15 neverjetnih stvari, ki so se jih naučile nevronske mreže

2024 Avtor: Malcolm Clapton | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2023-12-17 04:10

Od vožnje avtomobila do ustvarjanja mojstrovin.

Nevronska mreža je umetna inteligenca, ki se lahko samouči. V neki obliki so bili podobni programi Nevroračunalniška tehnologija: teorija in praksa že v osemdesetih letih, vendar se je to področje še posebej hitro razvijalo okoli leta 2015. Vodilne univerze, kot sta Massachusetts in Oxford, pa tudi velike korporacije, kot je Google, so začele aktivno raziskovati možnosti nevronskih omrežij.

Zdaj so te tehnologije na voljo vsakomur. In človeštvo je že pripravilo na desetine najbolj norih in nenavadnih aplikacij za takšne programe. Tukaj je nekaj izmed njih.

1. Izmišljanje obrazov neobstoječih ljudi

Ljudje, ki jih vidite na zgornji sliki, so videti realistični, vendar ne obstajajo. Njihove slike so ustvarile progresivno rast GAN-jev za izboljšanje

kakovost, stabilnost in variabilnost nevronske mreže NVIDIA. Program je bil usposobljen na resničnih fotografijah slavnih osebnosti, posledično pa se je naučil ustvarjati zanesljive slike obrazov. Kako dobro ji to uspe, lahko preverite sami.

2. Preberite naglas

Obstaja veliko tehnologij za sintetizacijo govora z uporabo nevronskih mrež. V ta namen obstajajo programi za to, na primer in "". Govor, ustvarjen na ta način, je tekoč in realističen, ta metoda pa se lahko uporablja v številnih primerih, od sinhronizacije aplikacij za slabovidne do ustvarjanja zvočnih knjig po nizki ceni.

3. Vozite avtomobile

Mnoga podjetja vidijo samovozeče avtomobile kot prihodnost prevoza. Audi, Uber, Google, Tesla, Yandex in številne druge korporacije imajo svoj razvoj na tem področju. Skoraj nobena od teh tehnologij ni popolna brez nevronskih omrežij. Pomagajo vozilom ugotoviti, kje so oznake, znaki, druga vozila in pešci na cesti in se na podlagi teh podatkov odločati.

4. Obnovite barvo fotografij in videoposnetkov

Znanstveniki z univerze Waseda v Tokiu so razvili Naj bo barva! program, ki črno-bele fotografije in videoposnetke naredi v barvah. Nevronska mreža se je naučila prepoznavati pogoste motive na slikah (nebo je običajno modro, drevesa zelena itd.) in barvati predmete v ustreznih barvah.

5. Glej pasje obraze povsod

Ena prvih tehnologij nevronskih omrežij, ki je postala dostopna širokemu občinstvu, je bil Googlov Inceptionism Inceptionism leta 2015. Podobe je obdelala in jim dodala silhuete pasjih obrazov, pagod in obokov. Netizens so začeli skozi program prenašati svoje fotografije, znane slike, videoposnetke in filme - izkazalo se je nenavadno in grozljivo.

6. Pišite glasbo

Vse vrste digitalnih informacij se lahko naložijo v nevronske mreže, vključno z glasbo. Nekateri raziskovalci trenirajo svoje programe na melodijah znanih skladateljev. Računalniki še niso ustvarili smiselnih skladb, a precej dobro kopirajo sloge glasbenikov.

7. Naj politiki povedo karkoli

Ena najbolj zastrašujočih uporab nevronskih omrežij je sinteza videa, zlasti z javnimi osebami. Znanstveniki na Univerzi v Washingtonu so na primer razvili program Synthesizing Obama: Learning Lip Sync iz zvoka, ki ustvarja gibe ustnic Baracka Obame na podlagi zvočnih posnetkov in jih nadomesti v videu. Izkaže se zelo zanesljivo.

