15 զարմանալի բան, որ նեյրոնային ցանցերը սովորել են անել

2024 Հեղինակ: Malcolm Clapton | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-17 03:59

Մեքենա վարելուց մինչև գլուխգործոցներ ստեղծելը։

Նեյրոնային ցանցը արհեստական ինտելեկտ է, որն ընդունակ է ինքնուրույն սովորել: Որոշ ձևով նմանատիպ ծրագրեր գոյություն ունեին Նեյրոհամակարգչային տեխնոլոգիաներ՝ տեսություն և պրակտիկա դեռ ութսունականներին, սակայն այս ոլորտը հատկապես արագ զարգացավ մոտ 2015 թ. Առաջատար համալսարանները, ինչպիսիք են Մասաչուսեթսը և Օքսֆորդը, ինչպես նաև խոշոր կորպորացիաները, ինչպիսին է Google-ը, սկսեցին ակտիվորեն ուսումնասիրել նեյրոնային ցանցերի հնարավորությունները:

Այժմ այս տեխնոլոգիաները հասանելի են բոլորին։ Իսկ մարդկությունն արդեն տասնյակ ամենախելագար ու տարօրինակ հավելվածներ է ստեղծել նման ծրագրերի համար։ Ահա դրանցից մի քանիսը:

1. Գոյություն չունեցող մարդկանց դեմքերով հանդես գալը

Մարդիկ, որոնց տեսնում եք վերևի նկարում, իրատեսական տեսք ունեն, բայց նրանք գոյություն չունեն: Նրանց պատկերները ստեղծեցին GAN-ների առաջադեմ աճը բարելավման համար

որակ, կայունություն և տատանումների նեյրոնային ցանց NVIDIA-ից: Ծրագիրը վերապատրաստվել է հայտնիների իրական լուսանկարների վրա և արդյունքում սովորել է, թե ինչպես ստեղծել դեմքերի հուսալի պատկերներ: Դուք ինքներդ կարող եք ստուգել, թե որքան լավ է նա դա անում:

2. Բարձրաձայն կարդացեք

Նեյրոնային ցանցերի միջոցով խոսքի սինթեզման բազմաթիվ տեխնոլոգիաներ կան։ Այդ նպատակով սրա համար կան ծրագրեր, օրինակ, և «»: Այս ձևով ստեղծված խոսքը հեղհեղուկ է և իրատեսական, և այս մեթոդի օգտագործումը շատ է՝ սկսած տեսողության խնդիրներ ունեցողների համար կրկնօրինակումից մինչև ցածր գնով աուդիոգրքեր ստեղծելը:

3. Մեքենաներ վարել

Շատ ընկերություններ ինքնակառավարվող մեքենաները համարում են տրանսպորտի ապագան: Audi, Uber, Google, Tesla, Yandex և շատ այլ կորպորացիաներ այս ոլորտում ունեն իրենց զարգացումները: Գործնականում այս տեխնոլոգիաներից ոչ մեկն ամբողջական չէ առանց նեյրոնային ցանցերի: Նրանք օգնում են տրանսպորտային միջոցներին որոշել, թե որտեղ են գծանշումները, նշանները, այլ մեքենաներն ու հետիոտները ճանապարհին և որոշումներ կայացնել՝ հիմնվելով այս տվյալների վրա:

4. Վերականգնել լուսանկարների և տեսանյութերի գույնը

Տոկիոյի Վասեդայի համալսարանի գիտնականները մշակել են Թող լինի գույնը: ծրագիր, որը գունավոր սև ու սպիտակ լուսանկարներ և տեսանյութեր է պատրաստում: Նյարդային ցանցը սովորել է բացահայտել ընդհանուր դրդապատճառները պատկերներում (երկինքը սովորաբար կապույտ է, ծառերը՝ կանաչ և այլն) և առարկաները նկարել համապատասխան գույներով։

