Лицето на котка, създадено от компютърния мозък на Google. С любезното съдействие на Google.
Преди няколко месеца Google сподели с нас поредното си предизвикателство. Не беше толкова фантастичен като кола без шофьор или толкова великолепно секси, колкото очилата с добавена реалност, но в крайна сметка можеше да бъде по-голям и от двете. Всъщност това ще направи и двамата още по-динамични.
Това, което Google направи, беше да създаде синтетичен мозък или поне част от него, която обработва визуална информация. Технически той изгради механична версия на невронна мрежа, малка армия от 16 000 компютърни процесора, които, работейки заедно, всъщност успяха да научат.
По онова време по-голямата част от вниманието се съсредоточава върху това, което научиха всички тези машини, което основно беше как да разпознаем котките в YouTube. Това подтикна много крясъци и пукнатини по въпроса дали компютрите се чудят защо толкова много от котките промиват тоалетни.
Но Google вървеше по пътя, който учените проучват от много години, идеята да се използват компютри, които да имитират връзките и взаимодействията на човешките мозъчни клетки до момента, в който машините всъщност започват да учат. Разликата е, че бехемотът на търсене успя да дефинира ресурси и изчислителна мощ, които малко компании могат.
Лицето е познато
За 10 дни непрекъснато 1000 компютъра - използвайки тези 16 000 процесори - разгледаха произволни миниатюрни изображения, направени от 10 милиона различни видеоклипове в YouTube. И тъй като невронната мрежа беше толкова голяма - тя имаше повече от милиард връзки - тя беше в състояние да се научи да идентифицира характеристики самостоятелно, без никакви истински човешки напътствия. Чрез огромното количество информация, което поглъща, мрежата, разпознавайки връзките между данните, в основата си научи концепцията за котка.
Впечатляващо. Но в сферата на знанието това ли е причина за голямо веселие? Е да. Защото в крайна сметка всички машини, работещи заедно, можеха да решат кои характеристики на котките заслужават тяхното внимание и кои модели имат значение, вместо да им казват хората кои конкретни форми да търсят. И от знанията, получени чрез многократно повтаряне, невронната мрежа успя да създаде свой собствен цифров образ на лице на котка.
Това е голям скок напред за изкуствения интелект. Също така е вероятно да има добри изплащания за Google. Един от неговите изследователи, работили по проекта, инженер на име Джеф Дийн, наскоро каза пред MIT’s Technology Review, че сега неговата група тества компютърни модели, които заедно разбират изображения и текст.
„Вие му давате„ свиня “и той ви дава снимки на морски свине“, обясни Дийн. "Ако му дадете картина на морска порода, тя ви дава" морска порода "като дума."
Така че търсенето на изображения на Google може да стане далеч по-малко зависимо от придружаващия текст, за да идентифицира какво има в снимката. И вероятно ще приложим същия подход за усъвършенстване на разпознаването на речта, като може да събере допълнителни улики от видео.
Няма съмнение, че възможността да се използват алгоритми за абсорбиране и сплитане на много потоци от данни, дори различни видове данни, като например звук и изображения, ще помогне на автомобила на Google без шофьор да стане много по-автономен. Същото е с Google очилата.
Но сега резен от перспектива. За целия си напредък Google все още има дълъг път, за да измери до реалното. Неговата масивна невронна мрежа, тази с милиард връзки, по отношение на невроните и синапсите все още е милион пъти по-малка от зрителната кора на човешкия мозък.
Въпрос на интелигентност
Ето по-нови разработки в областта на изкуствения интелект:
- Пчела или не пчела: Екип от британски учени се опитват да създадат точен модел на мозъка на пчела. Възпроизвеждайки ключовите системи, изграждащи възприятието на пчелата, като зрение и аромат, изследователите се надяват в крайна сметка да успеят да инсталират изкуствения пчелен мозък в малък летящ робот.
- Но взема ли предвид корицата?: Новият софтуер, наречен Booksai, използва изкуствен интелект, за да ви даде препоръки за книги въз основа на стила, тона, настроението и жанра на нещата, които вече знаете, че обичате да четете.
- Винаги ли изглеждам това добре?: Учените от Йейл програмират робот, който може да се разпознае в огледалото. На теория това би трябвало да направи робота, на име Нико, по-способен да взаимодейства със средата и хората.
- Загубени в космоса не повече: Астрономите в Германия са разработили алгоритъм за изкуствен интелект, за да им помогнат да начертаят и обяснят структурата и динамиката на Вселената с удивителна точност.
- Вървете по този начин: Учените от MIT са създали интелигентно носимо устройство, което създава карта в реално време на мястото, на което сте ходили току-що. Той е създаден като инструмент за подпомагане на първото реагиращо устройство при координиране на търсенето и спасяването на бедствия.
Видео бонус: Във Франция - къде другаде? - изобретателят е създал робот, който не само подрязва лозовите лози, но и има интелигентността да запаметява специфичните нужди на всяко растение. И сега се учи да бере грозде.
Още от Smithsonian.com
Изграждане на човешки мозък
Как мозъците печелят пари
