15 neverovatnih stvari koje su neuronske mreže naučile da rade

2024 Autor: Malcolm Clapton | [email protected]. Zadnja izmjena: 2023-12-17 03:49

Od vožnje automobila do stvaranja remek-djela.

Neuronska mreža je umjetna inteligencija sposobna za samoučenje. U nekom obliku, slični programi su postojali Neurokompjuterska tehnologija: teorija i praksa još osamdesetih godina, ali je ova oblast dobila posebno brz razvoj oko 2015. godine. Vodeći univerziteti kao što su Massachusetts i Oxford, kao i velike korporacije, poput Googlea, počeli su aktivno istraživati mogućnosti neuronskih mreža.

Sada su ove tehnologije dostupne svima. A čovječanstvo je već smislilo desetke najluđih i najčudnijih aplikacija za takve programe. Evo nekoliko njih.

1. Smišljanje lica nepostojećih ljudi

Ljudi koje vidite na gornjoj slici izgledaju realno, ali ne postoje. Njihove slike su stvorile progresivno povećanje GAN-ova za poboljšanje

kvalitet, stabilnost i varijacija neuronske mreže iz NVIDIA. Program je obučen na stvarnim fotografijama poznatih ličnosti, a kao rezultat toga, naučio je kako da generiše pouzdane slike lica. Možete sami provjeriti koliko dobro to radi.

2. Čitajte naglas

Postoji mnogo tehnologija za sintetizaciju govora pomoću neuronskih mreža. U tu svrhu postoje programi za to, na primjer, i "". Govor kreiran na ovaj način je fluidan i realističan, a postoji mnogo primjena za ovu metodu, od presnimavanja aplikacija za slabovide do kreiranja audio knjiga po niskoj cijeni.

3. Vozite automobile

Mnoge kompanije vide samovozeće automobile kao budućnost transporta. Audi, Uber, Google, Tesla, Yandex i mnoge druge korporacije imaju svoje razvoje u ovoj oblasti. Gotovo nijedna od ovih tehnologija nije potpuna bez neuronskih mreža. Oni pomažu vozilima da odrede gdje se na putu nalaze oznake, znakovi, druga vozila i pješaci i donose odluke na osnovu tih podataka.

4. Vratite boju fotografija i video zapisa

Naučnici sa Univerziteta Waseda u Tokiju razvili su Neka bude boja! program koji pravi crno-bijele fotografije i video zapise u boji. Neuronska mreža je naučila da identifikuje uobičajene motive na slikama (nebo je obično plavo, drveće zeleno i tako dalje) i da slika objekte u odgovarajućim bojama.

5. Posvuda vidite lica pasa

Jedna od prvih tehnologija neuronske mreže koja je postala dostupna široj publici bio je Googleov Inceptionism Inceptionism 2015. godine. Obradila je slike, dodajući im siluete psećih lica, pagoda i lukova. Korisnici interneta su počeli da prosleđuju svoje fotografije, poznate slike, video zapise i filmove kroz program - ispalo je neobično i jezivo.

6. Pišite muziku

Bilo koja vrsta digitalnih informacija može se učitati u neuronske mreže, uključujući muziku. Neki istraživači treniraju svoje programe na melodijama poznatih kompozitora. Kompjuteri još nisu proizveli smislene kompozicije, ali prilično dobro kopiraju stilove muzičara.

7. Natjerajte političare da kažu bilo šta

Jedna od najstrašnijih upotreba neuronskih mreža je video sinteza, posebno s javnim ličnostima. Na primjer, naučnici sa Univerziteta Washington razvili su Synthesizing Obama: Learning Lip Sync iz zvuka, program koji generiše pokrete usana Baracka Obame na osnovu audio snimaka i zamjenjuje ih u videu. Ispada vrlo pouzdano.

