Neuronové sítě čtou rty, kreslí náčrtky a poráží profesionální hráče. A co je nejdůležitější, vědí, jak se učit. Pět nej neočekávanějších pokroků v umělé inteligenci.
Myší jazyk
V roce 2017 si rakousští zoologové, kteří studovali chování domácích myší (Mus musculus), všimli, že hlodavci mění svůj hlas v závislosti na tom, s kým z jejich příbuzných komunikují - samcem nebo samicí. Spektrografická analýza „řeči“čtyřiceti experimentálních zvířat ukázala, že myši při přechodu na zvuky vyšší frekvence, když viděly jedince opačného pohlaví.
Pomocí této funkce se vědci z Ruska, Nizozemska a Německa rozhodli trénovat neuronové sítě tak, aby rozpoznávali pohlaví myší podle zvuků, které vydávají, a také určit, komu je zpráva určena: mužům nebo ženám.
Zvířata byla rozdělena do dvojic, každý s jedním hlodavcem v celkové anestézii a druhý volně pohybující se kolem klece. Pískání myši bylo zaznamenáno a zpracováno pomocí neuronových sítí, které se naučily podle výšky, amplitudy, délky zvuku, aby pochopily, kdo to vydal a pro koho byl určen.
Po tréninku neurální sítě správně určily pohlaví myší vydávajících zvuk a jejich příjemců v 84 procentech případů. Autoři práce však poznamenávají, že algoritmus pravděpodobně nebude fungovat se zvířaty jiných linií (studie zahrnovala hlodavce linie C57BL / 6NCr). Myši pravděpodobně budou mít různé „dialekty“a pískání bude mít různé spektrální charakteristiky.
Propagační video:
Grafologové neuronových sítí
Ruští vědci naučili neuronové sítě rozpoznávat pohlaví člověka rukopisem. Program, vyvinutý společně MEPhI, Kurchatov Institute a Voronezh State University, v 80 procentech případů správně určil, kdo napsal text - muž nebo žena. Vědci použili velmi přesné neuronové sítě a metody hlubokého učení.
Podle jednoho z autorů práce, docenta NRNU MEPhI, profesora Alexandra Sboeva, bylo takových vysokých výsledků dosaženo díky vyspělým modelům neuronových sítí a skutečnosti, že spisovatel neskrýval své pohlaví. Nyní je problém určení pohlaví řešen v situaci, kdy člověk předstírá, že je další: například žena píše text jménem muže. Umělá inteligence se brzy naučí určit věk autora psaného textu.
Lasagna se promění v sushi
Japonští a francouzští odborníci vytvořili program, který přizpůsobuje slavné pokrmy kulinářským tradicím různých zemí. Řekněme, že se z lasagne stává sushi lasagne a z japonské polévky sukiyaki se vyrábí francouzština. To znamená, že program vytvoří recept, ve kterém je místo mirin (rýžové víno) označen calvados a zelené cibule jsou nahrazeny estragonem.
Umělá inteligence funguje ve dvou fázích. Nejprve po analýze složek, které tvoří konkrétní jídlo, zjistí, do které národní kuchyně patří. Poté rozhodne, které ingredience a co by se mělo nahradit, aby jídlo převzalo rysy jiné kulinářské tradice. K tomu se používá vektorový model word2vec, který stanoví shodu mezi složkami. Při přizpůsobování japonských jídel francouzské kuchyni proto program navrhuje namísto sojové omáčky použít směs aromatických bylin.
Neuronová síť dosud nechápe, jak dobře se nové ingredience vzájemně kombinují, a nezohledňuje způsob přípravy. Slibují, že to dokončí.
V nové kapacitě
Neuronové sítě dokáží obnovit jas a barvu starých karikatur a filmů a přizpůsobit je moderním obrazovkám s vysokým rozlišením. V září představily podobné algoritmy dvě velké společnosti - Disney a Yandex.
Disney Research vyvinul program, který vám umožní dosáhnout realističtějšího zbarvení videa lepším porovnáním sousedních snímků. Neuronové sítě ruských specialistů (technologie DeepHD) jsou schopny zvýšit rozlišení bez ztráty ostrosti a kvality.
Algoritmus byl testován na starých sovětských karikaturách. Na "Yandex" můžete sledovat ve vylepšené kvalitě "Golden Antelope", "Snow Queen", "Bremen Town Musicians" a další slavné filmy "Soyuzmultfilm". Jak poznamenává tisková služba společnosti, pro náročné diváky je rozdíl obzvláště patrný: obraz je ostřejší, lépe viditelné jsou jemné detaily jako listy na stromech, sněhové vločky, hvězdy na noční obloze.
Hledáte bratry v mysli
Vědci z University of California v Berkeley (USA) používají neuronové sítě k hledání cizinců, účastní se spolupráce SETI, projektu k hledání mimozemských civilizací a případně s nimi přicházejí do styku. Vědci proto vytvořili neuronovou síť, která dokáže nezávisle identifikovat a registrovat nízkofrekvenční signály umělého původu.
Vědci se domnívají, že by se s námi měla určitě pokusit pokročilá mimozemská civilizace. Hlavním problémem je oddělení elektromagnetických signálů od Země, které se již šířily ve všech směrech na velké vzdálenosti, od těch, které jsou pravděpodobně z jiného hvězdného systému nebo galaxie. Dosud člověk nebyl schopen rozlišit mimozemské signály nasměrované na naši planetu.
Teď to neuronová síť dělá. Umělá inteligence již detekovala 72 signálů, jejichž zdrojem mohou být nebeská tělesa tři miliardy světelných let od Země. První zaznamenané radiové výbuchy byly zaznamenány v objektu FRB 121102. Jak autoři práce poznamenávají, že i když program nenajde stopy mimozemských civilizací, pomůže se naučit hodně o vesmíru.
Alfiya Enikeeva