Лента новостей

20:46
Одесское Землячество России спасло жизнь сыну одесского журналиста
20:44
На Украине возник ажиотажный спрос на донецкие паспорта
20:43
Самолет-разведчик США прибыл в Европу для проверки данных о всплеске радиации
20:42
Российские потери на пути к миру в Сирии
20:41
Эрдоган нагадил России
19:35
«Ястребы» на переговорах по Сирии
19:32
В Ивановской области началось учение РВСН с выводом АПУ ПГРК «Тополь-М» на полевые позиции
19:29
Глобалистские игры против России
19:25
«Фугасная война»: российские войска несут потери в Сирии
18:26
Чего (не)добился Кремль за три года после аннексии Крыма
18:24
«Декрет о тунеядцах»: Лукашенко промахнулся
16:55
Как США улучшить отношения с Россией?
16:51
Корабли Балтийской военно-морской базы готовятся выйти в море для выполнения плановых учебно-боевых задач
15:48
СМИ воспитывают страх к России
15:24
Назначен новый комбат батальона «Сомали» вместо убитого Гиви
15:20
Бедные Йорики
15:15
Три года «достоинства»: на Украине вспоминают жертв расстрелов на Майдане
15:14
Договорятся ли Пекин с Брюсселем?
15:13
Киевский Майдан-2017: Улыбаемся и машем!
15:12
Посольство США в Киеве встревожено признанием Россией документов жителей Донбасса
15:07
Лавров прокомментировал предложение «арендовать Крым у Украины»
15:07
Для ослабления рубля готовят сильное средство
15:05
Украинский «Голливуд»: ВСУ сняли эпичный ролик о новом «Фантоме»
15:04
Россия готовит сюрприз в разработке сверхскоростного вертолета
15:02
Россия предупреждает, что не позволит залить Донбасс кровью
14:59
ВСУ нашпиговали «Точки-У» на Донбассе острыми иглами
14:56
Мосул приказано добить
14:56
В США происходит ползучий госпереворот
14:54
Украина предлагала Крым в аренду России
14:53
Япония готовит революцию в подводной войне
14:50
Американцы напрасно пытаются высмеять разведкорабль «Виктор Леонов»
14:48
О вежливом повышении ставок на Украине
14:45
За ключ к стабильности надо платить
14:40
Блокада берет Порошенко за горло
14:38
Европа между тремя сверхдержавами
14:36
Обновленная СВД: как изменили легендарную снайперскую винтовку
14:34
«Трамп уничтожит российскую либеральную элиту»
14:21
Финляндия будет стрелять в «зеленых человечков»
14:17
В воинской части железнодорожных войск ВВО проведена проверка подразделений антитеррора
14:15
Россия готовится к долгой войне
14:10
Америке не хватает атомных бомб
12:55
НАТО и Россия: настоящий триллер
12:48
Морская авиация ТОФ получила на вооружение новый арктический вертолет Ми-8АМТШ-ВА
12:10
Мост для бегства оккупантов
12:02
В Киеве вспомнили: Россия оккупировала Крым еще в 2013 году
Все новости

Архив публикаций

«    Февраль 2017    »
ПнВтСрЧтПтСбВс
 12345
6789101112
13141516171819
20212223242526
2728 
» » Компания Google показала, на что похожи "мечты" их систем искусственного интеллекта

Компания Google показала, на что похожи "мечты" их систем искусственного интеллекта

Компания Google показала, на что похожи "мечты" их систем искусственного интеллекта

На серверах компании Google хранится достаточно значительная часть от всего мирового объема информации. А обработкой этой информации занимается система искусственного интеллекта, построенная на базе искусственных нейронных сетей (artificial neural network, ANN). Оказывается, что эти системы искусственного интеллекта обладают некоторой толикой собственно воображения, весьма сильно отличающегося от человеческого, и то, на что похожи "мечты", точнее образы, соответствующие восприятию искусственным интеллектом окружающего мира, продемонстрировали в своем блогеспециалисты компании Google, занимающиеся разработкой программного обеспечения.

Изображение ИИ #2


Искусственные нейронные сети в основном используются для обработки и идентификации изображений в сервисе Google Images. Специалисты компании занимаются постоянным обучением этих сетей, состоящих из огромного количества цифровых (моделируемых внутри компьютера) нейронов. К примеру, сообщая нейронной сети термин "вилка", специалисты "скармливают" ей миллионы картинок, на которых изображена вилка во всех ее видах. Каждый из 30 слоев нейронной сети извлекает из каждого изображения информацию, при этом, сложность информации увеличивается с каждым слоем. В конечном счете, сеть определяет, что вилка - это предмет, состоящий из ручки и двух - четырех зубцов. Если во время обучения сеть допускает какие-либо ошибки, то программисты корректируют их и запускают процесс обучения повторно.

Изображение ИИ #3


Процесс, используемый для обучения и для анализа изображений, можно повернуть вспять, заставив систему искусственного интеллекта генерировать собственные изображения. Логика, стоящая за этим, проста, если системе известно, что такое вилка, то ей не составит труда нарисовать ее изображение.

Изображение ИИ #4


Однако, не все оказалось столь просто, даже после анализа миллионов фотографий компьютер не смог нарисовать обычную гантель, точнее, на создаваемых им изображениях гантели всегда присутствовали длинные волокнистые вещи, похожие на руки. По всей видимости, это является следствием того, что на изображениях гантелей радом с ними часто находятся изображения рук людей, и компьютер посчитал эти элементы частью гантелей. Такие ошибки, возникающие при работе системы искусственного интеллекта, позволяют программистам Google постоянно совершенствовать систему и технологии обработки изображений.

Изображение ИИ #5


Одним из видов обработки изображений является распознавание объектов на этих изображениях. Каждый слой нейронной сети работает с изображением на своем уровне абстракции, некоторые слои определяют границы объектов, основываясь на резких перепадах контраста, другие слои определяют формы, третьи - цвета объектов и т.д. Интересное началось тогда, когда системе искусственного интеллекта подсунули изображение, на котором нет структурированных объектов в нашем понимании, к примеру, снимок облаков. Система обнаружила, что одно из облаков по форме напоминает птицу, и, используя все имеющиеся знания о птицах, генерируя собственное изображение, она использовала повторяющиеся образы птиц различных масштабов.

Изображение ИИ #6


Дальнейшее углубление в эту тему принесло исследователям Google массу неожиданных результатов. Камни и деревья на снимках в "мыслях" системы очень часто превращались в здания. Листья деревьев становятся птицами и насекомыми, а люди зачастую "обретают" собачьи головы и лица.

Изображение ИИ #7


Когда системе на входе дали изображение, состоящее из "белого шума", на котором не присутствовало никакой осмысленной информации, система все же произвела свои собственные изображения. И эти изображения исследователи назвали "мечтами" системы искусственного интеллекта, абсолютно оригинальными отражениями того, каким видит окружающий мир "ум" компьютера, основываясь на данных анализа множества снимков.

Изображение ИИ #8


Специалисты компании Google будут продолжать использовать подобные методы для того, чтобы выяснить то, что же на самом деле происходит во время обучения и во время работы нейронных сетей. И эти данные впоследствии могут быть использованы для создания условий, при которых нейронные сети и основанный на них искусственный интеллект обретут свой собственный "творческий потенциал".

Изображение ИИ #9


Первоисточник





Опубликовано: legioner     Источник

Похожие публикации


Добавьте комментарий

Новости партнеров


Loading...

Loading...

Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.
Наверх