15 fantastiska saker som neurala nätverk har lärt sig att göra

2024 Författare: Malcolm Clapton | [email protected]. Senast ändrad: 2023-12-17 04:11

Från att köra bil till att skapa mästerverk.

Ett neuralt nätverk är en artificiell intelligens som kan lära sig själv. I någon form fanns liknande program neurodatorteknik: teori och praktik redan på åttiotalet, men detta område utvecklades särskilt snabbt runt 2015. Ledande universitet som Massachusetts och Oxford, såväl som stora företag, som Google, började aktivt utforska möjligheterna med neurala nätverk.

Nu är dessa tekniker tillgängliga för alla. Och mänskligheten har redan kommit med dussintals av de mest galna och konstiga applikationerna för sådana program. Här är några av dem.

1. Att komma på ansikten på icke-existerande människor

Människorna du ser på bilden ovan ser realistiska ut, men de finns inte. Deras bilder skapade progressiv odling av GAN för förbättrad

kvalitet, stabilitet och variation neurala nätverk från NVIDIA. Programmet tränades på riktiga fotografier av kändisar, och som ett resultat lärde det sig att skapa pålitliga bilder av ansikten. Du kan själv kolla hur bra hon gör det.

2. Läs högt

Det finns många tekniker för att syntetisera tal med hjälp av neurala nätverk. För detta ändamål finns det program för detta, till exempel, och "". Tal skapat på detta sätt är flytande och realistiskt, och det finns många användningsområden för denna metod, från dubbningsprogram för synskadade till att skapa ljudböcker till låg kostnad.

3. Kör bilar

Många företag ser självkörande bilar som framtidens transporter. Audi, Uber, Google, Tesla, Yandex och många andra företag har sin egen utveckling inom detta område. Praktiskt taget ingen av dessa teknologier är kompletta utan neurala nätverk. De hjälper fordon att avgöra var markeringar, skyltar, andra fordon och fotgängare finns på vägen och fatta beslut baserat på dessa data.

4. Återställ färg på foton och videor

Forskare från Waseda University i Tokyo har utvecklat Låt det bli färg! ett program som gör svartvita fotografier och videor i färg. Det neurala nätverket har lärt sig att identifiera vanliga motiv i bilder (himlen är vanligtvis blå, träden är gröna och så vidare) och att måla föremål i lämpliga färger.

5. Se hundansikten överallt

En av de första neurala nätverksteknikerna som blev tillgänglig för en bred publik var Googles Inceptionism Inceptionism 2015. Hon bearbetade bilderna och lade till silhuetter av hundansikten, pagoder och valv till dem. Netizens började skicka sina foton, berömda målningar, videor och filmer genom programmet - det visade sig ovanligt och läskigt.

6. Skriv musik

Alla typer av digital information kan laddas in i neurala nätverk, inklusive musik. Vissa forskare tränar sina program på tonerna av kända tonsättare. Datorer har ännu inte producerat meningsfulla kompositioner, men de kopierar musikernas stilar ganska bra.

7. Få politikerna att säga vad som helst

En av de mest skrämmande användningarna av neurala nätverk är videosyntes, särskilt med offentliga personer. Till exempel har forskare vid University of Washington utvecklat Synthesizing Obama: Learning Lip Sync from Audio, ett program som genererar Barack Obamas läpprörelser baserat på ljudinspelningar och ersätter dem i video. Det visar sig mycket tillförlitligt.

8. Gå

Googles dotterbolag DeepMind genomförde ett experiment. Tre olika virtuella figurer - en humanoid, en pinne med två ben och en boll med fyra ben - fick lära sig att gå. De hade ingen information om hur detta går till – bara uppgiften att ta sig från en punkt till en annan och sensorer som hjälper till att bestämma deras position i rymden. Efter hundratals timmars träning lärde sig alla tre figurerna att gå, springa, hoppa och röra sig på ojämna ytor.

9. Styr robotar

Teknik baserad på neurala nätverk används i stor utsträckning inom robotteknik. Till exempel kan en robot skapad av Disney Research Institute gå framåt med ett, två och tre ben. Och leveransroboten från Starship Technologies ska navigera på gatorna och undvika hinder och fotgängare.

10. Erkänn bedrägeri och korruption

En av huvudfunktionerna hos neurala nätverk är mönsterigenkänning, inklusive korrelationer mellan händelser. Detta är mycket användbart på den finansiella arenan: du kan förutse illegal aktivitet innan det händer. Till exempel i Spanien har forskare skapat Predicting Public Corruption with Neural Networks: An Analysis of Spanish Provinces, ett program som hjälper till att upptäcka korruption i landets provinser. Och vissa banker utvecklar Citi Ventures använder maskininlärning och artificiell intelligens med människor och använder system som känner igen kreditkortsbedrägerier.

11. Översätt text på en bild i realtid

Textöversättningsfunktionen i realtid dök upp i Google Översätt under lång tid, men få människor vet att den använder Hur Google Översätt pressar djup inlärning på en telefons neurala nätverk. Med deras hjälp känner programmet igen bokstäver och andra symboler i bilder, även om de är suddiga, roterade runt sin axel, stiliserade eller förvrängda. Sedan sätter applikationen dem i ord och meningar, översätter och projicerar dem på bilden. Och allt detta på en bråkdel av en sekund.

12. Överför konststil från en bild till en annan

Under 2016 presenterade flera företag tekniker för bildbehandling i olika konstnärliga stilar. Appar som Prisma, DeepArt och Ostagram har dykt upp. Prisma låter dig välja mellan flera hundra förgjorda filter, och Ostagram och DeepArt - du kan ladda upp en bild eller ett foto själv, vilket kommer att fungera som en källa till stil.

13. Förvandla grova skisser till realistiska målningar

I början av 2019 visade NVIDIA Stroke of Genius: GauGAN Turns Doodles into Stunning, ett Photorealistic Landscapes-program som förvandlar bilder från några enkla former till vackra detaljerade bilder. Användaren gör ett par slag, och det neurala nätverket skapar en bild från detta, som på långt håll inte kan särskiljas från en riktig duk av någon landskapsmålare. Hav, stenar, stad, skog, moln - dussintals olika föremål kan läggas till bilden. Det neurala nätverket avgör till och med självt var skuggor eller reflektioner behövs.

14. Läs läppar

Forskare vid Google och Oxford University har skapat LipNet-teknologin LipNet, som använder neurala nätverk för att läsa läppar. Och hon gör det mycket mer exakt än en person. I genomsnitt läser personer med hörselnedsättning läppar med 52 % noggrannhet och LipNet med 88 % noggrannhet.

15. Skriv texter

Människor lärde ut neurala nätverk och hur man arbetar med text. Program är skrivna av Deep-speare: A Joint Neural Model of Poetic Language, Meter and Rhyme-dikter, noveller, falska texter för Wikipedia, manus till följetonger (till exempel för Friends).

Och 2016 släpptes världens första kortfilm Sunspring, vars manus skrevs av artificiell intelligens. Bio är absolut meningslöst: datorer kämpar fortfarande för att skapa. Men vem vet, kanske efter några år kommer yrket som manusförfattare att reduceras till att redigera verk skapade av en maskin.