15 csodálatos dolog, amit a neurális hálózatok megtanultak

2024 Szerző: Malcolm Clapton | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-17 03:59

Az autóvezetéstől a remekművek létrehozásáig.

A neurális hálózat egy mesterséges intelligencia, amely képes önállóan tanulni. Valamilyen formában léteztek hasonló programok Neurocomputer technológia: elmélet és gyakorlat már a nyolcvanas években, de ez a terület 2015 körül különösen gyors fejlődésen ment keresztül. Az olyan vezető egyetemek, mint a Massachusetts és az Oxford, valamint a nagyvállalatok, például a Google, elkezdték aktívan feltárni a neurális hálózatok lehetőségeit.

Most ezek a technológiák bárki számára elérhetőek. Az emberiség pedig már tucatjával állt elő a legőrültebb és legfurcsább alkalmazásokkal ilyen programokra. Íme néhány közülük.

1. Nem létező emberek arcának kitalálása

A fenti képen látható emberek valósághűek, de nem léteznek. Képeik a GAN-ok progresszív növekedését hozták létre a jobb fejlesztés érdekében

minőségi, stabilitási és variációs neurális hálózat az NVIDIA-tól. A programot hírességek valódi fényképeire oktatták, és ennek eredményeként megtanulta, hogyan lehet megbízható képeket készíteni az arcokról. Magad is ellenőrizheted, milyen jól csinálja.

2. Felolvasás

Számos technológia létezik a neurális hálózatok segítségével történő beszédszintetizálásra. Erre a célra vannak ilyen programok, például és a "". Az így létrehozott beszéd gördülékeny és valósághű, és ennek a módszernek számos felhasználási területe van, a látássérültek számára készült szinkronizálási alkalmazásoktól a hangoskönyvek alacsony költségű létrehozásáig.

3. Vezess autókat

Sok vállalat az önvezető autókat tekinti a közlekedés jövőjének. Az Audi, az Uber, a Google, a Tesla, a Yandex és sok más vállalat saját fejlesztésekkel rendelkezik ezen a területen. Gyakorlatilag egyik technológia sem teljes neurális hálózatok nélkül. Segítik a járműveket annak meghatározásában, hogy hol vannak jelzések, táblák, más járművek és gyalogosok az úton, és ezek alapján döntsenek.

4. Állítsa vissza a fotók és videók színét

A tokiói Waseda Egyetem tudósai kifejlesztették a Legyen szín! egy program, amely fekete-fehér fényképeket és videókat készít színesben. A neurális hálózat megtanulta azonosítani a képekben a közös motívumokat (az ég általában kék, a fák zöldek stb.), és a tárgyakat a megfelelő színekre festeni.

5. Mindenhol kutyaarcokat lásd

Az egyik első neurális hálózati technológia, amely széles közönség számára elérhetővé vált, a Google Inceptionism Inceptionism volt 2015-ben. Feldolgozta a képeket, kutyaarcok, pagodák és boltívek sziluettjeit adta hozzájuk. A netezők fotóikat, híres festményeiket, videóikat és filmeiket kezdték átadni a programon – szokatlan és hátborzongató lett.

6. Írj zenét

Bármilyen digitális információ betölthető a neurális hálózatokba, beleértve a zenét is. Egyes kutatók neves zeneszerzők dallamaira képezik műsorukat. A számítógépek még nem készítettek értelmes kompozíciókat, de a zenészek stílusait jól lemásolják.

7. Mondjanak bármit a politikusok

A neurális hálózatok egyik legfélelmetesebb felhasználási módja a videoszintézis, különösen közéleti személyiségekkel. A Washingtoni Egyetem tudósai például kifejlesztették a Synthesizing Obama: Learning Lip Sync from Audio programot, amely hangfelvételek alapján generálja Barack Obama ajakmozgását, és helyettesíti azokat videóban. Nagyon megbízhatóan kiderül.

8. Séta

A Google leányvállalata, a DeepMind kísérletet végzett. Három különböző virtuális figurának – egy humanoidnak, egy kétlábú botnak és egy négylábú labdának – kellett megtanulnia járni. Arról, hogy ez hogyan történik, nem volt információjuk – csak az egyik pontból a másikba való eljutás és az űrben elfoglalt helyzetük meghatározását segítő érzékelők. Több száz óra gyakorlás után mindhárom figura megtanult járni, futni, ugrani és mozogni egyenetlen felületeken.

