Mačji obraz, ki so ga ustvarili Googlovi računalniški možgani. Googlovo dovoljenje za slike.
Pred nekaj meseci je Google z nami delil še en izziv. Ni bil tako domišljav kot avtomobil brez voznikov ali tako nadvse seksi kot posodobljena očala, a na koncu bi lahko bil večji od obeh. Pravzaprav bo verjetno oboje še bolj dinamično.
Google je ustvaril sintetične možgane ali vsaj njegov del, ki obdeluje vizualne informacije. Tehnično je zgradil mehansko različico nevronske mreže, majhno vojsko 16.000 računalniških procesorjev, ki se jih je s sodelovanjem dejansko lahko naučil.
Takrat se je večina pozornosti osredotočila na tisto, kar so se vsi tisti stroji naučili, predvsem pa na to, kako prepoznati mačke na YouTubu. To je spodbudilo veliko zapletov in razpok, ali so se računalniki spraševali, zakaj toliko mačk preplavlja stranišča.
Toda Google je šel po poti, ki jo znanstveniki raziskujejo že vrsto let, idejo o uporabi računalnikov za posnemanje povezav in interakcij človeških možganskih celic do točke, ko se stroji dejansko začnejo učiti. Razlika je v tem, da je iskalni behemoth lahko preusmeril vire in računalniško moč, ki jo le malo podjetij lahko.
Obraz je znan
10 dni je neprekinjeno 1.000 računalnikov - s pomočjo 16.000 procesorjev - pregledalo naključne sličice, posnete iz 10 milijonov različnih videoposnetkov v YouTubu. In ker je bila nevronska mreža tako velika - imela je več kot milijardo povezav - se je lahko naučila prepoznati lastnosti sama, brez pravega človeškega vodenja. S pomočjo velike količine informacij, ki jih je absorbirala, je mreža s prepoznavanjem razmerij med podatki v osnovi sama učila koncept mačke.
Impresivno. Toda, ali je to v vednosti znanja to vzrok za veliko razveseljevanje? No ja. Ker so se na koncu vsi stroji, ki delujejo skupaj, lahko odločili, katere lastnosti mačk bodo zaslužile njihovo pozornost in kateri vzorci so pomembni, namesto da bi jim ljudje povedali, katere oblike naj iščejo. In iz znanja, pridobljenega z večkratnim ponavljanjem, je nevronska mreža lahko ustvarila svojo digitalno sliko mačjega obraza.
To je velik korak naprej za umetno inteligenco. Verjetno bodo imeli tudi dobri izplačila za Google. Eden izmed njegovih raziskovalcev, ki je delal na projektu, inženir po imenu Jeff Dean, je pred kratkim za MIT's Technology Review povedal, da njegova skupina zdaj preizkuša računalniške modele, ki skupaj razumejo slike in besedilo.
"Vi mu dajete" prašiček "in prikazuje slike prašičev, " je pojasnil Dean. "Če mu dodate sliko prašiča, vam daje besedo" prašiček "kot besedo."
Tako bi Googlovo iskanje slik lahko postalo veliko manj odvisno od spremljajočega besedila, da bi prepoznali, kaj je na fotografiji. Verjetno bo uporabil enak pristop pri izpopolnjevanju prepoznavanja govora, tako da bo zbral dodatne namige iz videa.
Brez dvoma bo zmožnost uporabe algoritmov, da absorbirajo in združujejo številne tokove podatkov, tudi različne vrste podatkov, na primer zvok in slike, pripomogli k temu, da bo Googlov avto brez voznikov toliko bolj samostojen. Enako z Googlovimi očali.
Toda zdaj rezine perspektive. Google je za svoj napredek še dolg, da meri do prave stvari. Njegova množična nevronska mreža, tista z milijardo povezav, je glede na nevrone in sinapse še vedno milijon krat manjša od vidne skorje človeških možganov.
Zadeva inteligence
Tu so novejši razvoj umetne inteligence:
- Čebela ali ne čebela: skupina britanskih znanstvenikov poskuša ustvariti natančen model možganov čebele. Razmnoževanje ključnih sistemov, ki sestavljajo dojemanje čebele, kot sta vid in vonj, raziskovalci upajo, da bodo umetni čebelji možgani sčasoma lahko namestili v majhnega letečega robota.
- Toda, ali to upošteva naslovnico ?: Nova programska oprema z imenom Booksai uporablja umetno inteligenco, da vam priporoča knjige glede na slog, ton, razpoloženje in žanr stvari, za katere že veste, da jih želite brati.
- Ali sem vedno videti tako dobro ?: Znanstveniki iz Yale so programirali robota, ki se lahko prepozna v ogledalu. Teoretično bi to moralo omogočiti, da bo robot z imenom Nico lažje vplival na svoje okolje in ljudi.
- Izgubljeni v vesolju nič več: Astronomi v Nemčiji so razvili algoritem umetne inteligence, ki jim bo pomagal sestaviti in razložiti strukturo in dinamiko vesolja z neverjetno natančnostjo.
- Hodite tako: Znanstveniki na MIT so ustvarili nosljivo inteligentno napravo, ki ustvari zemljevid v realnem času, kam ste pravkar hodili. Zasnovan je kot orodje za pomoč prvim odzivnikom pri usklajevanju iskanja in reševanja nesreč.
Video bonus: V Franciji - kje drugje? - je izumitelj ustvaril robota, ki ne samo obrezuje grozdne trte, ampak ima tudi inteligenco, s katero si zapomni posebne potrebe vsake rastline. In zdaj se uči nabirati grozdje.
Več s Smithsonian.com
Gradnja človeškega možganov
Kako možgani zaslužijo
