15 nuostabių dalykų, kurių išmoko neuroniniai tinklai

2024 Autorius: Malcolm Clapton | [email protected]. Paskutinį kartą keistas: 2023-12-17 04:04

Nuo vairavimo automobiliu iki šedevrų kūrimo.

Neuroninis tinklas yra dirbtinis intelektas, galintis mokytis savarankiškai. Tam tikra forma panašios programos egzistavo Neurokompiuterių technologija: teorija ir praktika dar devintajame dešimtmetyje, tačiau ši sritis ypač sparčiai vystėsi apie 2015 m. Pirmaujantys universitetai, tokie kaip Masačusetsas ir Oksfordas, taip pat didelės korporacijos, tokios kaip Google, pradėjo aktyviai tyrinėti neuroninių tinklų galimybes.

Dabar šios technologijos yra prieinamos visiems. O žmonija tokioms programoms jau sugalvojo dešimtis pačių beprotiškiausių ir keisčiausių pritaikymų. Štai keletas iš jų.

1. Sugalvoti neegzistuojančių žmonių veidus

Žmonės, kuriuos matote aukščiau esančiame paveikslėlyje, atrodo tikroviški, tačiau jų nėra. Jų vaizdai sukūrė laipsnišką GAN augimą, kad būtų patobulinta

kokybės, stabilumo ir variacijos neuroninis tinklas iš NVIDIA. Programa buvo apmokyta tikromis įžymybių nuotraukomis, todėl išmoko generuoti patikimus veidų vaizdus. Galite patys patikrinti, kaip gerai ji tai daro.

2. Skaitykite garsiai

Egzistuoja daugybė kalbų sintezės naudojant neuroninius tinklus technologijų. Šiuo tikslu yra tam skirtų programų, pavyzdžiui, ir "". Tokiu būdu sukurta kalba yra sklandi ir tikroviška, o šis metodas gali būti naudojamas įvairiais būdais: nuo dubliavimo programų silpnaregiams iki garsinių knygų kūrimo už mažą kainą.

3. Vairuoti automobilius

Daugelis kompanijų mato savaeigius automobilius kaip transporto ateitį. „Audi“, „Uber“, „Google“, „Tesla“, „Yandex“ir daugelis kitų korporacijų turi savo pokyčius šioje srityje. Beveik nė viena iš šių technologijų neapsieina be neuroninių tinklų. Jie padeda transporto priemonėms nustatyti, kur kelyje yra ženklinimas, ženklai, kitos transporto priemonės ir pėstieji, ir pagal šiuos duomenis priimti sprendimus.

4. Atkurkite nuotraukų ir vaizdo įrašų spalvas

Tokijo Wasedos universiteto mokslininkai sukūrė Tebūnie spalva! programa, kuri daro nespalvotas nuotraukas ir spalvotas vaizdo įrašus. Neuroninis tinklas išmoko vaizduose atpažinti bendrus motyvus (dangus dažniausiai mėlynas, medžiai žali ir pan.) ir nudažyti objektus atitinkamomis spalvomis.

5. Visur matykite šunų veidus

Viena iš pirmųjų neuroninių tinklų technologijų, kurios tapo prieinamos plačiajai auditorijai, buvo Google Inceptionism Inceptionism 2015 m. Ji apdorojo vaizdus, pridėdama prie jų šunų veidų, pagodų ir arkų siluetus. Internautai per programą pradėjo perduoti savo nuotraukas, garsius paveikslus, vaizdo įrašus ir filmus - tai pasirodė neįprasta ir šiurpi.

6. Rašyti muziką

Į neuroninius tinklus galima įkelti bet kokią skaitmeninę informaciją, įskaitant muziką. Kai kurie tyrinėtojai rengia savo programas pagal garsių kompozitorių melodijas. Kompiuteriai dar nesukūrė prasmingų kūrinių, tačiau gana gerai kopijuoja muzikantų stilius.

7. Verskite politikus bet ką pasakyti

Vienas iš baisiausių neuroninių tinklų naudojimo būdų yra vaizdo sintezė, ypač su viešais asmenimis. Pavyzdžiui, Vašingtono universiteto mokslininkai sukūrė „Synthesizing Obama: Learning Lip Sync from Audio“– programą, kuri generuoja Baracko Obamos lūpų judesius pagal garso įrašus ir pakeičia juos vaizdo įraše. Pasirodo labai patikimai.