5. Ամենուր տեսեք շան դեմքեր

Նեյրոնային ցանցի առաջին տեխնոլոգիաներից մեկը, որը հասանելի դարձավ լայն լսարանի համար, Google-ի Inceptionism Inceptionism-ն էր 2015թ. Նա մշակել է պատկերները՝ դրանց վրա ավելացնելով շների դեմքերի, պագոդաների և կամարների ուրվանկարներ: Համացանցից օգտվողները սկսեցին ծրագրի միջոցով փոխանցել իրենց լուսանկարները, հայտնի կտավները, տեսանյութերը և ֆիլմերը, ստացվեց անսովոր և սահմռկեցուցիչ:

6. Գրեք երաժշտություն

Ցանկացած տեսակի թվային տեղեկատվություն կարող է բեռնվել նեյրոնային ցանցերում, ներառյալ երաժշտությունը: Որոշ հետազոտողներ իրենց ծրագրերը պատրաստում են հայտնի կոմպոզիտորների մեղեդիների վրա: Համակարգիչները դեռ չեն արտադրել բովանդակալից ստեղծագործություններ, բայց բավականին լավ են կրկնօրինակում երաժիշտների ոճերը։

7. Ստիպեք քաղաքական գործիչներին ինչ-որ բան ասել

Նյարդային ցանցերի ամենասարսափելի կիրառություններից մեկը տեսասինթեզն է, մասնավորապես՝ հասարակական գործիչների հետ: Օրինակ, Վաշինգտոնի համալսարանի գիտնականները մշակել են Synthesizing Obama. Learning Lip Sync-ը ձայնագրությունից, ծրագիր, որը ստեղծում է Բարաք Օբամայի շուրթերի շարժումները ձայնագրությունների հիման վրա և դրանք փոխարինում տեսանյութում: Շատ հուսալի է ստացվում։

8. Քայլել

Google-ի դուստր DeepMind-ը փորձ է անցկացրել։ Երեք տարբեր վիրտուալ կերպարներ՝ մարդանման, երկու ոտքով փայտ և չորս ոտքով գնդակ, պետք է սովորեին քայլել: Նրանք տեղեկություն չունեին այն մասին, թե ինչպես է դա արվում. միայն մի կետից մյուսը հասնելու խնդիր և սենսորներ, որոնք օգնում են որոշել իրենց դիրքը տարածության մեջ: Հարյուրավոր ժամ պրակտիկայից հետո բոլոր երեք ֆիգուրները սովորեցին քայլել, վազել, ցատկել և շարժվել անհարթ մակերեսների վրա:

9. Կառավարող ռոբոտներ

Նեյրոնային ցանցերի վրա հիմնված տեխնոլոգիաները լայնորեն կիրառվում են ռոբոտաշինության մեջ։Օրինակ՝ Դիսնեյի հետազոտական ինստիտուտի կողմից ստեղծված ռոբոտը կարող է առաջ շարժվել մեկ, երկու և երեք ոտքով։ Իսկ առաքող ռոբոտը Starship Technologies-ից պետք է նավարկի փողոցներով՝ խուսափելով խոչընդոտներից և հետիոտներից:

10. Ճանաչել խարդախությունն ու կոռուպցիան

Նեյրոնային ցանցերի հիմնական գործառույթներից մեկը օրինաչափությունների ճանաչումն է, ներառյալ իրադարձությունների միջև կապերը: Սա շատ օգտակար է ֆինանսական ասպարեզում. դուք կարող եք կանխատեսել անօրինական գործողությունները, նախքան դա տեղի ունենա: Օրինակ՝ Իսպանիայում գիտնականները ստեղծել են «Հանրային կոռուպցիայի կանխատեսում նեյրոնային ցանցերով. իսպանական գավառների վերլուծություն» ծրագիր, որն օգնում է բացահայտել կոռուպցիան երկրի նահանգներում: Եվ որոշ բանկեր մշակում են Citi Ventures Deploys Machine Learning And Artificial Intelligence With People, և օգտագործում են համակարգեր, որոնք ճանաչում են վարկային քարտերի խարդախությունը:

