Лента новостей

12:41
Спекулятивная экономика - это гибель
12:38
Луганский излом. Факты. Анализ
12:23
Провокация под ложным флагом: как США готовились напасть на Россию
11:02
В армию призывают роботов
10:55
Комплект ЗАС
10:43
Комплексная модернизация: российская армия готовится получить новейшее оружие
10:42
Германия потеряла более 42 тысяч рабочих мест из-за антироссийских санкций
10:41
Франция: гонения на Марин Лё Пен усиливаются
10:40
Итоги «цветных майданов»: Хаос вместо прогресса
10:39
Минобороны опубликовало видео пуска новой противоракеты
10:37
Полудержавный властелин Александр Меншиков
10:36
Капризный Порошенко: что не устраивает украинского лидера в проекте «Восточное партнерство»
10:24
Лебединая песня «матушки» Меркель
10:19
Le Figaro: Авария на «Маяке» всплывает 60 лет спустя
10:14
«Русские не смогут долго удерживать Абу-Кемаль»
10:08
Tokyo Shimbun: США снова взяли КНДР на карандаш
09:08
Порошенко дал понять Европе, кто у него хозяин
09:02
Al-Ahed News Website: «Скромное» оружие России против авианосцев США
08:58
Якутия: Алмазную республику налоговым гнетом не испугать
08:36
Шахматная доска России
07:23
«Призрак» уничтожил спецгруппу ВСУ: Они выскочили на пулемёты
07:22
Поражение США: американцы все же уйдут из Сирии
07:21
Почему нам не страшен "быстрый глобальный удар"
07:19
«Терминаторы» получили российские навигаторы
07:18
Лебединая песня «матушки» Меркель
07:14
Конопля возвращается на поля
07:13
«Лучше иметь возможности для ближнего воздушного боя, чем не иметь их»
00:24
Захар Прилепин. Америка России показала свои широко закрытые глаза
00:23
Теперь будет настоящая борьба: за нефть, за воду и трубу
00:22
ЛНР: эпоха Плотницкого закончилась
00:20
Каждый майдаун будет выявлен и наказан
00:00
Этот день в истории - 24 Ноября
22:53
США готовят Украину к новой эскалации
22:51
Погружение в смерть: аргентинская подлодка стала "Курском-2"
22:38
The Times: Президент Путин присвоил победу над ИГИЛ в Сирии
22:34
Как может распасться Россия
22:29
В аэропорту Варшавы повесили карту с польским Львовом
22:28
Переполох в бандеровском логове: Львов завалили символикой ДНР
22:25
Луганская интрига близка к развязке
22:24
«Всевидящее око» из Таганрога
22:21
Ядерный блэкджек: Ту-160 достали из архива
22:11
По итогам учений «Запад-2017» в НАТО увидели преимущества российской армии
22:09
Делёж власти: ЛНР и ДНР падут за трое суток
22:05
Опасно: Зона заражения Харьков...
22:02
Матрица Госдепа: Вакарчук – преемник Порошенко
Все новости

Архив публикаций

«    Ноябрь 2017    »
ПнВтСрЧтПтСбВс
 12345
6789101112
13141516171819
20212223242526
27282930 


» » 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

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