15 hämmastavat asja, mida närvivõrgud on õppinud tegema

2024 Autor: Malcolm Clapton | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2023-12-17 03:53

Alates autojuhtimisest kuni meistriteoste loomiseni.

Närvivõrk on tehisintellekt, mis on võimeline ise õppima. Mingil kujul olid sarnased programmid olemas Neurocomputer tehnoloogia: teooria ja praktika juba kaheksakümnendatel, kuid see valdkond sai eriti kiire arengu 2015. aasta paiku. Juhtivad ülikoolid nagu Massachusetts ja Oxford, aga ka suurkorporatsioonid, nagu Google, hakkasid aktiivselt uurima närvivõrkude võimalusi.

Nüüd on need tehnoloogiad kõigile kättesaadavad. Ja inimkond on selliste programmide jaoks juba välja mõelnud kümneid kõige hullumeelsemaid ja kummalisemaid rakendusi. Siin on mõned neist.

1. Olematute inimeste nägude väljamõtlemine

Inimesed, keda näete ülaloleval pildil, näevad realistlikud välja, kuid neid pole olemas. Nende pildid lõid täiustamise eesmärgil GAN-ide järkjärgulist kasvatamist

NVIDIA kvaliteet, stabiilsus ja variatsioonid. Programmi koolitati kuulsuste tõeliste fotode kohta ja selle tulemusena õppis see looma usaldusväärseid näopilte. Saate ise kontrollida, kui hästi ta seda teeb.

2. Lugege ette

Kõne sünteesimiseks närvivõrkude abil on palju tehnoloogiaid. Selleks on selleks näiteks programmid ja "". Sel viisil loodud kõne on sujuv ja realistlik ning sellel meetodil on palju kasutusvõimalusi, alates vaegnägijatele mõeldud dubleerimisrakendustest kuni madalate kuludega heliraamatute loomiseni.

3. Sõida autodega

Paljud ettevõtted näevad isejuhtivaid autosid transpordi tulevikuna. Audil, Uberil, Google'il, Teslal, Yandexil ja paljudel teistel korporatsioonidel on selles vallas omad arendused. Peaaegu ükski neist tehnoloogiatest pole täielik ilma närvivõrkudeta. Need aitavad sõidukitel kindlaks teha, kus teedel on märgistus, märgid, muud sõidukid ja jalakäijad, ning teha nende andmete põhjal otsuseid.

4. Fotode ja videote värvide taastamine

Tokyo Waseda ülikooli teadlased on välja töötanud Olgu värve! programm, mis teeb mustvalgeid fotosid ja videoid värvilistena. Närvivõrk on õppinud tuvastama piltidel levinud motiive (taevas on tavaliselt sinine, puud on rohelised jne) ja värvima objekte sobivates värvides.

5. Näe kõikjal koeranägusid

Üks esimesi närvivõrgutehnoloogiaid, mis sai laiale vaatajaskonnale kättesaadavaks, oli Google'i Inceptionism Inceptionism 2015. aastal. Ta töötles pilte, lisades neile koeranägude, pagoodide ja kaare siluetid. Netisendid hakkasid programmi kaudu edastama oma fotosid, kuulsaid maale, videoid ja filme - see osutus ebatavaliseks ja jubedaks.

6. Kirjutage muusikat

Närvivõrkudesse saab laadida igasugust digitaalset teavet, sealhulgas muusikat. Mõned teadlased koolitavad oma programme kuulsate heliloojate lugude järgi. Arvutid pole veel sisukaid kompositsioone tootnud, kuid nad kopeerivad üsna hästi muusikute stiile.

7. Pane poliitikud midagi ütlema

Närvivõrkude üks hirmutavamaid kasutusviise on videosüntees, eriti avaliku elu tegelastega. Näiteks Washingtoni ülikooli teadlased on välja töötanud Synthesizing Obama: Learning Lip Sync from Audio – programmi, mis genereerib helisalvestiste põhjal Barack Obama huulte liigutusi ja asendab need videos. Selgub väga usaldusväärselt.

