15 nevjerojatnih stvari koje su neuronske mreže naučile raditi

2024 Autor: Malcolm Clapton | [email protected]. Zadnja promjena: 2023-12-17 03:58

Od vožnje automobila do stvaranja remek-djela.

Neuronska mreža je umjetna inteligencija sposobna za samoučenje. U nekom obliku, slični programi postojali su Neurocomputer technology: teorija i praksa još osamdesetih godina, ali je ovo područje dobilo posebno brz razvoj oko 2015. godine. Vodeća sveučilišta poput Massachusettsa i Oxforda, kao i velike korporacije, poput Googlea, počele su aktivno istraživati mogućnosti neuronskih mreža.

Sada su ove tehnologije dostupne svima. A čovječanstvo je već smislilo desetke najluđih i najčudnijih aplikacija za takve programe. Evo nekoliko njih.

1. Smišljanje lica nepostojećih ljudi

Ljudi koje vidite na gornjoj slici izgledaju realno, ali ne postoje. Njihove su slike stvorile progresivni rast GAN-ova za poboljšanje

kvaliteta, stabilnost i varijacija neuronske mreže iz NVIDIA-e. Program je treniran na stvarnim fotografijama poznatih osoba, a kao rezultat toga, naučio se generirati pouzdane slike lica. Koliko ona to radi, možete sami provjeriti.

2. Čitajte naglas

Postoje mnoge tehnologije za sintetizaciju govora pomoću neuronskih mreža. U tu svrhu postoje programi za to, na primjer, i "". Govor kreiran na ovaj način je fluidan i realističan, a ova metoda ima mnogo primjena, od sinkronizacije aplikacija za slabovidne do stvaranja audioknjiga po niskoj cijeni.

3. Vozite automobile

Mnoge tvrtke vide samovozeće automobile kao budućnost prijevoza. Audi, Uber, Google, Tesla, Yandex i mnoge druge korporacije imaju svoj razvoj na ovom području. Gotovo nijedna od ovih tehnologija nije potpuna bez neuronskih mreža. Pomažu vozilima da odrede gdje se na cesti nalaze oznake, znakovi, druga vozila i pješaci te da na temelju tih podataka donose odluke.

4. Oporavi boju fotografija i videa

Znanstvenici sa Sveučilišta Waseda u Tokiju razvili su Neka bude boja! program koji izrađuje crno-bijele fotografije i video zapise u boji. Neuronska mreža je naučila identificirati uobičajene motive na slikama (nebo je obično plavo, drveće zeleno i tako dalje) i bojati objekte odgovarajućim bojama.

5. Posvuda vidite lica pasa

Jedna od prvih tehnologija neuronske mreže koja je postala dostupna široj publici bio je Googleov Inceptionism Inceptionism 2015. godine. Obradila je slike, dodajući im siluete psećih lica, pagoda i lukova. Korisnici Interneta počeli su kroz program prenositi svoje fotografije, poznate slike, videa i filmove - ispalo je neobično i jezivo.

6. Pišite glazbu

Bilo koja vrsta digitalnih informacija može se učitati u neuronske mreže, uključujući glazbu. Neki istraživači treniraju svoje programe na melodijama poznatih skladatelja. Računala još nisu proizvela smislene skladbe, ali prilično dobro kopiraju stilove glazbenika.

7. Natjerajte političare da kažu bilo što

Jedna od najstrašnijih upotreba neuronskih mreža je sinteza videa, posebno s javnim osobama. Na primjer, znanstvenici sa Sveučilišta Washington razvili su Synthesizing Obama: Learning Lip Sync from Audio, program koji generira pokrete usana Baracka Obame na temelju audio snimaka i zamjenjuje ih u videu. Ispada vrlo pouzdano.

8. Hodajte

Googleova podružnica DeepMind provela je eksperiment. Tri različite virtualne figure - humanoid, štap s dvije noge i lopta s četiri noge - morale su naučiti hodati. Nisu imali informacije o tome kako se to radi - samo zadatak da se stigne od jedne točke do druge i senzore koji pomažu odrediti njihov položaj u prostoru. Nakon stotina sati vježbanja, sve tri figure naučile su hodati, trčati, skakati i kretati se po neravnim površinama.