8. Sprehodite se

Googlova podružnica DeepMind je izvedla poskus. Tri različne virtualne figure - humanoid, palica z dvema nogama in žoga s štirimi nogami - so se morale naučiti hoditi. Niso imeli informacij o tem, kako se to izvaja - le naloga priti od ene točke do druge in senzorji, ki pomagajo določiti njihov položaj v prostoru. Po več sto urah vadbe so se vse tri figure naučile hoditi, teči, skakati in se premikati po neravnih površinah.

9. Krmilni roboti

Tehnologije, ki temeljijo na nevronskih omrežjih, se v robotiki pogosto uporabljajo. Na primer, robot, ki ga je ustvaril Disneyjev raziskovalni inštitut, se lahko premika naprej z eno, dvema in tremi nogami. In dostavni robot podjetja Starship Technologies je namenjen krmarjenju po ulicah in se izogiba oviram in pešcem.

10. Prepoznajte goljufije in korupcijo

Ena glavnih funkcij nevronskih mrež je prepoznavanje vzorcev, vključno s korelacijami med dogodki. To je zelo koristno na finančnem prizorišču: nezakonito dejavnost lahko predvidite, preden se zgodi. Na primer, v Španiji so znanstveniki ustvarili program Predvidevanje javne korupcije z nevronskimi omrežji: analiza španskih provinc, ki pomaga odkrivati korupcijo v provincah države. Nekatere banke razvijajo Citi Ventures, ki uporablja strojno učenje in umetno inteligenco z ljudmi in uporabljajo sisteme, ki prepoznajo goljufije s kreditnimi karticami.

11. Prevedite besedilo na sliki v realnem času

Funkcija za prevajanje besedila v realnem času se je v Google Translate pojavila že dolgo, vendar le malo ljudi ve, da uporablja Kako Google Translate stisne globoko učenje v nevronska omrežja telefona. Z njihovo pomočjo program prepozna črke in druge simbole na slikah, tudi če so zamegljeni, zasukani okoli svoje osi, stilizirani ali popačeni. Nato jih aplikacija prestavi v besede in stavke, jih prevede in projicira na sliko. In vse to v delčku sekunde.

12. Prenesite umetniški slog z ene slike na drugo

V letu 2016 je več podjetij predstavilo tehnologije za obdelavo slik v različnih umetniških stilih. Pojavile so se aplikacije, kot so Prisma, DeepArt in Ostagram. Prisma vam omogoča izbiro med več sto vnaprej izdelanimi filtri, Ostagram in DeepArt pa lahko sami naložite sliko ali fotografijo, ki vam bo služila kot vir stila.

13. Grobe skice spremenite v realistične slike

V začetku leta 2019 je NVIDIA pokazala Stroke of Genius: GauGAN pretvarja doodle v osupljive, program za fotorealistične pokrajine, ki slike iz nekaj preprostih oblik spremeni v čudovite podrobne slike. Uporabnik naredi nekaj potez, nevronska mreža pa iz tega ustvari podobo, ki je od daleč ni mogoče ločiti od pravega platna kakšnega krajinskega slikarja. Morje, skale, mesto, gozd, oblaki - na sliko lahko dodate na desetine različnih predmetov. Nevronska mreža celo sama določa, kje so potrebne sence ali odsev.

14. Berite z ustnic

Znanstveniki pri Googlu in univerzi Oxford so ustvarili tehnologijo LipNet LipNet, ki uporablja nevronske mreže za branje z ustnic. In to počne veliko bolj natančno kot oseba. Osebe z okvarami sluha v povprečju berejo z ustnic z 52-odstotno natančnostjo, LipNet pa z 88-odstotno natančnostjo.

15. Pišite besedila

Ljudje so učili nevronske mreže in kako delati z besedilom. Programe piše Deep-speare: skupni nevronski model pesniškega jezika, pesmi Meter in Rhyme, kratke zgodbe, ponarejena besedila za Wikipedijo, skripte za nadaljevanke (na primer za prijatelje).

In leta 2016 je izšel prvi kratki film na svetu Sunspring, za katerega je scenarij napisala umetna inteligenca. Kino je popolnoma nesmiselno: računalniki se še vedno trudijo ustvarjati. A kdo ve, morda se bo poklic scenarista po nekaj letih skrčil na montažo del, ki jih ustvarja stroj.