Кошачье лицо, созданное компьютерным мозгом Google. Изображение предоставлено Google.
Несколько месяцев назад Google поделился с нами еще одной проблемой, с которой столкнулся. Он не был таким причудливым, как автомобиль без водителя, или таким же сексуально сексуальным, как очки дополненной реальности, но, в конце концов, он мог бы быть больше обоих. Фактически, это, вероятно, сделает их обоих еще более динамичными.
Google создал искусственный мозг или, по крайней мере, его часть, которая обрабатывает визуальную информацию. Технически, он построил механическую версию нейронной сети, небольшую армию из 16 000 компьютерных процессоров, которые, благодаря совместной работе, действительно могли учиться.
В то время большая часть внимания была сосредоточена на том, что узнали все эти машины, а именно на том, как идентифицировать кошек на YouTube. Это вызвало много неприятностей и сомнений в том, что компьютеры задаются вопросом, почему так много кошек смывали туалеты.
Но Google шел по пути, который исследователи изучали в течение многих лет, идею использования компьютеров для имитации связей и взаимодействий клеток человеческого мозга до такой степени, что машины фактически начинают учиться. Разница в том, что поисковому гиганту удалось распределить ресурсы и вычислительные мощности, что немногие компании могут.
Лицо знакомо
В течение 10 дней без перерыва 1000 компьютеров, использующих эти 16 000 процессоров, исследовали случайные миниатюрные изображения, снятые с 10 миллионов различных видео YouTube. И поскольку нейронная сеть была настолько большой - у нее было более миллиарда соединений, - она смогла научиться определять функции самостоятельно, без какого-либо реального руководства со стороны человека. Благодаря огромному объему информации, которую он поглощал, сеть, распознавая взаимосвязи между данными, в основном учила себя понятию кошки.
Впечатляет. Но в области знания это причина большого ликования? Ну да. Потому что в конечном итоге все машины, работающие вместе, смогли решить, какие особенности кошек заслуживают их внимания и какие модели имеют значение, вместо того, чтобы говорить людям, какие именно формы следует искать. А благодаря знаниям, полученным в результате большого количества повторений, нейронная сеть смогла создать свое собственное цифровое изображение лица кошки.
Это большой шаг вперед для искусственного интеллекта. Это также, вероятно, будет иметь хорошие выплаты для Google. Один из его исследователей, который работал над проектом, инженер по имени Джефф Дин, недавно сказал MIT's Technology Review, что теперь его группа тестирует компьютерные модели, которые понимают изображения и текст вместе.
«Вы даете ему« морскую свинью », и она дает вам фотографии морских свиней», - объяснил Дин. «Если вы дадите ему изображение морской свиньи, то оно даст вам слово« морская свинья »».
Таким образом, поиск изображений в Google может стать гораздо менее зависимым от сопровождающего текста, чтобы определить, что находится на фотографии. И он, вероятно, применяет тот же подход к уточнению распознавания речи, имея возможность собирать дополнительные подсказки из видео.
Нет сомнений в том, что возможность использовать алгоритмы для поглощения и переплетения множества потоков данных, даже различных типов данных, таких как звук и изображения, поможет сделать автомобиль без водителя Google гораздо более автономным. То же самое с очками Google.
Но теперь кусочек перспективы. Несмотря на все свои успехи, Google еще предстоит пройти долгий путь, чтобы сравниться с реальностью. Его массивная нейронная сеть, имеющая миллиард соединений, с точки зрения нейронов и синапсов все еще в миллион раз меньше зрительной коры человеческого мозга.
Вопрос интеллекта
Вот более свежие разработки в области искусственного интеллекта:
- Пчела или не пчела. Команда британских ученых пытается создать точную модель мозга пчелы. Воспроизводя ключевые системы, которые формируют восприятие пчелы, такие как зрение и запах, исследователи надеются в конечном итоге установить искусственный мозг пчелы в маленьком летающем роботе.
- Но учитывает ли это прикрытие ?: Новое программное обеспечение, называемое Booksai, использует искусственный интеллект, чтобы дать вам рекомендации по книгам, основанные на стиле, тоне, настроении и жанре вещей, которые вы уже знаете, которые любите читать.
- Я всегда так хорошо выгляжу? Ученые из Йельского университета запрограммировали робота, который может узнавать себя в зеркале. Теоретически, это должно сделать робота по имени Нико лучше способным взаимодействовать с окружающей средой и людьми.
- Больше не потеряно в космосе: астрономы в Германии разработали алгоритм искусственного интеллекта, чтобы помочь им с удивительной точностью составить схему и объяснить структуру и динамику Вселенной.
- Пройдите этот путь: ученые из Массачусетского технологического института создали носимое интеллектуальное устройство, которое создает карту того места, где вы только что прошли, в режиме реального времени. Он спроектирован как инструмент, помогающий скоординированным службам реагировать на поиск и спасение при бедствиях
Видео бонус: во Франции - где еще? - изобретатель создал робота, который не только черносливает виноградные лозы, но и обладает интеллектом для запоминания специфических потребностей каждого растения. А сейчас учится собирать виноград.
Больше от Smithsonian.com
Создание человеческого мозга
Как мозг зарабатывает деньги
