Mambo 15 ya ajabu ambayo mitandao ya neural imejifunza kufanya

2024 Mwandishi: Malcolm Clapton | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2023-12-17 04:11

Kuanzia kuendesha gari hadi kuunda kazi bora.

Mtandao wa neva ni akili ya bandia yenye uwezo wa kujifunza mwenyewe. Kwa namna fulani, programu kama hizo zilikuwepo teknolojia ya Neurocomputer: nadharia na mazoezi nyuma katika miaka ya themanini, lakini eneo hili lilipata maendeleo ya haraka karibu 2015. Vyuo vikuu vinavyoongoza kama vile Massachusetts na Oxford, pamoja na mashirika makubwa, kama vile Google, vilianza kuchunguza kikamilifu uwezekano wa mitandao ya neva.

Sasa teknolojia hizi zinapatikana kwa mtu yeyote. Na ubinadamu tayari umekuja na maombi kadhaa ya wazimu na ya kushangaza kwa programu kama hizo. Hapa kuna wachache wao.

1. Kuja na sura za watu wasiokuwepo

Watu unaowaona kwenye picha hapo juu wanaonekana kuwa wa kweli, lakini hawapo. Picha zao ziliunda Ukuaji wa Maendeleo wa GAN kwa kuboreshwa

ubora, uthabiti na tofauti mtandao wa neva kutoka NVIDIA. Programu hiyo ilifunzwa juu ya picha halisi za watu mashuhuri, na kwa sababu hiyo, ilijifunza jinsi ya kutoa picha za kuaminika za nyuso. Unaweza kuangalia mwenyewe jinsi anafanya vizuri.

2. Soma kwa sauti

Kuna teknolojia nyingi za kusanisi hotuba kwa kutumia mitandao ya neva. Kwa kusudi hili, kuna programu za hili, kwa mfano, na "". Hotuba iliyoundwa kwa njia hii ni ya maji na ya kweli, na kuna matumizi mengi ya njia hii, kutoka kwa kuweka nakala za programu kwa walio na matatizo ya kuona hadi kuunda vitabu vya sauti kwa gharama ya chini.

3. Endesha magari

Makampuni mengi yanaona magari yanayojiendesha kama mustakabali wa usafiri. Audi, Uber, Google, Tesla, Yandex na mashirika mengine mengi yana maendeleo yao katika eneo hili. Kwa kweli hakuna teknolojia hizi ambazo zimekamilika bila mitandao ya neva. Husaidia magari kubaini mahali alama, ishara, magari mengine na watembea kwa miguu wako barabarani na kufanya maamuzi kulingana na data hii.

4. Rejesha rangi ya picha na video

Wanasayansi kutoka Chuo Kikuu cha Waseda huko Tokyo wametengeneza Rangi iwe na rangi! programu inayotengeneza picha na video nyeusi na nyeupe kwa rangi. Mtandao wa neva umejifunza kutambua nia za kawaida katika picha (anga kawaida ni bluu, miti ni ya kijani, na kadhalika) na kuchora vitu katika rangi zinazofaa.

5. Tazama nyuso za mbwa kila mahali

Mojawapo ya teknolojia za kwanza za mtandao wa neva kupatikana kwa hadhira pana ilikuwa Inceptionism ya Google mnamo 2015. Alishughulikia picha, akiongeza silhouettes za nyuso za mbwa, pagodas na matao kwao. Watumiaji wa mtandao walianza kupitisha picha zao, picha za kuchora maarufu, video na filamu kupitia programu - iligeuka kuwa ya kawaida na ya kutisha.

6. Andika muziki

Aina yoyote ya maelezo ya kidijitali yanaweza kupakiwa kwenye mitandao ya neural, ikijumuisha muziki. Watafiti wengine hufundisha programu zao juu ya nyimbo za watunzi maarufu. Kompyuta bado hazijatoa nyimbo za maana, lakini zinakili mitindo ya wanamuziki vizuri kabisa.

7. Wafanye wanasiasa waseme chochote

Mojawapo ya matumizi ya kutisha zaidi ya mitandao ya neva ni usanisi wa video, haswa na takwimu za umma. Kwa mfano, wanasayansi katika Chuo Kikuu cha Washington wametayarisha Kuunganisha Obama: Kusawazisha Midomo kutoka kwa Sauti, programu ambayo huzalisha miondoko ya midomo ya Barack Obama kulingana na rekodi za sauti na kuzibadilisha katika video. Inageuka kwa kuaminika sana.

8. Tembea

Kampuni tanzu ya Google ya DeepMind ilifanya jaribio. Takwimu tatu tofauti za kawaida - humanoid, fimbo yenye miguu miwili, na mpira wenye miguu minne - ilibidi kujifunza kutembea. Hawakuwa na habari juu ya jinsi hii inafanywa - kazi tu ya kupata kutoka hatua moja hadi nyingine na sensorer ambazo husaidia kuamua msimamo wao katika nafasi. Baada ya mamia ya masaa ya mazoezi, takwimu zote tatu zilijifunza kutembea, kukimbia, kuruka na kusonga kwenye nyuso zisizo sawa.

