15 úžasných vecí, ktoré sa neurónové siete naučili robiť

2024 Autor: Malcolm Clapton | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-12-17 04:09

Od riadenia auta až po vytváranie majstrovských diel.

Neurónová sieť je umelá inteligencia schopná samoučenia. V určitej forme existovali podobné programy Neuropočítačová technológia: teória a prax už v osemdesiatych rokoch, ale táto oblasť zaznamenala obzvlášť rýchly rozvoj okolo roku 2015. Popredné univerzity ako Massachusetts a Oxford, ale aj veľké korporácie, ako napríklad Google, začali aktívne skúmať možnosti neurónových sietí.

Teraz sú tieto technológie dostupné pre každého. A ľudstvo už vymyslelo desiatky najšialenejších a najpodivnejších aplikácií pre takéto programy. Tu je niekoľko z nich.

1. Prichádzať s tvárami neexistujúcich ľudí

Ľudia, ktorých vidíte na obrázku vyššie, vyzerajú realisticky, no neexistujú. Ich obrázky vytvorili progresívny rast GAN na zlepšenie

kvalita, stabilita a variácia neurónovej siete od NVIDIA. Program bol trénovaný na skutočných fotografiách celebrít a vďaka tomu sa naučil vytvárať spoľahlivé obrázky tvárí. Môžete sa sami presvedčiť, ako dobre to robí.

2. Čítajte nahlas

Existuje mnoho technológií na syntézu reči pomocou neurónových sietí. Na tento účel existujú programy, napríklad a "". Takto vytvorená reč je plynulá a realistická a táto metóda má mnoho využití, od dabingových aplikácií pre zrakovo postihnutých až po vytváranie audiokníh s nízkymi nákladmi.

3. Jazdite v autách

Mnoho spoločností vníma samoriadiace autá ako budúcnosť dopravy. Audi, Uber, Google, Tesla, Yandex a mnohé ďalšie korporácie majú v tejto oblasti svoj vlastný vývoj. Prakticky žiadna z týchto technológií nie je úplná bez neurónových sietí. Pomáhajú vozidlám určiť, kde sa na ceste nachádzajú značky, značky, iné vozidlá a chodci, a rozhodovať sa na základe týchto údajov.

4. Obnovte farbu fotografií a videí

Vedci z Waseda University v Tokiu vyvinuli Nech je farba! program, ktorý vytvára farebné čiernobiele fotografie a videá. Neurónová sieť sa naučila identifikovať bežné motívy na obrázkoch (obloha je zvyčajne modrá, stromy sú zelené atď.) a maľovať predmety vhodnými farbami.

5. Všade vidieť psie tváre

Jednou z prvých technológií neurónových sietí, ktoré boli dostupné širokému publiku, bol v roku 2015 Inceptionism Inceptionism od Google. Snímky spracovala, pridala k nim siluety psích tvárí, pagody a oblúky. Netizens začali odovzdávať svoje fotografie, slávne obrazy, videá a filmy prostredníctvom programu - ukázalo sa to nezvyčajné a strašidelné.

6. Napíšte hudbu

Akýkoľvek druh digitálnych informácií je možné načítať do neurónových sietí, vrátane hudby. Niektorí výskumníci trénujú svoje programy na melódie slávnych skladateľov. Počítače ešte nevyprodukovali zmysluplné kompozície, ale celkom dobre kopírujú štýly hudobníkov.

7. Nechajte politikov povedať čokoľvek

Jedným z najstrašidelnejších spôsobov použitia neurónových sietí je syntéza videa, najmä s verejnými osobnosťami. Napríklad vedci z Washingtonskej univerzity vyvinuli Synthesizing Obama: Learning Lip Sync from Audio, program, ktorý generuje pohyby pier Baracka Obamu na základe zvukových záznamov a nahrádza ich videom. Ukazuje sa to veľmi spoľahlivo.