9. Irányítsd a robotokat

A neurális hálózatokon alapuló technológiákat széles körben használják a robotikában. Például egy, a Disney Kutatóintézet által megalkotott robot egy, két és három lábbal haladhat előre. A Starship Technologies kézbesítő robotja pedig az utcákon navigál, elkerülve az akadályokat és a gyalogosokat.

10. Ismerje fel a csalást és a korrupciót

A neurális hálózatok egyik fő funkciója a mintafelismerés, beleértve az események közötti összefüggéseket. Ez nagyon hasznos a pénzügyi területen: megjósolhatja az illegális tevékenységet, mielőtt az megtörténne. Például Spanyolországban a tudósok létrehozták a Predicting Public Corruption with Neural Networks: An Analysis of Spanish Provinces című programot, amely segít felderíteni a korrupciót az ország tartományaiban. Néhány bank pedig fejleszti a Citi Ventures gépi tanulást és mesterséges intelligenciát az emberekkel, és olyan rendszereket használ, amelyek felismerik a hitelkártya-csalást.

11. Fordítson le szöveget egy képen valós időben

A valós idejű szövegfordítási funkció sokáig megjelent a Google Fordítóban, de kevesen tudják, hogy a Hogyan szorítja a Google Fordító a mély tanulást a telefon neurális hálózataira. Segítségükkel a program felismeri a képeken a betűket és egyéb szimbólumokat, még akkor is, ha azok homályosak, tengelyük körül el vannak forgatva, stilizáltak vagy torzak. Ezután az alkalmazás szavakba és mondatokba foglalja őket, lefordítja és kivetíti a képre. És mindez a másodperc töredéke alatt.

12. A művészeti stílus átvitele egyik képről a másikra

2016-ban több cég mutatta be a képfeldolgozás technológiáit különböző művészi stílusokban. Olyan alkalmazások jelentek meg, mint a Prisma, a DeepArt és az Ostagram. A Prisma lehetővé teszi, hogy több száz előre elkészített szűrő közül válasszon, az Ostagram és a DeepArt pedig - saját maga is feltölthet egy képet vagy fotót, amely stílusforrásként szolgál majd.

13. A durva vázlatokat valósághű festményekké alakítsa

2019 elején az NVIDIA bemutatta a Stroke of Genius: GauGAN Turns Doodles to Stunning programot, egy Photorealistic Landscapes programot, amely néhány egyszerű formából gyönyörű részletgazdag képeket alakít. A felhasználó tesz pár vonást, és a neurális hálózat ebből olyan képet alkot, amelyet messziről nem lehet megkülönböztetni valamelyik tájfestő valódi vásznától. Tenger, sziklák, város, erdő, felhők – több tucat különböző tárgy adható hozzá a képhez. A neurális hálózat maga határozza meg, hogy hol van szükség árnyékokra vagy tükröződésekre.

14. Olvass ajkakon

A Google és az Oxfordi Egyetem tudósai létrehozták a LipNet LipNet technológiát, amely neurális hálózatokat használ az ajkak olvasásához. És sokkal pontosabban csinálja, mint egy ember. A hallássérültek átlagosan 52%-os, a LipNetet pedig 88%-os pontossággal olvasnak az ajkáról.

15. Írj szövegeket

Az emberek neurális hálózatokat tanítottak, és hogyan kell dolgozni szöveggel. A műsorokat Deep-speare írja: Költői nyelv közös idegi modellje, Mérő- és rímversek, novellák, hamis szövegek a Wikipédiához, forgatókönyvek sorozatokhoz (például a Barátok közt).

2016-ban pedig megjelent a világ első rövidfilmje, a Sunspring, aminek a forgatókönyvét a mesterséges intelligencia írta. A mozi teljesen értelmetlen: a számítógépek még mindig küzdenek az alkotásért. De ki tudja, talán néhány év múlva a forgatókönyvírói hivatás a géppel készített művek szerkesztésére redukálódik.