Лента новостей

00:00
Этот день в истории - 31 Марта
22:33
The Washington Post: Кто такой источник D?
22:12
Навальному надо срочно ехать в Киев
22:08
Al Arab: Сирийская оппозиция приветствует «русскую весну»
22:04
НАТО ищет русскоговорящие мишени за 120 евро
22:00
Le Monde: Россия напрасно винит во всем Запад
21:57
Роскосмос остался без 71 двигателя к «Протонам»
21:54
Вашингтону следует забыть о Крыме
18:37
Экс-глава ЦРУ: США должны нанести ядерный удар по Северной Корее до того, как Северная Корея нанесет его по Америке.
18:37
Советы непостороннего. Продолжение
18:32
Россия разрабатывает первую в мире гражданскую атомную подлодку
18:28
Скупой платит дважды: Вместо трех Украине придется отдавать России пять миллиардов
18:27
Президент РФ Владимир Путин выступил на международном форуме, посвященном Арктике
18:26
Вооружение по принуждению. С кем готовится воевать НАТО
18:13
The Times: И снова шок и трепет
18:13
Майдан в России - меньше чем майдан?
18:10
Невровидение
18:06
Первое боевое: «Панцирь-С1» сбил вражеские ракеты на авиабазе Хмеймим
18:04
Le Point: Французская армия зависит от России?
17:56
Шойгу подводит артиллерию для защиты Ростова и Крыма
17:56
Иностранцы отказываются от перевозок по Северному морскому пути
17:51
Русское оружие, лучше всего проявившее себя в Сирии
17:50
Аляску продали за сумму, равную тратам царя на двор за год
17:46
Кремль привел Трампа на грань отставки
17:43
Турция уносит ноги из Сирии на «Щите Евфрата»
17:41
Рокфеллеры затеяли хитрую игру с нефтью
17:11
Handelsblatt: «Северный поток — 2» не нужен?
17:06
«Северный поток-2»: Брюссель ставит Польшу, Украину и прибалтов на место
16:06
The National Interest: Супероружие России, которого нет у Америки
15:52
Пьянка северных народов: кто «принимает на грудь» больше
15:17
Handelsblatt: Газпром нацелился на Европу
15:09
Китай закрыл технологический разрыв с Америкой
14:31
Yle: Крым — головная боль надолго
14:19
Лондон принес Украину в сакральную жертву
12:52
Svenska Dagbladet: 300 лет шведского страха
12:46
2-й Белорусский: Лукашенко держит фронт
12:40
Если полыхнет, русские отправят нам С-300
12:36
Белорусский «цветник»: истоки
12:35
Классические новости США: Трамп и российское влияние
12:34
Александр Проханов. Невзороф. Live - главы из нового романа
12:32
Крымские немцы отреагировали возмущением на призыв МИД Германии
12:31
Молдавия на острие атаки: Додон против НАТО, премьер против президента
12:12
The National Interest: Россия — не агрессор
12:12
Киев бьет по своим
12:11
Одесса. Ад
Все новости

Архив публикаций

«    Март 2017    »
ПнВтСрЧтПтСбВс
 12345
6789101112
13141516171819
20212223242526
2728293031 
» » 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