Neuroniniai tinklai skaito lūpas, piešia eskizus ir muša profesionalius žaidėjus. Ir, svarbiausia, jie žino, kaip išmokti. Penki netikėčiausi dirbtinio intelekto pasiekimai.
- „Salik.biz“
Pelės liežuvis
2017 metais Austrijos zoologai, tirdami naminių pelių (Mus musculus) elgesį, pastebėjo, kad graužikai keičia savo balsą priklausomai nuo to, su kuriuo giminaičiu jie bendrauja - su vyru ar moterimi. Spektrografinė keturiasdešimties eksperimentinių gyvūnų „kalbos“analizė parodė, kad pelės, pamatydamos priešingos lyties asmenį, pereina į aukštesnio dažnio garsus.
Naudodamiesi šia funkcija tyrėjai iš Rusijos, Nyderlandų ir Vokietijos nusprendė išmokyti neuroninius tinklus atpažinti pelių lytį pagal jų skleidžiamus garsus, taip pat nustatyti, kam ši žinia skirta: vyrui ar moteriai.
Gyvūnai buvo padalyti į poras, kiekvienam po vieną graužiką buvo taikoma bendroji nejautra, o antrasis laisvai judėjo narve. Pelės šnypštimas buvo užfiksuotas ir apdorotas naudojant neuroninius tinklus, kurie pagal garso aukštį, amplitudę ir trukmę sužinojo, kas jį išleido ir kam jis skirtas.
Po treniruočių neuroniniai tinklai 84 proc. Atvejų teisingai nustatė garsą skleidžiančių pelių lytį ir jų gavėjus. Tačiau darbo autoriai pažymi, kad algoritmas greičiausiai neveiks su kitų linijų gyvūnais (tyrime dalyvavo C57BL / 6NCr linijos graužikai). Pelės greičiausiai turės skirtingus „dialektus“, o girgždėjimas turės skirtingas spektrines charakteristikas.
Reklaminis vaizdo įrašas:
Neuroninių tinklų grafologai
Rusijos tyrėjai išmokė neuroninius tinklus atpažinti asmens lytį ranka. MEPhI, Kurchatovo instituto ir Voronežo valstybinio universiteto kartu sukurta programa 80 procentų atvejų teisingai nustatė, kas parašė tekstą - vyras ar moteris. Mokslininkai pritaikė ypač tikslius neuroninius tinklus ir gilaus mokymosi metodus.
Anot vieno iš darbo autorių, NRNU MEPhI docento Aleksandro Sboevo, tokie aukšti rezultatai buvo pasiekti dėl pažangių neuroninių tinklų modelių ir to, kad rašytojas neslėpė savo lyties. Dabar lyties nustatymo problema sprendžiama tokioje situacijoje, kai žmogus apsimeta kitu: pavyzdžiui, moteris vyro vardu rašo tekstą. Netrukus dirbtinis intelektas bus išmokytas nustatyti parašyto teksto autoriaus amžių.
Lazanija virsta suši
Japonijos ir Prancūzijos ekspertai sukūrė programą, kuri garsiuosius patiekalus pritaiko prie skirtingų šalių kulinarinių tradicijų. Tarkime, kad ji lazaniją paverčia suši lazanija, o japonišką sukiyaki sriubą gamina prancūziškai. T. y., Programa sukuria receptą, kuriame vietoj mirin (ryžių vyno) nurodomas kalvadosas, o žalieji svogūnai pakeičiami estragonu.
Dirbtinis intelektas veikia dviem etapais. Pirmiausia išanalizavęs tam tikrus patiekalus sudarančius ingredientus, jis išsiaiškina, kuriai nacionalinei virtuvei jis priklauso. Tada jis nusprendžia, kuriuos ingredientus ir kokius reikėtų pakeisti, kad maistas įgautų kitos kulinarinės tradicijos bruožus. Tam naudojamas vektorinis „word2vec“modelis, nustatantis ingredientų atitikimą. Taigi, pritaikant japonų patiekalus prie prancūziškos virtuvės, programa siūlo vietoj sojos padažo vartoti aromatinių žolelių mišinį.
Neuroninis tinklas dar nesupranta, kaip gerai dera naujieji ingredientai, ir neatsižvelgia į paruošimo būdą. Jie žada tai baigti.
Naujų pajėgumų
Neuroniniai tinklai gerai atkuria senų animacinių filmų ir filmų ryškumą ir spalvas, pritaikydami juos šiuolaikiniams didelės skyros ekranams. Rugsėjį dvi didelės įmonės - „Disney“ir „Yandex“- pateikė panašius algoritmus.
„Disney Research“sukūrė programą, leidžiančią pasiekti realistiškesnį vaizdo įrašų spalvą geriau suderinant gretimus kadrus. Rusijos specialistų neuroniniai tinklai („DeepHD“technologija) gali padidinti skiriamąją gebą neprarandant ryškumo ir kokybės.
Algoritmas buvo išbandytas senose sovietinėse animacijose. „Yandex“svetainėje galite žiūrėti geresnės kokybės „Auksinę antilopę“, „Sniego karalienę“, „Brėmeno miesto muzikantus“ir kitus garsius „Soyuzmultfilm“filmus. Kaip pažymi bendrovės spaudos tarnyba, atidesniems žiūrovams skirtumas ypač pastebimas: vaizdas tapo ryškesnis, geriau matomos smulkios detalės, tokios kaip lapai ant medžių, snaigės, žvaigždės naktiniame danguje.
Ieško brolių mintyse
Kalifornijos universiteto Berkeley (JAV) tyrėjai naudoja neuroninius tinklus, norėdami rasti ateivius, dalyvaudami SETI bendradarbiavime, projekte, kuriame ieškoma nežemiškų civilizacijų ir galbūt susiduria su jomis. Norėdami tai padaryti, mokslininkai sukūrė neuroninį tinklą, kuris gali savarankiškai nustatyti ir registruoti dirbtinės kilmės žemo dažnio signalus.
Tyrėjai mano, kad pažengusi nežemiška civilizacija tikrai turėtų bandyti susisiekti su mumis. Pagrindinė problema yra atskirti elektromagnetinius signalus nuo Žemės, kurie jau pasklido visomis kryptimis dideliais atstumais nuo tų, kurie greičiausiai yra iš kitos žvaigždžių sistemos ar galaktikos. Iki šiol žmogus nesugebėjo atskirti svetimų signalų, nukreiptų į mūsų planetą.
Dabar tai daro neuroninis tinklas. Dirbtinis intelektas jau aptiko 72 signalus, kurių šaltiniai gali būti dangaus kūnai per tris milijardus šviesos metų nuo Žemės. Pirmieji įrašyti radijo laidų įrašai buvo užfiksuoti objekte FRB 121102. Kaip pažymi darbo autoriai, net jei programoje nerandama svetimų civilizacijų pėdsakų, ji padės daug sužinoti apie Visatą.
Alfiya Enikeeva