8. Jalutage

Google'i tütarettevõte DeepMind viis läbi katse. Kolm erinevat virtuaalset kuju – humanoid, kahe jalaga kepp ja nelja jalaga pall – pidid käima õppima. Neil polnud teavet selle kohta, kuidas seda tehakse – ainult ühest punktist teise jõudmise ülesanne ja andurid, mis aitavad määrata nende asukohta ruumis. Pärast sadu tunde kestnud harjutamist õppisid kõik kolm kuju ebatasasel pinnal kõndima, jooksma, hüppama ja liikuma.

9. Kontrolli roboteid

Robootikas kasutatakse laialdaselt närvivõrkudel põhinevaid tehnoloogiaid. Näiteks Disney uurimisinstituudi loodud robot suudab edasi liikuda ühe, kahe ja kolme jalaga. Ja Starship Technologiesi tarnerobot peab navigeerima tänavatel, vältides takistusi ja jalakäijaid.

10. Tunnistage pettusi ja korruptsiooni

Närvivõrkude üks põhifunktsioone on mustrite tuvastamine, sealhulgas sündmuste vahelised korrelatsioonid. See on finantsareenil väga kasulik: saate ennustada ebaseaduslikku tegevust enne, kui see juhtub. Näiteks Hispaanias on teadlased loonud programmi Predicting Public Corruption with Neural Networks: An Analysis of Spanish Provinces, mis aitab avastada korruptsiooni riigi provintsides. Ja mõned pangad arendavad välja Citi Ventures, mis juurutab inimestega masinõppe ja tehisintellekti ning kasutavad süsteeme, mis tuvastavad krediitkaardipettused.

11. Tõlgi reaalajas pildil olev tekst

Reaalajas tekstitõlke funktsioon ilmus Google'i tõlkes pikka aega, kuid vähesed inimesed teavad, et see kasutab funktsiooni Kuidas Google'i tõlge surub sügava õppimise telefoni närvivõrkudesse. Nende abiga tunneb programm piltidel ära tähed ja muud sümbolid, isegi kui need on udused, ümber oma telje pööratud, stiliseeritud või moonutatud. Seejärel paneb rakendus need sõnadesse ja lausetesse, tõlgib ja projitseerib need pildile. Ja seda kõike sekundi murdosa jooksul.

12. Viige kunstistiil üle ühelt pildilt teisele

2016. aastal esitlesid mitmed ettevõtted pilditöötluse tehnoloogiaid erinevates kunstistiilides. Ilmunud on sellised rakendused nagu Prisma, DeepArt ja Ostagram. Prisma võimaldab valida mitmesaja valmisfiltri ning Ostagrami ja DeepArti vahel – saate ise üles laadida pildi või foto, mis on stiiliallikaks.

13. Muutke jämedad visandid realistlikeks maalideks

2019. aasta alguses näitas NVIDIA Stroke of Genius: GauGAN Turns Doodles into Stunning – fotorealistlike maastike programmi, mis muudab pildid mõnest lihtsast kujundist kauniteks detailipiltideks. Kasutaja teeb paar tõmmet ning närvivõrk loob sellest pildi, mida kaugelt ei erista mõne maastikumaalija pärislõuendist. Meri, kivid, linn, mets, pilved – pildile saab lisada kümneid erinevaid objekte. Närvivõrk isegi ise määrab, kus on vaja varje või peegeldusi.

14. Lugege huuli

Google'i ja Oxfordi ülikooli teadlased on loonud LipNeti tehnoloogia LipNet, mis kasutab huulte lugemiseks närvivõrke. Ja ta teeb seda palju täpsemalt kui inimene. Keskmiselt loevad kuulmispuudega inimesed huultelt 52% täpsusega ja LipNeti 88% täpsusega.

15. Kirjutage tekste

Inimesed õpetasid närvivõrke ja tekstiga töötamist. Programmid on kirjutanud Deep-speare: poeetilise keele ühine närvimudel, meetri- ja riimiluuletused, novellid, võltstekstid Vikipeedia jaoks, skriptid seriaalidele (näiteks sõpradele).

Ja 2016. aastal ilmus maailma esimene lühifilm Sunspring, mille stsenaariumi kirjutas tehisintellekt. Kino on täiesti mõttetu: arvutid näevad endiselt vaeva. Aga kes teab, võib-olla mõne aasta pärast taandub stsenaristi elukutse masinaga loodud teoste monteerimisele.