9. Kontrolni roboti

Tehnologije temeljene na neuronskim mrežama široko se koriste u robotici. Na primjer, robot koji je stvorio Disney Research Institute može se kretati naprijed s jednom, dvije i tri noge. A robot za dostavu iz Starship Technologiesa treba se kretati ulicama, izbjegavajući prepreke i pješake.

10. Prepoznajte prijevaru i korupciju

Jedna od glavnih funkcija neuronskih mreža je prepoznavanje uzoraka, uključujući korelacije između događaja. Ovo je vrlo korisno u financijskoj areni: možete predvidjeti nezakonitu aktivnost prije nego što se dogodi. Na primjer, u Španjolskoj su znanstvenici stvorili Predviđanje javne korupcije s neuronskim mrežama: analiza španjolskih provincija, program koji pomaže u otkrivanju korupcije u pokrajinama zemlje. A neke banke razvijaju Citi Ventures. Uvodi strojno učenje i umjetnu inteligenciju s ljudima i koriste sustave koji prepoznaju prijevaru s kreditnim karticama.

11. Prevedite tekst na slici u stvarnom vremenu

Značajka prijevoda teksta u stvarnom vremenu pojavila se u Google Translateu dugo vremena, ali malo ljudi zna da koristi Kako Google Translate istiskuje duboko učenje u neuronske mreže telefona. Uz njihovu pomoć program prepoznaje slova i druge simbole na slikama, čak i ako su mutni, zakrenuti oko svoje osi, stilizirani ili izobličeni. Zatim ih aplikacija slaže u riječi i rečenice, prevodi i projicira na sliku. I sve to u djeliću sekunde.

12. Prenesite umjetnički stil s jedne slike na drugu

Tijekom 2016. godine nekoliko tvrtki predstavilo je tehnologije za obradu slika u različitim umjetničkim stilovima. Pojavile su se aplikacije kao što su Prisma, DeepArt i Ostagram. Prisma vam omogućuje da birate između nekoliko stotina gotovih filtera, a Ostagram i DeepArt - sami možete prenijeti sliku ili fotografiju koja će vam poslužiti kao izvor stila.

13. Pretvorite grube skice u realistične slike

Početkom 2019. NVIDIA je pokazala Stroke of Genius: GauGAN pretvara crteže u zadivljujuće, program za fotorealistične krajolike koji slike iz nekoliko jednostavnih oblika pretvara u prekrasne slike s detaljima. Korisnik napravi par poteza, a neuronska mreža od toga stvara sliku koja se izdaleka ne može razlikovati od pravog platna nekog pejzažista. More, stijene, grad, šuma, oblaci - na desetke različitih objekata može se dodati na sliku. Neuronska mreža čak i sama određuje gdje su potrebne sjene ili refleksije.

14. Čitajte s usana

Znanstvenici s Googlea i Sveučilišta Oxford stvorili su LipNet tehnologiju LipNet, koja koristi neuronske mreže za čitanje s usana. I ona to radi mnogo točnije od osobe. Osobe s oštećenjem sluha u prosjeku čitaju s usana s 52% točnosti, a LipNet s 88% točnosti.

15. Pišite tekstove

Ljudi su podučavali neuronske mreže i kako raditi s tekstom. Programe je napisao Deep-speare: Zajednički neuronski model poetskog jezika, pjesme metra i rima, kratke priče, lažni tekstovi za Wikipediju, skripte za serije (na primjer, za prijatelje).

A 2016. godine izašao je prvi kratki film na svijetu Sunspring, za koji je scenarij napisala umjetna inteligencija. Kino je apsolutno besmisleno: računala se još uvijek trude stvoriti. No, tko zna, možda će se nakon nekoliko godina zanimanje scenarista svesti na montažu djela stvorenih strojem.