15 perkara menakjubkan yang telah dipelajari oleh rangkaian saraf

2024 Pengarang: Malcolm Clapton | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2023-12-17 04:06

Daripada memandu kereta kepada mencipta karya agung.

Rangkaian saraf ialah kecerdasan buatan yang mampu belajar kendiri. Dalam beberapa bentuk, program serupa wujud Teknologi Neurokomputer: teori dan amalan pada tahun lapan puluhan, tetapi kawasan ini menerima pembangunan yang sangat pesat sekitar tahun 2015. Universiti terkemuka seperti Massachusetts dan Oxford, serta syarikat besar, seperti Google, mula meneroka secara aktif kemungkinan rangkaian saraf.

Kini teknologi ini tersedia untuk sesiapa sahaja. Dan manusia telah pun menghasilkan berpuluh-puluh aplikasi yang paling gila dan pelik untuk program sedemikian. Berikut adalah beberapa daripadanya.

1. Muncul dengan muka orang yang tidak wujud

Orang yang anda lihat dalam gambar di atas kelihatan realistik, tetapi mereka tidak wujud. Imej mereka mencipta pertumbuhan progresif GAN untuk dipertingkatkan

rangkaian neural kualiti, kestabilan dan variasi daripada NVIDIA. Program ini telah dilatih mengenai gambar sebenar selebriti, dan sebagai hasilnya, ia belajar cara menjana imej wajah yang boleh dipercayai. Anda boleh menyemak sendiri sejauh mana dia melakukannya.

2. Baca dengan kuat

Terdapat banyak teknologi untuk mensintesis pertuturan menggunakan rangkaian saraf. Untuk tujuan ini, terdapat program untuk ini, sebagai contoh, dan "". Pertuturan yang dicipta dengan cara ini adalah lancar dan realistik, dan terdapat banyak kegunaan untuk kaedah ini, daripada aplikasi alih suara untuk orang cacat penglihatan kepada mencipta buku audio pada kos yang rendah.

3. Memandu kereta

Banyak syarikat melihat kereta pandu sendiri sebagai masa depan pengangkutan. Audi, Uber, Google, Tesla, Yandex dan banyak syarikat lain mempunyai perkembangan mereka sendiri dalam bidang ini. Hampir tiada satu pun daripada teknologi ini lengkap tanpa rangkaian saraf. Mereka membantu kenderaan menentukan tempat penanda, papan tanda, kenderaan lain dan pejalan kaki berada di jalan raya dan membuat keputusan berdasarkan data ini.

4. Pulihkan warna foto dan video

Para saintis dari Universiti Waseda di Tokyo telah membangunkan Let there be color! program yang membuat gambar hitam putih dan video berwarna. Rangkaian saraf telah belajar untuk mengenal pasti motif biasa dalam imej (langit biasanya biru, pokok hijau, dan sebagainya) dan melukis objek dalam warna yang sesuai.

5. Lihat muka anjing di mana-mana

Salah satu teknologi rangkaian saraf pertama yang tersedia kepada khalayak luas ialah Inceptionism Inceptionism Google pada tahun 2015. Dia memproses imej itu, menambah siluet muka anjing, pagoda dan gerbang padanya. Netizen mula menghantar gambar, lukisan terkenal, video dan filem mereka melalui program itu - ternyata luar biasa dan menyeramkan.

6. Tulis muzik

Sebarang jenis maklumat digital boleh dimuatkan ke dalam rangkaian saraf, termasuk muzik. Sesetengah penyelidik melatih program mereka mengikut lagu komposer terkenal. Komputer belum lagi menghasilkan gubahan yang bermakna, tetapi mereka menyalin gaya pemuzik dengan baik.

7. Buat ahli politik berkata apa sahaja

Salah satu penggunaan rangkaian saraf yang paling menakutkan ialah sintesis video, khususnya dengan tokoh awam. Sebagai contoh, saintis di Universiti Washington telah membangunkan Synthesizing Obama: Learning Lip Sync daripada Audio, sebuah program yang menjana pergerakan bibir Barack Obama berdasarkan rakaman audio dan menggantikannya dalam video. Ia ternyata sangat boleh dipercayai.

8. Berjalan

Anak syarikat Google DeepMind menjalankan percubaan. Tiga figura maya yang berbeza - seorang humanoid, sebatang kayu dengan dua kaki, dan sebiji bola dengan empat kaki - terpaksa belajar berjalan. Mereka tidak mempunyai maklumat tentang cara ini dilakukan - hanya tugas untuk pergi dari satu titik ke titik lain dan penderia yang membantu menentukan kedudukan mereka di angkasa. Selepas beratus-ratus jam berlatih, ketiga-tiga figura itu belajar berjalan, berlari, melompat dan bergerak di atas permukaan yang tidak rata.

