15 niesamowitych rzeczy, które nauczył się sieci neuronowej

Sieć neuronowa - sztuczna inteligencja zdolna do samodzielnego uczenia się. W jednej z postaci takiego programu istniałNeurocomputing Technologia: Theory and Practice Jeszcze w latach osiemdziesiątych, ale szczególnie szybki rozwój tego sektora otrzymał około 2015 m. Możliwość sieci neuronowych zaczęły aktywnie badać wiodących uniwersytetów takich jak MIT i Oxford, jak i dużych korporacji, takich jak Google.

Obecnie technologia ta jest dostępna dla każdego, kto chce. I ludzkość wymyślić dziesiątki najbardziej szalonych i dziwnych zastosowań dla takich programów. Oto kilka z nich.

1. Wymyślanie obliczu nieistniejących ludzi

Ludzie widać na zdjęciu powyżej, wyglądają realistycznie, ale one nie istnieją. Ich obrazy tworzoneProgressive uprawy Gans na poprawie
jakości, trwałości i zmienność ANN NVIDIA. Program szkolenia na prawdziwych zdjęć gwiazd, w wyniku czego nauczyła generować dokładnych obrazów twarzy. można sprawdzić samemu, jak dobrze ona uzyskane.

2. czytać na głos

Technologie dla syntezy mowy za pomocą sieci neuronowych dużo. Ich program jest, na przykład, za to

Google i "Yandex». Ten stworzony w ten sposób uzyskanie gładkiej i realistyczna, aw zastosowań tej metody są liczne: od aplikacji audio dla niedowidzących tworzyć audiobooki niedrogo.

3. samochody z napędem

Wiele firm zobaczyć pojazdy bezzałogowe przyszłość transportu. Ich rozwój w tej dziedzinie jest w Audi, Uber, Google, Tesla, «Yandex» i wielu innych korporacji. Praktycznie żadna z tych technologii nie jest bez sieci neuronowych. Pomagają one określić, gdzie samochody na oznakowań drogowych, znaków, innych pojazdów i pieszych, i decyzji makijażu na podstawie tych danych.

4. Przywrócić kolor do zdjęć i filmów

Naukowcy z Uniwersytetu Waseda w Tokio opracowaliNiech będzie kolor! program, który sprawia, że ​​czarno-białe fotografie i filmy kolorowe. Sieć neuronowa nauczył się określić obrazy w typowych motywów (zwykle niebieskie niebo, drzewa - zielony i tak dalej), a malować przedmiotów w odpowiednich kolorach.

5. Całej zobaczyć psa pysk

Jednym z pierwszych nerwowych technologii sieciowych, które stały się dostępne dla ogółu publiczności, był InceptionismInceptionism przez Google w 2015 roku. Przetwarza obrazy, dodając im sylwetki kagańce dla psów, pagody i łuki. internauci zaczęli przechodzić przez program moje zdjęcia, słynnych obrazów, wideo i filmów - i okazało się niezwykle przerażające.

6. muzyka Compose

Sieć neuronowa może przesłać dowolny typ informacji cyfrowych, w tym muzyki. Niektórzy badacze przeszkolony swoje programy na melodie znanych kompozytorów. Znaczące prace w komputerach nie został jeszcze osiągnięty, ale style muzyków oni skopiować dobrze.

7. Zmuszając polityków nic mówić

Jednym z najbardziej przerażające zastosowań sieci neuronowych - synteza wideo, aw szczególności z postaciami publicznymi. Na przykład, naukowcy z University of Washington opracowaliSyntetyzujące Obama: Nauka Lip Sync z dźwiękiem program, który generuje ruch ustach Baracka Obamy na podstawie zapisu i wstawienie go w filmie. Okazuje się bardzo wiarygodnie.

8. spacer

spółka zależna Google nazywa DeepMind przeprowadził eksperyment. Trzy różne postacie wirtualne - humanoid kij z dwoma nogami i kula z czterema nogami - musiał nauczyć się chodzić. Mieli żadnych informacji na temat, jak to zrobić - tylko zadaniem jest dostać się z jednego punktu do drugiego i czujników, które pomagają określić swoją pozycję w przestrzeni. Po setkach godzin praktyki, wszystkie trzy postacie nauczył się chodzić, biegać, skakać i chodzić na nierównych powierzchniach.

