15 úžasných věcí, které se neuronové sítě naučily dělat

2024 Autor: Malcolm Clapton | [email protected]. Naposledy změněno: 2023-12-17 03:50

Od řízení auta až po vytváření mistrovských děl.

Neuronová síť je umělá inteligence schopná samoučení. V určité formě existovaly podobné programy Neurocomputer technology: theory and practice již v osmdesátých letech, ale tato oblast zaznamenala obzvláště rychlý rozvoj kolem roku 2015. Přední univerzity jako Massachusetts a Oxford, ale i velké korporace, jako je Google, začaly aktivně zkoumat možnosti neuronových sítí.

Nyní jsou tyto technologie dostupné komukoli. A lidstvo už pro takové programy vymyslelo desítky nejbláznivějších a nejpodivnějších aplikací. Zde je několik z nich.

1. Vymýšlení tváří neexistujících lidí

Lidé, které vidíte na obrázku výše, vypadají realisticky, ale neexistují. Jejich obrázky vytvořily Progresivní růst GAN pro zlepšení

kvalita, stabilita a variace neuronové sítě od NVIDIA. Program byl trénován na skutečných fotografiích celebrit a díky tomu se naučil vytvářet spolehlivé snímky tváří. Jak se jí to daří, se můžete přesvědčit sami.

2. Čtěte nahlas

Existuje mnoho technologií pro syntézu řeči pomocí neuronových sítí. Pro tento účel existují programy pro tento, například a "". Takto vytvořená řeč je plynulá a realistická a tato metoda má mnoho využití, od dabovacích aplikací pro zrakově postižené až po tvorbu audioknih za nízkou cenu.

3. Řídit auta

Mnoho společností vidí samořídící auta jako budoucnost dopravy. Audi, Uber, Google, Tesla, Yandex a mnoho dalších korporací má v této oblasti svůj vlastní vývoj. Prakticky žádná z těchto technologií se neobejde bez neuronových sítí. Pomáhají vozidlům určit, kde se na vozovce nacházejí značení, značky, jiná vozidla a chodci, a na základě těchto údajů se rozhodovat.

4. Obnovte barvu fotografií a videí

Vědci z Waseda University v Tokiu vyvinuli Let there be color! program, který vytváří černobílé fotografie a videa v barvách. Neuronová síť se naučila na obrázcích identifikovat běžné motivy (obloha je obvykle modrá, stromy zelené a tak dále) a malovat předměty do příslušných barev.

5. Všude vidět psí tváře

Jednou z prvních technologií neuronové sítě, která byla zpřístupněna širokému publiku, byl v roce 2015 Google Inceptionism Inceptionism. Snímky zpracovala, přidala k nim siluety psích tváří, pagod a oblouků. Netizens začali předávat své fotografie, slavné obrazy, videa a filmy prostřednictvím programu - ukázalo se to neobvyklé a strašidelné.

6. Napište hudbu

Do neuronových sítí lze načíst jakýkoli druh digitální informace, včetně hudby. Někteří badatelé trénují své programy na melodie slavných skladatelů. Počítače zatím nevytvářely smysluplné skladby, ale styly hudebníků kopírují docela dobře.

7. Přimějte politiky, aby řekli cokoli

Jedním z nejděsivějších použití neuronových sítí je syntéza videa, zejména s veřejnými osobnostmi. Například vědci z Washingtonské univerzity vyvinuli Synthesizing Obama: Learning Lip Sync from Audio, program, který generuje pohyby rtů Baracka Obamy na základě zvukových nahrávek a nahrazuje je ve videu. Ukazuje se to velmi spolehlivě.

8. Procházka

Dceřiná společnost Google DeepMind provedla experiment. Tři různé virtuální postavy – humanoid, hůl se dvěma nohami a míč se čtyřmi nohami – se musely naučit chodit. Neměli žádné informace o tom, jak se to dělá - pouze úkol dostat se z jednoho bodu do druhého a senzory, které pomáhají určit jejich polohu v prostoru. Po stovkách hodin cvičení se všechny tři figurky naučily chodit, běhat, skákat a pohybovat se na nerovném povrchu.

9. Ovládání robotů

Technologie založené na neuronových sítích jsou široce používány v robotice. Například robot vytvořený Disney Research Institute se může pohybovat vpřed s jednou, dvěma a třemi nohami. A doručovací robot od Starship Technologies se má pohybovat po ulicích a vyhýbat se překážkám a chodcům.

10. Rozpoznat podvody a korupci

Jednou z hlavních funkcí neuronových sítí je rozpoznávání vzorů, včetně korelací mezi událostmi. To je velmi užitečné ve finanční aréně: můžete předvídat nezákonnou činnost dříve, než k ní dojde. Například ve Španělsku vědci vytvořili program Predicting Public Corruption with Neural Networks: An Analysis of Spanish Provinces, který pomáhá odhalovat korupci v provinciích země. A některé banky vyvíjejí Citi Ventures Deploys Machine Learning and Artificial Intelligence With People a používají systémy, které rozpoznávají podvody s kreditními kartami.

11. Přeložte text na obrázku v reálném čase

Funkce překladu textu v reálném čase se v Překladači Google objevila již dlouho, ale málokdo ví, že využívá Jak Překladač Google vtlačuje hluboké učení do neuronových sítí telefonu. S jejich pomocí program rozpoznává písmena a další symboly na obrázcích, i když jsou rozmazané, otočené kolem své osy, stylizované nebo zdeformované. Poté je aplikace vloží do slov a vět, přeloží a promítne do obrázku. A to vše ve zlomku vteřiny.

12. Přeneste umělecký styl z jednoho obrázku do druhého

V roce 2016 představilo několik společností technologie pro zpracování obrazu v různých uměleckých stylech. Objevily se aplikace jako Prisma, DeepArt a Ostagram. Prisma vám umožňuje vybrat si z několika stovek předpřipravených filtrů a Ostagram a DeepArt - můžete si sami nahrát obrázek nebo fotografii, která vám poslouží jako zdroj stylu.

13. Proměňte hrubé náčrty v realistické malby

Na začátku roku 2019 společnost NVIDIA ukázala Stroke of Genius: GauGAN Turns Doodles to Stunning, program Photorealistic Landscapes, který mění obrázky z několika jednoduchých tvarů na krásné detailní obrázky. Uživatel udělá pár tahů a neuronová síť z toho vytvoří obraz, který na dálku nelze rozeznat od skutečného plátna nějakého krajináře. Moře, skály, město, les, mraky - do obrázku lze přidat desítky různých objektů. Neuronová síť dokonce sama určuje, kde jsou potřeba stíny nebo odrazy.

14. Odečtěte ze rtů

Vědci z Googlu a Oxfordské univerzity vytvořili technologii LipNet LipNet, která využívá neuronové sítě ke čtení ze rtů. A dělá to mnohem přesněji než člověk. Lidé se sluchovým postižením odečítají v průměru rty s 52% přesností a LipNet s 88% přesností.

15. Pište texty

Lidé učili neuronové sítě a jak pracovat s textem. Programy píše Deep-speare: Společný nervový model poetického jazyka, básně Meter a Rhyme, povídky, falešné texty pro Wikipedii, scénáře pro seriály (například pro Přátele).

A v roce 2016 vyšel na světě první krátký film Sunspring, jehož scénář napsala umělá inteligence. Kino je absolutně bezvýznamné: počítače se stále snaží tvořit. Ale kdo ví, třeba se profese scénáristy po pár letech zredukuje na střihové práce vytvořené strojem.