9. Kudhibiti roboti

Teknolojia kulingana na mitandao ya neva hutumiwa sana katika robotiki. Kwa mfano, roboti iliyoundwa na Taasisi ya Utafiti ya Disney inaweza kusonga mbele ikiwa na mguu mmoja, miwili na mitatu. Na roboti ya uwasilishaji kutoka Starship Technologies ni kusafiri barabarani, kuepuka vikwazo na watembea kwa miguu.

10. Kutambua ulaghai na ufisadi

Mojawapo ya kazi kuu za mitandao ya neva ni utambuzi wa muundo, ikijumuisha uhusiano kati ya matukio. Hii ni muhimu sana katika nyanja ya kifedha: unaweza kutabiri shughuli haramu kabla ya kutokea. Kwa mfano, nchini Uhispania, wanasayansi wameunda Kutabiri Ufisadi wa Umma kwa Mitandao ya Neural: Uchambuzi wa Mikoa ya Uhispania, mpango ambao husaidia kugundua ufisadi katika majimbo ya nchi. Na baadhi ya benki zinatengeneza Citi Ventures Hutumia Kujifunza kwa Mashine na Akili Bandia Pamoja na Watu na zinatumia mifumo inayotambua ulaghai wa kadi ya mkopo.

11. Tafsiri maandishi kwenye picha kwa wakati halisi

Kipengele cha tafsiri ya maandishi ya wakati halisi kilionekana katika Google Tafsiri kwa muda mrefu, lakini watu wachache wanajua kwamba hutumia Jinsi Google Tafsiri inavyobana ujifunzaji wa kina kwenye mitandao ya neural ya simu. Kwa msaada wao, programu inatambua herufi na alama zingine kwenye picha, hata ikiwa ni blurry, zimezungushwa karibu na mhimili wao, mtindo au potofu. Kisha maombi huyaweka kwa maneno na sentensi, kutafsiri na kutayarisha kwenye picha. Na hii yote kwa sekunde iliyogawanyika.

12. Hamisha mtindo wa sanaa kutoka kwa picha moja hadi nyingine

Mnamo 2016, kampuni kadhaa ziliwasilisha teknolojia za usindikaji wa picha katika mitindo tofauti ya kisanii. Programu kama Prisma, DeepArt na Ostagram zimeonekana. Prisma hukuruhusu kuchagua kutoka kwa vichungi mia kadhaa vilivyotengenezwa tayari, na Ostagram na DeepArt - unaweza kupakia picha au picha mwenyewe, ambayo itatumika kama chanzo cha mtindo.

13. Badilisha michoro mbaya kuwa picha za kweli

Mapema mwaka wa 2019, NVIDIA ilionyesha Stroke of Genius: GauGAN Hugeuza Doodles kuwa Stunning, mpango wa Mandhari ya Picha ambayo hubadilisha picha kutoka kwa maumbo machache rahisi hadi picha nzuri za kina. Mtumiaji hufanya viboko kadhaa, na mtandao wa neural huunda picha kutoka kwa hii, ambayo kutoka mbali haiwezi kutofautishwa kutoka kwa turubai halisi ya mchoraji wa mazingira. Bahari, miamba, jiji, msitu, mawingu - kadhaa ya vitu tofauti vinaweza kuongezwa kwenye picha. Mtandao wa neural hata yenyewe huamua ambapo vivuli au tafakari zinahitajika.

14. Soma midomo

Wanasayansi katika Google na Chuo Kikuu cha Oxford wameunda teknolojia ya LipNet LipNet, ambayo inatumia mitandao ya neva kusoma midomo. Na yeye hufanya kwa usahihi zaidi kuliko mtu. Kwa wastani, watu walio na matatizo ya kusikia husoma midomo kwa usahihi wa 52%, na LipNet kwa usahihi wa 88%.

15. Andika maandiko

Watu walifundisha mitandao ya neva na jinsi ya kufanya kazi na maandishi. Programu zimeandikwa na Deep-speare: Modeli ya Pamoja ya Neural ya Lugha ya Ushairi, Mashairi ya Meta na Rhyme, hadithi fupi, maandishi bandia ya Wikipedia, hati za mfululizo (kwa mfano, kwa Marafiki).

Na mnamo 2016, filamu fupi ya kwanza ya ulimwengu ya Sunspring ilitolewa, hati ambayo iliandikwa na akili ya bandia. Sinema haina maana kabisa: kompyuta bado zinajitahidi kuunda. Lakini ni nani anayejua, labda baada ya miaka michache taaluma ya mwandishi wa skrini itapunguzwa kwa kazi za uhariri iliyoundwa na mashine.