9. Kawal robot

Teknologi berdasarkan rangkaian saraf digunakan secara meluas dalam robotik. Sebagai contoh, robot yang dicipta oleh Institut Penyelidikan Disney boleh bergerak ke hadapan dengan satu, dua dan tiga kaki. Dan robot penghantaran dari Starship Technologies adalah untuk menavigasi jalan-jalan, mengelakkan halangan dan pejalan kaki.

10. Mengiktiraf penipuan dan rasuah

Salah satu fungsi utama rangkaian saraf ialah pengecaman corak, termasuk korelasi antara peristiwa. Ini sangat berguna dalam arena kewangan: anda boleh meramalkan aktiviti haram sebelum ia berlaku. Sebagai contoh, di Sepanyol, saintis telah mencipta Meramalkan Rasuah Awam dengan Rangkaian Neural: Analisis Wilayah Sepanyol, sebuah program yang membantu mengesan rasuah di wilayah negara itu. Dan beberapa bank sedang membangunkan Citi Ventures Menggunakan Pembelajaran Mesin Dan Kecerdasan Buatan Dengan Orang ramai dan menggunakan sistem yang mengiktiraf penipuan kad kredit.

11. Terjemah teks pada imej dalam masa nyata

Ciri terjemahan teks masa nyata muncul dalam Terjemahan Google untuk masa yang lama, tetapi hanya sedikit orang yang tahu bahawa ia menggunakan Cara Terjemahan Google memerah pembelajaran mendalam pada rangkaian saraf telefon. Dengan bantuan mereka, program ini mengenali huruf dan simbol lain dalam imej, walaupun ia kabur, diputar di sekeliling paksinya, digayakan atau diherotkan. Kemudian aplikasi itu memasukkannya ke dalam perkataan dan ayat, menterjemah dan menayangkannya pada gambar. Dan semua ini dalam sekejap.

12. Memindahkan gaya seni dari satu imej ke imej yang lain

Pada 2016, beberapa syarikat mempersembahkan teknologi untuk pemprosesan imej dalam gaya artistik yang berbeza. Apl seperti Prisma, DeepArt dan Ostagram telah muncul. Prisma membolehkan anda memilih daripada beberapa ratus penapis pra-dibuat, dan Ostagram dan DeepArt - anda boleh memuat naik gambar atau foto sendiri, yang akan berfungsi sebagai sumber gaya.

13. Tukarkan lakaran kasar kepada lukisan realistik

Pada awal 2019, NVIDIA menunjukkan Stroke of Genius: GauGAN Turns Doodles into Stunning, program Landskap Fotorealistik yang menukar gambar daripada beberapa bentuk ringkas kepada gambar terperinci yang cantik. Pengguna membuat beberapa pukulan, dan rangkaian saraf mencipta imej daripada ini, yang dari jauh tidak dapat dibezakan daripada kanvas sebenar beberapa pelukis landskap. Laut, batu, bandar, hutan, awan - berpuluh-puluh objek yang berbeza boleh ditambah pada gambar. Rangkaian saraf itu sendiri menentukan di mana bayang-bayang atau pantulan diperlukan.

14. Baca bibir

Para saintis di Google dan Universiti Oxford telah mencipta teknologi LipNet LipNet, yang menggunakan rangkaian saraf untuk membaca bibir. Dan dia melakukannya dengan lebih tepat daripada seseorang. Secara purata, orang yang mengalami masalah pendengaran membaca bibir dengan ketepatan 52%, dan LipNet dengan ketepatan 88%.

15. Tulis teks

Orang ramai mengajar rangkaian saraf dan cara bekerja dengan teks. Program ditulis oleh Deep-speare: Model Neural Bersama Bahasa Puisi, puisi Meter dan Rhyme, cerpen, teks palsu untuk Wikipedia, skrip untuk bersiri (contohnya, untuk Rakan).

Dan pada tahun 2016, filem pendek pertama di dunia Sunspring dikeluarkan, skripnya ditulis oleh kecerdasan buatan. Pawagam sama sekali tidak bermakna: komputer masih bergelut untuk mencipta. Tetapi siapa tahu, mungkin selepas beberapa tahun profesion penulis skrip akan diturunkan kepada kerja-kerja penyuntingan yang dicipta oleh mesin.