8. Šetnja

Googleova podružnica DeepMind izvela je eksperiment. Tri različite virtuelne figure - humanoid, štap s dvije noge i lopta s četiri noge - morale su naučiti hodati. Nisu imali informacije o tome kako se to radi - samo zadatak da se stigne od jedne tačke do druge i senzore koji pomažu u određivanju njihovog položaja u prostoru. Nakon stotina sati vježbanja, sve tri figure su naučile hodati, trčati, skakati i kretati se po neravnim površinama.

9. Kontrolirajte robote

Tehnologije zasnovane na neuronskim mrežama se široko koriste u robotici. Na primjer, robot koji je kreirao Disney Research Institute može se kretati naprijed s jednom, dvije i tri noge. A robot za isporuku iz Starship Technologies je da se kreće ulicama, izbjegavajući prepreke i pješake.

10. Prepoznajte prevaru i korupciju

Jedna od glavnih funkcija neuronskih mreža je prepoznavanje obrazaca, uključujući korelacije između događaja. Ovo je vrlo korisno u finansijskoj areni: možete predvidjeti nezakonitu aktivnost prije nego što se dogodi. Na primjer, u Španiji su naučnici kreirali Predviđanje javne korupcije pomoću neuronskih mreža: analiza španskih provincija, program koji pomaže u otkrivanju korupcije u provincijama u zemlji. A neke banke razvijaju Citi Ventures implementira mašinsko učenje i veštačku inteligenciju sa ljudima i koriste sisteme koji prepoznaju prevaru sa kreditnim karticama.

11. Prevedite tekst na slici u realnom vremenu

Funkcija prevođenja teksta u realnom vremenu se već dugo pojavljuje u Google Translateu, ali malo ljudi zna da koristi Kako Google Translate istiskuje duboko učenje u neuronske mreže telefona. Uz njihovu pomoć program prepoznaje slova i druge simbole na slikama, čak i ako su mutni, rotirani oko svoje ose, stilizirani ili izobličeni. Zatim ih aplikacija stavlja u riječi i rečenice, prevodi i projektuje na sliku. I sve to u djeliću sekunde.

12. Prenesite umjetnički stil s jedne slike na drugu

U 2016. godini nekoliko kompanija je predstavilo tehnologije za obradu slika u različitim umjetničkim stilovima. Pojavile su se aplikacije kao što su Prisma, DeepArt i Ostagram. Prisma vam omogućava da birate između nekoliko stotina unaprijed napravljenih filtera, a Ostagram i DeepArt - možete sami postaviti sliku ili fotografiju koja će vam poslužiti kao izvor stila.

13. Pretvorite grube skice u realistične slike

Početkom 2019. NVIDIA je pokazala Stroke of Genius: GauGAN pretvara crteže u zadivljujuće, program za fotorealistične pejzaže koji pretvara slike iz nekoliko jednostavnih oblika u prekrasne detaljne slike. Korisnik napravi par poteza, a neuronska mreža od toga stvara sliku koja se izdaleka ne može razlikovati od pravog platna nekog pejzažista. More, stijene, grad, šuma, oblaci - na desetine različitih objekata se mogu dodati na sliku. Neuronska mreža čak i sama određuje gdje su potrebne sjene ili refleksije.

14. Čitajte sa usana

Naučnici sa Gugla i Univerziteta Oksford kreirali su LipNet tehnologiju LipNet, koja koristi neuronske mreže za čitanje sa usana. I ona to radi mnogo tačnije od osobe. Ljudi sa oštećenim sluhom u prosjeku čitaju sa usana sa 52% tačnosti, a LipNet sa 88% tačnosti.

15. Pišite tekstove

Ljudi su podučavali neuronske mreže i rad s tekstom. Programe piše Deep-speare: Zajednički neuronski model poetskog jezika, pjesme metra i rime, kratke priče, lažni tekstovi za Wikipediju, skripte za serije (na primjer, za prijatelje).

A 2016. godine izašao je prvi kratki film na svijetu Sunspring, za koji je scenarij napisala umjetna inteligencija. Bioskop je apsolutno besmislen: kompjuteri se i dalje bore da stvaraju. Ali ko zna, možda će se posle nekoliko godina profesija scenariste svesti na montažu dela stvorenih mašinom.