Rețelele neuronale citesc buzele, desenează schițe și bat jucători profesioniști. Și, cel mai important, știu să învețe. Cele mai neașteptate cinci progrese ale inteligenței artificiale.
Limba mouse-ului
În 2017, zoologii austrieci, studiind comportamentul șoarecilor de casă (Mus musculus), au observat că rozătoarele își schimbă vocea în funcție de care dintre rudele lor comunică - un bărbat sau o femelă. Analiza spectrografică a „vorbirii” a patruzeci de animale experimentale a arătat că șoarecii trec la sunete cu frecvență superioară când văd un individ de sex opus.
Folosind această caracteristică, cercetătorii din Rusia, Olanda și Germania au decis să antreneze rețelele neuronale pentru a recunoaște sexul șoarecilor prin sunetele pe care le fac, precum și pentru a determina cui este adresat mesajul: bărbat sau femeie.
Animalele au fost împărțite în perechi, fiecare cu o rozătoare sub anestezie generală, iar a doua mișcându-se liber în jurul cuștii. Scârțâitul unui mouse a fost înregistrat și procesat folosind rețele neuronale, care au aflat prin înălțimea, amplitudinea, durata sunetului pentru a înțelege cine l-a emis și cui i-a fost destinat.
După antrenament, rețelele neuronale au determinat în mod corect sexul șoarecilor care sună și destinatarii lor în 84 la sută din cazuri. Cu toate acestea, autorii lucrării notează că algoritmul nu va funcționa probabil cu animale din alte linii (studiul a implicat rozătoare ale liniei C57BL / 6NCr). Șoarecii sunt probabil să aibă „dialecte” diferite, iar scârțâitul va avea caracteristici spectrale diferite.
Video promotional:
Grafologi ai rețelei neuronale
Cercetătorii ruși au învățat rețelele neuronale să recunoască sexul unei persoane prin scrierea de mână. Programul, dezvoltat în comun de MEPhI, Institutul Kurchatov și Universitatea de Stat din Voronezh, în 80 la sută din cazuri au stabilit corect cine a scris textul - un bărbat sau o femeie. Oamenii de știință au aplicat rețele neuronale ultra-precise și metode de învățare profundă.
Potrivit unuia dintre autorii lucrării, profesor asociat la MEPhI, NRN Alexander Sboev, rezultate atât de ridicate au fost obținute datorită modelelor avansate de rețea neuronală și faptului că scriitorul nu și-a ascuns genul. Acum, problema determinării sexului este rezolvată într-o situație în care o persoană se preface că este alta: de exemplu, o femeie scrie un text în numele unui bărbat. În curând, inteligența artificială va fi învățată să determine vârsta autorului unui text scris.
Lasagna se transformă în sushi
Experții japonezi și francezi au creat un program care adaptează mâncărurile celebre la tradițiile culinare din diferite țări. Să zicem că transformă lasagna în sushi lasagne și face supă sukiyaki japoneză într-un stil francez. Adică, programul creează o rețetă în care se indică calvoare în loc de mirin (vin de orez), iar ceapa verde este înlocuită de tarhon.
Inteligența artificială funcționează în două etape. În primul rând, după ce a analizat ingredientele care alcătuiesc un anumit fel de mâncare, află ce bucătărie națională aparține. Apoi decide ce ingrediente și ce ar trebui înlocuite, astfel încât mâncarea să preia caracteristicile unei alte tradiții culinare. Pentru aceasta se folosește modelul vectorial word2vec, care stabilește corespondența dintre ingrediente. Așadar, atunci când adaptați mâncărurile japoneze la bucătăria franceză, programul sugerează luarea unui amestec de plante aromatice în loc de sos de soia.
Rețeaua neuronală nu înțelege încă cât de bine se combină noile ingrediente între ele și nu ține cont de metoda de preparare. Ei promit să o finalizeze.
Într-o nouă capacitate
Rețelele neuronale sunt bune pentru a restabili luminozitatea și culoarea desenelor animate și a filmelor vechi, adaptându-le la ecrane moderne de înaltă rezoluție. În septembrie, două mari companii - Disney și Yandex - au prezentat algoritmi similari.
Disney Research a dezvoltat un program care vă permite să obțineți mai realist colorizarea videoclipurilor prin potrivirea mai bună a cadrelor adiacente. Rețelele neuronale ale specialiștilor ruși (tehnologia DeepHD) sunt capabile să crească rezoluția fără a pierde claritatea și calitatea.
Algoritmul a fost testat pe desene animate sovietice vechi. Pe Yandex puteți viziona „Antilopul de aur”, „Regina zăpezii”, „Muzicienii din orașul Bremen” și alte filme celebre ale „Soyuzmultfilm”. După cum notează serviciul de presă al companiei, pentru spectatorii discernanți diferența este mai ales: imaginea a devenit mai accentuată, detaliile fine precum frunzele copacilor, fulgii de zăpadă, stelele pe cerul nopții sunt mai bine vizibile.
În căutare de frați în minte
Cercetătorii de la Universitatea California din Berkeley (SUA) folosesc rețele neuronale pentru a căuta extratereștrii, participând la colaborarea SETI, un proiect de căutare a civilizațiilor extraterestre și, eventual, intră în contact cu acestea. Pentru a face acest lucru, oamenii de știință au creat o rețea neuronală care poate identifica și înregistra în mod independent semnale de joasă frecvență de origine artificială.
Cercetătorii consideră că o civilizație extraterestră avansată ar trebui să încerce cu siguranță să intre în contact cu noi. Problema principală este separarea semnalelor electromagnetice de Pământ care s-au răspândit deja pe toate direcțiile pe distanțe mari de cele care sunt probabil de la un alt sistem stelar sau galaxie. Până în prezent, o persoană nu a reușit să distingă semnale extraterestre îndreptate către planeta noastră.
Acum rețeaua neuronală face asta. Inteligența artificială a detectat deja 72 de semnale, ale căror surse pot fi corpuri cerești la trei miliarde de ani lumină de pe Pământ. Primele explozii radio înregistrate au fost înregistrate în obiectul FRB 121102. După cum notează autorii lucrării, chiar dacă programul nu găsește urme de civilizații extraterestre, aceasta va ajuta să învețe multe despre Univers.
Alfiya Enikeeva