8. Prechádzka

Dcérska spoločnosť Google DeepMind uskutočnila experiment. Tri rôzne virtuálne postavy - humanoid, palica s dvoma nohami a lopta so štyrmi nohami - sa museli naučiť chodiť. Nemali žiadne informácie o tom, ako sa to robí - iba úlohu dostať sa z jedného bodu do druhého a senzory, ktoré pomáhajú určiť ich polohu v priestore. Po stovkách hodín cvičenia sa všetky tri postavy naučili chodiť, behať, skákať a pohybovať sa po nerovnom povrchu.

9. Ovládanie robotov

Technológie založené na neurónových sieťach sú v robotike široko používané. Napríklad robot vytvorený Disney Research Institute sa môže pohybovať vpred s jednou, dvoma a tromi nohami. A doručovací robot od Starship Technologies sa má pohybovať po uliciach a vyhýbať sa prekážkam a chodcom.

10. Rozpoznať podvody a korupciu

Jednou z hlavných funkcií neurónových sietí je rozpoznávanie vzorov vrátane korelácií medzi udalosťami. To je veľmi užitočné vo finančnej oblasti: môžete predvídať nezákonnú činnosť skôr, ako k nej dôjde. Napríklad v Španielsku vedci vytvorili program Predpovedanie verejnej korupcie pomocou neurónových sietí: Analýza španielskych provincií, ktorý pomáha odhaľovať korupciu v provinciách krajiny. A niektoré banky vyvíjajú Citi Ventures nasadzujúce strojové učenie a umelú inteligenciu s ľuďmi a používajú systémy, ktoré rozpoznávajú podvody s kreditnými kartami.

11. Preložte text na obrázku v reálnom čase

Funkcia prekladu textu v reálnom čase sa v službe Google Translate objavila už dlho, no málokto vie, že využíva funkciu Ako Google Translate vtláča hlboké učenie do neurónových sietí telefónu. S ich pomocou program rozpoznáva písmená a iné symboly na obrázkoch, aj keď sú rozmazané, otočené okolo svojej osi, štylizované alebo zdeformované. Potom ich aplikácia vloží do slov a viet, preloží a premietne na obrázok. A to všetko v zlomku sekundy.

12. Preneste umelecký štýl z jedného obrázku do druhého

V roku 2016 niekoľko spoločností predstavilo technológie na spracovanie obrazu v rôznych umeleckých štýloch. Objavili sa aplikácie ako Prisma, DeepArt a Ostagram. Prisma vám umožňuje vybrať si z niekoľkých stoviek vopred pripravených filtrov a Ostagram a DeepArt - môžete si sami nahrať obrázok alebo fotografiu, ktorá vám poslúži ako zdroj štýlu.

13. Premeňte hrubé náčrty na realistické maľby

Začiatkom roka 2019 NVIDIA ukázala Stroke of Genius: GauGAN Turns Dooles to Stunning, program Photorealistic Landscapes, ktorý premieňa obrázky z niekoľkých jednoduchých tvarov na krásne detailné obrázky. Používateľ urobí pár ťahov a neurónová sieť z toho vytvorí obraz, ktorý z diaľky nemožno rozlíšiť od skutočného plátna nejakého krajinára. More, skaly, mesto, les, oblaky - na obrázok je možné pridať desiatky rôznych predmetov. Neurónová sieť dokonca sama určuje, kde sú potrebné tiene alebo odrazy.

14. Čítajte z pier

Vedci z Google a Oxfordskej univerzity vytvorili technológiu LipNet LipNet, ktorá využíva neurónové siete na čítanie z pier. A robí to oveľa presnejšie ako človek. Ľudia so sluchovým postihnutím čítajú v priemere z pier s presnosťou 52 % a LipNet s presnosťou 88 %.

15. Napíšte texty

Ľudia učili neurónové siete a ako pracovať s textom. Programy píše Deep-speare: Spoločný nervový model poetického jazyka, básne Meter a Rhyme, poviedky, falošné texty pre Wikipédiu, scenáre pre seriály (napríklad pre Priateľov).

A v roku 2016 vyšiel na svete prvý krátky film Sunspring, ktorého scenár napísala umelá inteligencia. Kino je absolútne bezvýznamné: počítače sa stále snažia tvoriť. Ale ktovie, možno sa po pár rokoch profesia scenáristu zredukuje na strihanie diel vytvorených strojom.