Neuraalvõrgud loevad huuli, joonistavad visandeid ja peksavad professionaalseid mängijaid. Ja mis kõige tähtsam, nad teavad, kuidas õppida. Tehisintellekti viis kõige ootamatumat arengut.
Hiirekeel
2017. aastal märkasid Austria zooloogid koduhiirte (Mus musculus) käitumist uurides, et närilised muudavad oma häält sõltuvalt sellest, millise sugulasega nad suhtlevad - isane või emane. Neljakümne katselooma "kõne" spektrograafiline analüüs näitas, et hiired lülituvad vastassoost isiku nägemisel kõrgema sagedusega helidele.
Seda funktsiooni kasutades otsustasid Venemaa, Hollandi ja Saksamaa teadlased koolitada närvivõrgustikke, et tuvastada hiirte sugu nende tekitatavate helide järgi ja teha kindlaks ka see, kellele see sõnum on adresseeritud: mees või naine.
Loomad jaotati paarideks, mõlemal oli üks näriline üldanesteesia all ja teine liikus vabalt puuris. Hiire kriuksumine registreeriti ja töödeldakse närvivõrkude abil, mis õppisid heli kõrguse, amplituudi ja kestuse põhjal aru saama, kes selle välja andis ja kellele see oli mõeldud.
Pärast treenimist määrasid närvivõrgud 84 protsendil juhtudest õigesti helide tekitavate hiirte soo ja nende vastuvõtjad. Töö autorid märgivad aga, et tõenäoliselt ei tööta algoritm teiste liinide loomadega (uuring hõlmas C57BL / 6NCr rea närilisi). Hiirtel on tõenäoliselt erinevad "murded" ja kriuksumisel on erinevad spektraalkarakteristikud.
Reklaamvideo:
Neuraalvõrgu graafikud
Vene teadlased on närvivõrgustikke õpetanud käekirja abil inimese sugu ära tundma. MEPhI, Kurchatovi instituudi ja Voroneži Riikliku Ülikooli ühiselt välja töötatud programm määras 80 protsendil juhtudest õigesti, kes teksti kirjutas - mees või naine. Teadlased on rakendanud ülitäpseid närvivõrke ja süvaõppe meetodeid.
Töö ühe autori, NRNU MEPhI dotsendi Aleksander Sboevi sõnul saavutati sellised kõrged tulemused tänu edasiarendatud närvivõrgu mudelitele ja tõsiasjale, et kirjanik ei varjanud oma sugu. Nüüd lahendatakse soo määramise probleem olukorras, kus inimene pretendeerib teisele: näiteks kirjutab naine mehe nimel teksti. Varsti õpetatakse tehisintellektiga kirjutatud teksti autori vanuse määramiseks.
Lasanje muutub sushiks
Jaapani ja Prantsuse eksperdid on loonud programmi, mis kohandab kuulsaid roogasid erinevate riikide kulinaarsete traditsioonidega. Ütleme nii, et see muudab lasanje sushi-lasanjeks ja teeb Jaapani sukiyaki suppi prantsuse stiilis. See tähendab, et programm loob retsepti, milles mirini (riisivein) asemel on märgitud kalvados ja roheline sibul asendatakse estragoniga.
Tehisintellekt töötab kahes etapis. Esiteks uurib ta pärast konkreetse roogi koostisosade analüüsimist, millisesse rahvuskööki see kuulub. Siis otsustab ta, millised koostisosad ja millised tuleks asendada, et toit omandaks mõne muu kulinaarse traditsiooni omadused. Selleks kasutatakse vektormudelit word2vec, mis tuvastab koostisosade vastavuse. Niisiis soovitab programm Jaapani roogade Prantsuse köögi jaoks kohandamisel võtta sojakastme asemel aromaatsete ürtide segu.
Neuraalvõrk ei saa veel aru, kui hästi uued koostisained omavahel kombineeruvad, ja ei võta arvesse valmistusviisi. Nad lubavad selle lõpule viia.
Uues ametis
Neuraalvõrgud on head vanade koomiksite ja filmide heleduse ja värvi taastamiseks, kohandades neid tänapäevaste kõrge eraldusvõimega ekraanidega. Septembris esitasid kaks suurt ettevõtet - Disney ja Yandex - sarnaseid algoritme.
Disney Research on välja töötanud programmi, mis võimaldab teil saavutada videote realistlikuma värvimise, sobitades paremini külgnevad kaadrid. Vene spetsialistide närvivõrgud (DeepHD tehnoloogia) on võimelised eraldusvõimet suurendama, kaotamata teravust ja kvaliteeti.
Algoritmi testiti vanade Nõukogude koomiksite peal. Saates "Yandex" saate vaadata parema kvaliteediga filme "Kuldne antiloop", "Lumekuninganna", "Bremeni linna muusikud" ja teisi "Soyuzmultfilmi" kuulsaid filme. Nagu ettevõtte pressiteenistus märgib, on nõudlike vaatajate jaoks erinevus eriti märgatav: pilt on muutunud teravamaks, peenemad detailid nagu puude lehed, lumehelbed, öötaevas olevad tähed on paremini nähtavad.
Otsid vendi silmas pidades
Berkeley (USA) California ülikooli teadlased kasutavad välismaalaste otsimiseks närvivõrke, osalevad SETI-koostöös, projektis maaväliste tsivilisatsioonide otsimiseks ja võimalusel nendega kokkupuutumiseks. Selleks on teadlased loonud närvivõrgu, mis suudab iseseisvalt tuvastada ja registreerida kunstliku päritoluga madalsagedussignaale.
Teadlaste arvates peaks arenenud maaväline tsivilisatsioon kindlasti proovima meiega kontakti saada. Põhiprobleem on eraldada Maast elektromagnetilised signaalid, mis on juba levinud kõigis suundades suurtes kaugustes nendest, mis on tõenäoliselt pärit teisest tähesüsteemist või galaktikast. Siiani pole inimene suutnud eristada meie planeedile suunatud võõraid signaale.
Nüüd teeb seda närvivõrk. Tehisintellekt on juba tuvastanud 72 signaali, mille allikaks võivad olla taevakehad Maast kolm miljardit valgusaastat. Esimesed salvestatud raadiopursked salvestati objektis FRB 121102. Nagu töö autorid märgivad, aitab see isegi siis, kui programm ei leia võõraste tsivilisatsioonide jälgi, õppida palju universumist tundma õppima.
Alfiya Enikeeva