8. Vaikščiokite

„Google“dukterinė įmonė „DeepMind“atliko eksperimentą. Trys skirtingos virtualios figūrėlės – humanoidas, lazda su dviem kojomis ir kamuoliukas su keturiomis kojomis – turėjo išmokti vaikščioti. Jie neturėjo jokios informacijos apie tai, kaip tai daroma – tik užduotį patekti iš vieno taško į kitą ir jutiklius, padedančius nustatyti jų padėtį erdvėje. Po šimtų valandų praktikos visos trys figūrėlės išmoko vaikščioti, bėgioti, šokinėti ir judėti nelygiais paviršiais.

9. Valdykite robotus

Neuroniniais tinklais pagrįstos technologijos plačiai naudojamos robotikoje. Pavyzdžiui, Disney tyrimų instituto sukurtas robotas gali judėti į priekį viena, dviem ir trimis kojomis. O pristatymo robotas iš Starship Technologies turi naršyti gatvėmis, išvengdamas kliūčių ir pėsčiųjų.

10. Atpažinti sukčiavimą ir korupciją

Viena iš pagrindinių neuroninių tinklų funkcijų yra modelių atpažinimas, įskaitant koreliacijas tarp įvykių. Tai labai naudinga finansų arenoje: galite numatyti nelegalią veiklą dar prieš tai įvykstant. Pavyzdžiui, Ispanijoje mokslininkai sukūrė programą „Predicting Public Corruption with Neural Networks: An Analysis of Spanish Provinces“, kuri padeda aptikti korupciją šalies provincijose. Be to, kai kurie bankai kuria „Citi Ventures“, diegia mašininį mokymąsi ir dirbtinį intelektą su žmonėmis, ir naudoja sistemas, kurios atpažįsta sukčiavimą kredito kortelėmis.

11. Išverskite tekstą paveikslėlyje realiuoju laiku

Teksto vertimo realiuoju laiku funkcija „Google“vertėjuje pasirodė ilgą laiką, tačiau mažai žmonių žino, kad ji naudoja „Kaip „Google“vertėjas išspaudžia gilų mokymąsi į telefono neuroninius tinklus. Jų pagalba programa vaizduose atpažįsta raides ir kitus simbolius, net jei jie yra neryškūs, pasukti aplink savo ašį, stilizuoti ar iškraipyti. Tada programa juos išdėsto žodžiais ir sakiniais, išverčia ir projektuoja paveikslėlyje. Ir visa tai per sekundės dalį.

12. Perkelkite meno stilių iš vieno vaizdo į kitą

2016 metais kelios įmonės pristatė skirtingų meninių stilių vaizdo apdorojimo technologijas. Pasirodė tokios programėlės kaip Prisma, DeepArt ir Ostagram. „Prisma“leidžia rinktis iš kelių šimtų jau pagamintų filtrų, o „Ostagram“ir „DeepArt“– galite patys įkelti paveikslėlį ar nuotrauką, kuri pasitarnaus kaip stiliaus šaltinis.

13. Grubus eskizus paverskite tikroviškais paveikslais

2019 m. pradžioje NVIDIA parodė „Stroke of Genius: GauGAN Turns Doodles into Stunning“– fotorealistinių peizažų programą, kuri paverčia nuotraukas iš kelių paprastų formų į gražias detales. Vartotojas padaro porą potėpių, o neuroninis tinklas iš to sukuria vaizdą, kurio iš tolo negalima atskirti nuo tikros kokio nors peizažo tapytojo drobės. Jūra, uolos, miestas, miškas, debesys – į paveikslėlį galima pridėti dešimtis skirtingų objektų. Neuroninis tinklas netgi pats nustato, kur reikia šešėlių ar atspindžių.

14. Skaityti lūpas

Google ir Oksfordo universiteto mokslininkai sukūrė LipNet technologiją LipNet, kuri naudoja neuroninius tinklus lūpų skaitymui. Ir ji tai daro daug tiksliau nei žmogus. Klausos negalią turintys žmonės lūpas skaito vidutiniškai 52%, o LipNet – 88% tikslumu.

15. Rašyti tekstus

Žmonės mokė neuroninius tinklus ir kaip dirbti su tekstu. Programas rašo Deep-Speare: Jungtinis poetinės kalbos nervinis modelis, Metras ir Rhyme eilėraščiai, apsakymai, netikri tekstai Vikipedijai, scenarijai serialams (pavyzdžiui, „Draugai“).

O 2016 metais buvo išleistas pirmasis pasaulyje trumpametražis filmas „Saulės pavasaris“, kurio scenarijų parašė dirbtinis intelektas. Kinas yra visiškai beprasmis: kompiuteriai vis dar sunkiai kuria. Bet kas žino, gal po kelerių metų scenaristo profesija bus sumažinta iki mašina sukurtų kūrinių montažo.