11. Թարգմանեք տեքստը պատկերի վրա իրական ժամանակում

Իրական ժամանակում տեքստի թարգմանության գործառույթը հայտնվել է Google Translate-ում երկար ժամանակ, սակայն քչերը գիտեն, որ այն օգտագործում է Ինչպես Google Translate-ը սեղմում է խորը ուսուցումը հեռախոսի նեյրոնային ցանցերի վրա: Նրանց օգնությամբ ծրագիրը ճանաչում է պատկերների տառերը և այլ նշաններ, նույնիսկ եթե դրանք մշուշոտ են, պտտվում են իրենց առանցքի շուրջ, ոճավորված կամ աղավաղված: Այնուհետև հավելվածը դրանք վերածում է բառերի և նախադասությունների, թարգմանում և նախագծում նկարի վրա: Եվ այս ամենը վայրկյանում։

12. Փոխանցել արվեստի ոճը մի պատկերից մյուսը

2016 թվականին մի քանի ընկերություններ ներկայացրել են տարբեր գեղարվեստական ոճերի պատկերների մշակման տեխնոլոգիաներ։ Հայտնվել են այնպիսի հավելվածներ, ինչպիսիք են Prisma-ն, DeepArt-ը և Ostagram-ը։ Prisma-ն թույլ է տալիս ընտրել մի քանի հարյուր նախապես պատրաստված ֆիլտրերից, իսկ Ostagram-ն ու DeepArt-ը` կարող եք ինքներդ վերբեռնել նկար կամ լուսանկար, որը կծառայի որպես ոճի աղբյուր:

13. Կոպիտ էսքիզները վերածեք ռեալիստական նկարների

2019-ի սկզբին NVIDIA-ն ցուցադրեց Stroke of Genius. GauGAN-ը խզբզոցները դարձնում է ցնցող, ֆոտոռեալիստական լանդշաֆտների ծրագիր, որը նկարները մի քանի պարզ ձևերից վերածում է գեղեցիկ մանրամասն նկարների: Օգտագործողը մի երկու հարված է անում, և նեյրոնային ցանցը դրանից ստեղծում է մի պատկեր, որը հեռվից չի կարող տարբերվել ինչ-որ բնանկարչի իրական կտավից։ Ծով, ժայռեր, քաղաք, անտառ, ամպեր՝ նկարին կարելի է ավելացնել տասնյակ տարբեր առարկաներ։ Նյարդային ցանցը նույնիսկ ինքն է որոշում, թե որտեղ են անհրաժեշտ ստվերները կամ արտացոլումները:

14. Կարդացեք շուրթերը

Google-ի և Օքսֆորդի համալսարանի գիտնականները ստեղծել են LipNet տեխնոլոգիա LipNet, որն օգտագործում է նեյրոնային ցանցերը շուրթերը կարդալու համար։ Եվ նա դա անում է շատ ավելի ճշգրիտ, քան մարդը: Լսողության խանգարումներ ունեցող մարդիկ շուրթերը կարդում են միջինը 52%, իսկ LipNet-ը՝ 88% ճշգրտությամբ։

15. Գրի՛ր տեքստեր

Մարդիկ սովորեցնում էին նեյրոնային ցանցերը և ինչպես աշխատել տեքստի հետ: Ծրագրերը գրված են Deep-Speare-ի կողմից. Բանաստեղծական լեզվի համատեղ նյարդային մոդել, մետր և հանգավոր բանաստեղծություններ, կարճ պատմություններ, կեղծ տեքստեր Վիքիպեդիայի համար, սցենարներ սերիալների համար (օրինակ՝ ընկերների համար):

Իսկ 2016 թվականին թողարկվել է աշխարհում առաջին կարճամետրաժ «Արևածաղկ» ֆիլմը, որի սցենարը գրել է արհեստական ինտելեկտը։ Կինոն բացարձակապես անիմաստ է. համակարգիչները դեռ պայքարում են ստեղծագործելու համար: Բայց ով գիտի, գուցե մի քանի տարի հետո սցենարիստի մասնագիտությունը կնվազի մեքենայի կողմից ստեղծված ստեղծագործությունների մոնտաժի վրա։