9. roboty kontrolne

oparty na sieci neuronowej technologii szeroko stosowane w robotyce. Na przykład robot stworzony przez Disney Research Institute jest w stanie poruszać się do przodu z jednego, dwóch lub trzech stóp. Robot firma deliveryman Starship Technologies - do poruszania się po ulicach, unikając przeszkód i pieszych.

10. Wykrywania oszustw i korupcji

Jedną z głównych funkcji sieci neuronowych - rozpoznawanie obrazów, w tym korelacji pomiędzy wydarzeniami. Jest to bardzo przydatne w sektorze finansowym: jest możliwe do przewidzenia nielegalnej działalności, zanim to się stanie. Na przykład w Hiszpanii, naukowcy stworzyliPrzewidywanie Public Korupcja z sieci neuronowych: analiza hiszpańskich prowincjach program, który pomaga wykrywać akty korupcji w prowincjach kraju. A niektóre banki rozwijająCiti Ventures wdraża Machine Learning i sztucznej inteligencji z osobami i korzystanie z systemów wykrywania nadużyć kart kredytowych.

11. Przetłumacz tekst na obrazie w czasie rzeczywistym

funkcja przenoszenia tekstu ukazał się w «tłumacza Google» w czasie rzeczywistym temu, ale niewiele osób wie, że używaJak Google Translate ściska głęboką naukę na telefon Sieci neuronowe. Z ich pomocą, program rozpoznaje litery i inne znaki w obrazach, nawet jeśli są one myte, obraca się wokół własnej osi, stylizowany lub zniekształcony. Następnie aplikacja dodaje je do słów i zdań, tłumaczy i projektów na zdjęciu. A wszystko to za ułamek sekundy.

12. Owinąć stylu Art z jednego obrazu do drugiego

W 2016 roku kilka firm zaprezentowało technologię przetwarzania obrazu w różnych stylów artystycznych. Aplikacja pojawiła się jak Prisma, DeepArt i Ostagram. Prisma umożliwia wybór z kilkuset zebranych filtrów i Ostagram i DeepArt - aby przesłać zdjęcie lub zdjęcie, które będzie służyć jako źródło stylu.

13. Konwersja szkiców w realistycznych obrazów

NVIDIA Corporation na początku roku 2019 pokazałyStroke of Genius: GauGAN Okazuje Doodles w niezwykły, fotorealistyczne krajobrazy program, który zamienia zdjęcia kilku prostych figur w detalizovannye piękny obraz. Użytkownik sprawia parę kresek, a sieć neuronowa jest tworzony z tego obrazu, że odległość nie odróżnić od prawdziwego tkaniny malarza krajobrazu. Morze, skały, miasto, las, chmura - na zdjęciu, można dodać dziesiątki różnych obiektów. Nawet sieć neuronowa określa, gdzie trzeba cień lub odbicie.

14. czytać z ruchu warg

Google i naukowcy z Uniwersytetu Oxford stworzyliLipNet Technologia LipNet który wykorzystuje sieć neuronową do czytać z ruchu warg. I to sprawia, że ​​znacznie bardziej precyzyjne osoby. Średnio osób z upośledzeniem słuchu do warg odczytać z dokładnością do 52%, a LipNet - z dokładnością do 88%.

15. teksty zapisu

Ludzie uczą się sieci neuronowej i pracy z tekstem. programy napisaneDeep-speare: Wspólny Neural Model języka poetyckiego, licznik i Rhyme wiersze, opowiadania, feykovye teksty do „Wikipedia”, skrypt dla serii (na przykład, dla „Przyjaciół”).

A w 2016 roku przyszedł pierwszy na świecie film krótkometrażowy Sunspring, który napisał scenariusz do sztucznej inteligencji. Film absolutnie bezcelowe: praca aż komputery są podane z trudem. Ale kto wie, może za kilka lat zawód pisarza jest zredukowana do edycji dzieł stworzonych przez maszynę.