрежата на тест. PlaNet разбра къде са взети 3, 6% с "точност на ниво улица", още 10, 1% на ниво град, 28, 4% на ниво държава и 48% на континент. Макар и да не е перфектен, това е доста добре за компютър.
И накрая, изследователите поставят мрежата си на върховното изпитание. Те го поставиха срещу хората, за да видят колко добре е в сравнение с най-добрите им опити да познаят местоположение. 56 процента от времето PlaNet се досещаше по-добре от хората - а грешните му предположения бяха само средна на около 702 мили от реалното местоположение на изображенията. За разлика от това, грешните предположения на хората са били на разстояние над 1400 мили.
Ако всичко това ви напомня за злата система на Terminator Skynet, която е проектирана да локализира военния хардуер, преди да се озове и да унищожи цялото човечество, вие не сте сами. Сравнението вече е направено - и предвид свръхчовешките умения на мрежите, това е доста удачно. Е, с изключение на разумната, злата част.
Изследователите смятат, че един ден невронните мрежи ще бъдат включени в неща като мобилни телефони, за да извършват все по-сложни анализи и дори да се учат един друг. Но в наши дни самоорганизиращите се системи изглеждат доволни, като откриват къде се правят снимки и създават тропично, достойна за галерия изкуство ... засега.
