Nevronske mreže berejo ustnice, rišejo skice in premagajo profesionalne igralce. In, kar je najpomembneje, znajo se učiti. Pet najbolj nepričakovanih napredkov umetne inteligence.
Mišji jezik
Leta 2017 so avstrijski zoologi, ki so preučevali vedenje hišnih miši (Mus musculus), opazili, da glodalci spreminjajo glas glede na to, s katerimi sorodniki komunicirajo - samcem ali samico. Spektrografska analiza "govora" štiridesetih poskusnih živali je pokazala, da miši preidejo na zvoke višjih frekvenc, ko vidijo posameznika nasprotnega spola.
S to funkcijo so se raziskovalci iz Rusije, Nizozemske in Nemčije odločili, da usposobijo nevronske mreže, da prepoznajo spol miši po zvokih, ki jih oddajajo, in tudi določijo, komu je sporočilo naslovljeno: moški ali ženska.
Živali so bile razdeljene v pare, vsak z enim glodavcem pod splošno anestezijo, drugi pa se je prosto gibal po kletki. Škripanje miške je bilo posneto in obdelano s pomočjo nevronskih mrež, ki so se po višini, amplitudi, trajanju zvoka naučile, da bi razumele, kdo ga je izdal in komu je namenjen.
Po treningu so nevronske mreže v 84 odstotkih primerov pravilno določile spol miši, ki je izdajal zvoke, in njihovih prejemnikov. Vendar avtorji dela ugotavljajo, da algoritem verjetno ne bo deloval z živalmi drugih linij (študija je vključevala glodalce linije C57BL / 6NCr). Verjetno imajo miši različna "narečja", škripanje pa bo imelo različne spektralne značilnosti.
Promocijski video:
Grafologi nevronske mreže
Ruski raziskovalci so nevronske mreže učili prepoznati spol osebe po rokopisu. Program, ki so ga skupaj razvili MEPhI, Kurchatov inštitut in Voronezh State University, je v 80 odstotkih primerov pravilno določil, kdo je napisal besedilo - moški ali ženska. Znanstveniki so uporabili ultra natančne nevronske mreže in metode globokega učenja.
Po besedah enega od avtorjev dela, izrednega profesorja na NRNU MEPhI Aleksandra Sboeva, so bili tako visoki rezultati doseženi zahvaljujoč naprednim modelom nevronskih mrež in dejstvu, da pisatelj ni skrival svojega spola. Zdaj se problem določanja spola rešuje v situaciji, ko se oseba pretvarja, da je druga: ženska na primer napiše besedilo v imenu moškega. Kmalu se bo učila umetna inteligenca za določitev starosti avtorja napisanega besedila.
Lasagna se spremeni v suši
Japonski in francoski strokovnjaki so ustvarili program, ki znane jedi prilagaja kulinaričnim tradicijam različnih držav. Recimo, da lazanjo spremeni v suši lazanjo in naredi japonsko sukiyaki juho v francoskem slogu. To pomeni, da program ustvarja recept, v katerem je namesto mirina (riževo vino) naveden kalvados, zeleno čebulo pa zamenja pehtragon.
Umetna inteligenca deluje v dveh stopnjah. Najprej po analizi sestavin, ki sestavljajo določeno jed, ugotovi, kateri nacionalni kuhinji pripada. Nato se odloči, katere sestavine in kaj je treba nadomestiti, da bo hrana prevzela lastnosti druge kulinarične tradicije. Za to se uporablja vektorski model word2vec, ki vzpostavi ujemanje med sestavinami. Torej program pri prilagajanju japonskih jedi francoski kuhinji predlaga, da namesto sojine omake vzamete mešanico aromatičnih zelišč.
Nevronska mreža še ne razume, kako dobro se nove sestavine kombinirajo med seboj, in ne upošteva načina priprave. Obljubljajo, da ga bodo dokončno oblikovali.
V novi vlogi
Nevronske mreže dobro obnavljajo svetlost in barvo starih risank in filmov ter jih prilagajajo sodobnim zaslonom z visoko ločljivostjo. Septembra sta dve veliki podjetji - Disney in Yandex - predstavili podobne algoritme.
Disney Research je razvil program, ki vam omogoča bolj realno barvanje videoposnetkov z boljšim ujemanjem sosednjih kadrov. Nevronske mreže ruskih strokovnjakov (tehnologija DeepHD) lahko povečajo ločljivost, ne da bi pri tem izgubile ostrino in kakovost.
Algoritem je bil preizkušen na starih sovjetskih risankah. Na "Yandexu" si lahko v izboljšani kakovosti ogledate "Zlato antilopo", "Snežno kraljico", "Bremenske glasbenike" in druge znane filme "Soyuzmultfilm". Kot ugotavljajo v tiskovni službi podjetja, je za opazovanje gledalcev razlika še posebej opazna: slika je postala ostrejša, boljše so vidne drobne podrobnosti, kot so listi na drevesih, snežinke, zvezde na nočnem nebu.
Iščeš brata v mislih
Raziskovalci iz kalifornijske univerze v Berkeleyju (ZDA) uporabljajo nevronske mreže za iskanje tujcev, ki sodelujejo v sodelovanju SETI, projektu za iskanje nezemeljskih civilizacij in morda pridejo v stik z njimi. Da bi to naredili, so znanstveniki ustvarili nevronsko mrežo, ki lahko neodvisno prepozna in registrira nizkofrekvenčne signale umetnega izvora.
Raziskovalci menijo, da bi morala napredna nezemeljska civilizacija vsekakor poskušati stopiti v stik z nami. Glavna težava je ločiti elektromagnetne signale z Zemlje, ki so se že širili v vse smeri na velikih razdaljah, od tistih, ki so verjetno iz drugega zvezdnega sistema ali galaksije. Do zdaj človek ni mogel razlikovati tujerodnih signalov, usmerjenih na naš planet.
Zdaj to počne nevronska mreža. Umetna inteligenca je zaznala že 72 signalov, katerih viri so lahko nebesna telesa tri milijarde svetlobnih let od Zemlje. Prvi posneti radijski napadi so bili zajeti v objektu FRB 121102. Kot ugotavljajo avtorji dela, četudi program ne najde sledi tujih civilizacij, bo pomagal izvedeti veliko o vesolju.
Alfija Enikeeva