Fața de pisică creată de creierul computerului Google. Imagine amabilitate pentru Google.
Cu câteva luni în urmă, Google a împărtășit cu noi o altă provocare pe care a luat-o. Nu a fost la fel de fantezist ca o mașină fără șofer sau la fel de sexy, precum ochelarii cu realitate augmentată, dar în final, ar putea fi mai mare decât ambele. De fapt, este probabil ca ambele să fie și mai dinamice.
Ceea ce a făcut Google a fost crearea unui creier sintetic, sau cel puțin partea acestuia care procesează informații vizuale. Tehnic, a construit o versiune mecanică a unei rețele neuronale, o mică armată de 16.000 de procesoare de calculatoare care, lucrând împreună, au reușit de fapt să învețe.
La acea vreme, cea mai mare parte a atenției s-a concentrat asupra a ceea ce au învățat toate aceste mașini, care a fost în principal modul de identificare a pisicilor pe YouTube. Acest lucru a determinat o mulțime de iaurturi și fisuri despre dacă calculatoarele s-au întrebat de ce atât de multe pisici au toaletat.
Însă Google mergea pe un drum pe care oamenii de știință îl explorează de mai mulți ani, ideea de a folosi calculatoare pentru a imita conexiunile și interacțiunile celulelor creierului uman, până la punctul în care mașinile încep de fapt învățarea. Diferența este că behemoth-ul de căutare a fost capabil să adune resursele și puterea de calcul pe care puține companii o pot face.
Fața este familiară
Timp de 10 zile, non-stop, 1.000 de computere - care utilizează acele 16.000 de procesoare - au examinat imagini aleatoriu ale unor miniaturi prelevate din 10 milioane de videoclipuri YouTube diferite. Și din cauză că rețeaua neuronală era atât de mare - avea mai mult de un miliard de conexiuni - a fost în măsură să învețe să identifice caracteristicile pe cont propriu, fără vreun ghid uman real. Prin cantitatea masivă de informații pe care a absorbit-o, rețeaua, recunoscând relațiile dintre date, a învățat în sine conceptul de pisică.
Impresionant. Dar pe tărâmul cunoașterii, este această cauză pentru o mare jubilare? Ei bine, da. Pentru că în cele din urmă toate mașinile care lucrează împreună au putut decide ce caracteristici ale pisicilor meritau atenția lor și ce tipare contează, mai degrabă decât să le spună oamenilor ce forme particulare trebuie să caute. Și din cunoștințele obținute prin multă repetare, rețeaua neuronală a fost capabilă să-și creeze propria imagine digitală a feței unei pisici.
Acesta este un salt important înainte pentru inteligența artificială. De asemenea, este probabil să aveți profituri frumoase pentru Google. Unul dintre cercetătorii săi care a lucrat la proiect, un inginer numit Jeff Dean, a declarat recent MIT’s Technology Review că acum grupul său testează modele de computer care înțeleg imagini și text împreună.
„Îi dai„ porpoise ”și îți oferă poze cu porpoises”, a explicat Dean. „Dacă îi dai o poză cu un cuvânt, îți dă„ porpoise ”ca cuvânt.”
Deci, căutarea de imagini Google ar putea deveni mult mai puțin dependentă de textul însoțitor pentru a identifica ce se află într-o fotografie. Și este probabil să aplicați aceeași abordare pentru rafinarea recunoașterii vorbirii prin a putea aduna indicii suplimentare din videoclip.
Fără îndoială că abilitatea de a utiliza algoritmi pentru a absorbi și țesea mai multe fluxuri de date, chiar și diferite tipuri de date, cum ar fi sunetul și imaginile, va contribui la transformarea mașinii fără șofer a Google atât de mult mai autonomă. La fel și cu ochelarii Google.
Dar acum o felie de perspectivă. Pentru toate progresele sale, Google mai are o cale lungă de parcurs pentru a măsura ceea ce este real. Rețeaua sa neuronală, cea cu un miliard de conexiuni, este, în termeni de neuroni și sinapse, încă de un milion de ori mai mică decât cortexul vizual al creierului uman.
O chestiune de inteligență
Iată mai multe dezvoltări recente ale inteligenței artificiale:
- O albină sau nu o albină: O echipă de oameni de știință britanici încearcă să creeze un model precis al creierului albinelor. Prin reproducerea sistemelor cheie care alcătuiesc percepția unei albine, cum ar fi vederea și mirosul, cercetătorii speră ca în cele din urmă să poată instala creierul albinelor artificiale într-un robot mic zburător.
- Dar ține cont de copertă ?: Un nou software numit Booksai utilizează inteligența artificială pentru a vă oferi recomandări de carte bazate pe stilul, tonul, starea de spirit și genul lucrurilor pe care deja știți că vă place să le citiți.
- Mereu arăt asta bine ?: Oamenii de știință de la Yale au programat un robot care se poate recunoaște în oglindă. În teorie, acest lucru ar trebui să facă robotul, numit Nico, mai capabil să interacționeze cu mediul său și cu oamenii.
- Nu s-au mai pierdut în spațiu: astronomii din Germania au dezvoltat un algoritm de inteligență artificială care să-i ajute să grafică și să explice structura și dinamica universului cu o precizie uimitoare.
- Mergeți astfel: Oamenii de știință de la MIT au creat un dispozitiv inteligent purtabil care creează o hartă în timp real a locului unde tocmai ați mers. Este conceput ca un instrument pentru a ajuta primii respondenți să coordoneze căutarea și salvarea dezastrelor.
Bonus video: în Franța - unde altundeva - un inventator a creat un robot care nu numai că prune viță de vie, dar are și inteligența de a memora nevoile specifice ale fiecărei plante. Și acum învață să culeg struguri.
Mai multe de pe Smithsonian.com
Construirea unui creier uman
Cum creierul câștigă bani
