Joe Monster
Szukaj Pokaż menu
Witaj nieznajomy(a) zaloguj się lub dołącz do nas
…NIECODZIENNIK SATYRYCZNO-PROWOKUJĄCY

Jak sztuczna inteligencja od Google próbuje odgadnąć, co jest na zdjęciach

147 587  
483   70  
Firma Google opublikowała część wyników eksperymentów ze sztuczną inteligencją rozpoznającą obrazy. Inżynierowie firmy próbują nauczyć komputer rozpoznawania obiektów znajdujących się na zdjęciach, aby ulepszyć działanie funkcji image search.

Oto efekt pracy komputera po tym, jak pokazano mu zdjęcie jeźdźca na koniu i nakazano odnalezienie na nim zwierząt.

Google opublikowało zdjęcia, aby wyjaśnić w jaki sposób system komputerowy próbuje dopasować zdjęcie do znanych sobie obiektów i zrozumieć co się na nim znajduje. Przy okazji pokazali co się dzieje w "głowie" komputera, kiedy coś pójdzie nie tak.

Współczesne systemy rozpoznawania obrazu i dźwięku działają zaskakująco dobrze, ale jeszcze daleko im do ideału. Problem z poprawianiem systemu polega na tym, że sami twórcy w dużym stopniu nie wiedzą jak dokładnie system działa i pokazując mu zdjęcia i oglądając otrzymany wynik starają się sami go poznać.



Poproszono komputer o analizę obrazu Edvarda Muncha "Krzyk"...

Inżynierowie uczą sztuczną inteligencję, pokazując jej miliony zdjęć ćwiczebnych i stopniowo modyfikując parametry tak, aby uzyskać pożądany wynik. Cały proces i sposób pracy nazwano Incepcjonizmem.

Sieć neuronowa składa się zwykle z 10-30 warstw. Obraz wejściowy przekazywany jest pierwszej warstwie, ta go obrabia i przekazuje do kolejnej warstwy, aż ostatecznie otrzymujemy obraz wyjściowy. W ten sposób w kolejnych krokach maszyna tworzy wyobrażenie tego co jej się wydaje, że widzi.



Dla komputera jest to portret psa.

W czasie jednego z ćwiczeń inżynierowie poprosili system, aby pokazał obraz hantla do ćwiczeń. Wynikiem były hantle z ludzkimi ramionami. Czyli dla sztucznej inteligencji hantel jest na stałe związany z ludzką ręka i nie istnieje bez niej. Komputer nie potrafił logicznie oddzielić samego hantla, ponieważ albo nigdy nie widział zdjęcia samego hantla, albo było ich zbyt mało.

To pokazuje problemy związane z nauką komputera. Naukowcy po prostu pokazują komputerowi miliony różnych zdjęć przedstawiających wybrany obiekt i AI sama musi zrozumieć co na nich widzi, co jest wspólnym elementem i jak wygląda przedmiot, którego właśnie się uczy. Komputer musi nauczyć się wyciągać esencję wyglądu przedmiotu i odrzucać zbędne detale. Na przykład widelec jest podłużny, ma rączkę i 2-4 zęby, ale może być przeróżnych rozmiarów, kształtów i kolorów.



Tak zdaniem systemu Google wyglądają hantle

Zadaniem naukowców jest odpowiednie dostrojenie spojrzenia na szczegóły i na ogólny wygląd obrazu, aby komputer rozpoznawał widziane przedmioty, ale jednocześnie nie doszukiwał się ich tam, gdzie ich nie ma. Ponieważ na wstępnym etapie treningu skupiono się na nauce kształtów zwierząt, teraz system wszędzie się ich doszukuje.

System już jest wdrożony do usługi image search, ale nadal jest rozwijany i sami inżynierowie przyznają, że przed nimi jeszcze długa droga do ideału.



W wyniku nakazania poszukiwania kształtów zwierząt komputer zaczął ich szukać wszędzie, nawet w najmniej spodziewanych miejscach




Zdjęcie proste i czytelne dla człowieka po przepuszczeniu przez sztuczną inteligencję wypełniło się zwierzętami i dziwnymi stworzeniami.




Zdjęcie zachmurzonego nieba posłużyło jako źródło do powyższych testów.




Inne przykłady obrazów stworzonych przez komputer na prośbę o pokazanie konkretnej rzeczy




Inny obraz przedstawiony komputerowi z prośbą o analizę dał niezwykłe rezultaty




Kolejne etapy nauki objęły też rozpoznawanie budynków
12

Oglądany: 147587x | Komentarzy: 70 | Okejek: 483 osób

Dobra, dobra. Chwila. Chcesz sobie skomentować lub ocenić komentujących?

Zaloguj się lub zarejestruj jako nieustraszony bojownik walczący z powagą
Najpotworniejsze ostatnio
Najnowsze artykuły

15.07

14.07

Starsze historie

Jak to drzewiej bywało