Мэдрэлийн сүлжээний хийж сурсан 15 гайхалтай зүйл

2024 Зохиолч: Malcolm Clapton | [email protected]. Хамгийн сүүлд өөрчлөгдсөн: 2023-12-17 04:05

Машин жолоодохоос эхлээд шилдэг бүтээл туурвих хүртэл.

Мэдрэлийн сүлжээ нь өөрөө суралцах чадвартай хиймэл оюун ухаан юм. Зарим хэлбэрээр ижил төстэй хөтөлбөрүүд Нейрокомпьютерийн технологи: онол, практикийн хувьд наяад оны үед байсан боловч энэ чиглэл 2015 онд ялангуяа эрчимтэй хөгжиж байв. Массачусетс, Оксфорд зэрэг тэргүүлэгч их сургуулиуд, Google зэрэг томоохон корпорацууд мэдрэлийн сүлжээний боломжуудыг идэвхтэй судалж эхэлсэн.

Одоо эдгээр технологиудыг хэн ч ашиглах боломжтой. Мөн хүн төрөлхтөн аль хэдийн ийм программд зориулсан хамгийн галзуу, хачирхалтай олон арван программуудыг гаргаж ирсэн. Тэдгээрийн заримыг энд оруулав.

1. Байхгүй хүмүүсийн царай гаргаж ирэх

Дээрх зурган дээр таны харж буй хүмүүс бодитой харагдаж байгаа ч тэд байхгүй. Тэдний зургууд нь сайжруулах зорилгоор GAN-ийн дэвшилтэт өсөлтийг бий болгосон

NVIDIA-аас чанар, тогтвортой байдал, өөрчлөлтийн мэдрэлийн сүлжээ. Энэхүү хөтөлбөр нь алдартнуудын бодит гэрэл зургуудыг сургасан бөгөөд үүний үр дүнд царайны найдвартай зургийг хэрхэн бүтээх талаар суралцсан. Түүнийг хэр сайн хийж байгааг та өөрөө шалгаж болно.

2. Чанга унших

Мэдрэлийн сүлжээг ашиглан яриаг нэгтгэх олон технологи байдаг. Энэ зорилгоор, жишээлбэл, үүнд зориулсан хөтөлбөрүүд байдаг "". Ингэж бүтээгдсэн яриа нь уян хатан, бодитой бөгөөд харааны бэрхшээлтэй хүмүүст зориулсан программуудыг дубль хийхээс эхлээд бага зардлаар аудио ном бүтээх хүртэл энэ аргыг хэрэглэх олон талтай.

3. Машин жолоодох

Олон компани өөрөө жолоодлоготой машиныг ирээдүйн тээврийн хэрэгсэл гэж үздэг. Audi, Uber, Google, Tesla, Yandex болон бусад олон корпорациуд энэ чиглэлээр өөрийн гэсэн хөгжүүлэлттэй байдаг. Эдгээр технологийн аль нь ч мэдрэлийн сүлжээгүйгээр бүрэн гүйцэд байдаггүй. Тэд тээврийн хэрэгсэлд тэмдэглэгээ, тэмдэг, бусад тээврийн хэрэгсэл, явган зорчигч зам дээр хаана байгааг тодорхойлж, эдгээр мэдээлэлд үндэслэн шийдвэр гаргахад тусалдаг.

4. Зураг болон видеоны өнгийг сэргээх

Токиогийн Васеда их сургуулийн эрдэмтэд “Let there be color! хар цагаан гэрэл зураг, видеог өнгөтөөр хийдэг програм. Мэдрэлийн сүлжээ нь зураг дээрх нийтлэг сэдлийг (тэнгэр ихэвчлэн цэнхэр, мод ногоон гэх мэт) тодорхойлж, объектыг тохирох өнгөөр будаж сурсан.

5. Нохойны царайг хаа сайгүй хараарай

Өргөн хүрээний үзэгчдийн хүртээл болсон анхны мэдрэлийн сүлжээний технологийн нэг бол 2015 онд Google-ийн Inceptionism Inceptionism юм. Тэрээр эдгээр зургуудыг боловсруулж, нохойн нүүр царай, пагода, нуман хаалга зэргийг нэмж оруулав. Нетизенчүүд өөрсдийн гэрэл зураг, алдартай уран зураг, видео бичлэг, кинонуудаа хөтөлбөрөөр дамжуулж эхлэв - энэ нь ер бусын бөгөөд аймшигтай болсон.

6. Хөгжим бичих

Ямар ч төрлийн тоон мэдээллийг мэдрэлийн сүлжээнд, тэр дундаа хөгжим зэрэгт ачаалж болно. Зарим судлаачид нэрт хөгжмийн зохиолчдын аялгуун дээр хөтөлбөрөө бэлтгэдэг. Компьютерууд хараахан утга учиртай зохиол бүтээж амжаагүй байгаа ч хөгжимчдийн хэв маягийг маш сайн хуулбарладаг.

7. Улстөрчдөд юу ч хэлүүлэх

Мэдрэлийн сүлжээний хамгийн аймшигтай хэрэглээний нэг бол видео синтез, ялангуяа олон нийтийн зүтгэлтнүүдтэй хийх явдал юм. Тухайлбал, Вашингтоны их сургуулийн эрдэмтэд Барак Обамагийн уруулын хөдөлгөөнийг аудио бичлэг дээр үндэслэн үүсгэж, дүрс бичлэгт орлуулдаг Synthesizing Obama: Learning Lip Sync программыг Аудиогоор бүтээжээ. Энэ нь маш найдвартай болж хувирдаг.

8. Алхах

Google-ийн охин компани DeepMind туршилт хийжээ. Гурван өөр виртуал дүрс - хүн дүрс, хоёр хөлтэй саваа, дөрвөн хөлтэй бөмбөг - алхаж сурах ёстой байв. Тэд үүнийг хэрхэн хийдэг талаар ямар ч мэдээлэлгүй байсан - зөвхөн нэг цэгээс нөгөө цэг рүү хүрэх даалгавар, сансарт байр сууриа тодорхойлоход тусалдаг мэдрэгчүүд л байсан. Хэдэн зуун цаг дасгал хийсний дараа гурван дүрс бүгд тэгш бус гадаргуу дээр алхаж, гүйж, үсэрч, хөдөлж сурсан.

9. Удирдах роботууд

Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан технологиуд нь робот техникт өргөн хэрэглэгддэг. Жишээлбэл, Диснейн судалгааны хүрээлэнгийн бүтээсэн робот нэг, хоёр, гурван хөлөөрөө урагшлах боломжтой. Starship Technologies-ийн хүргэлтийн робот нь саад тотгор, явган зорчигчоос зайлсхийж, гудамжаар явах явдал юм.

10. Луйвар, авлигыг хүлээн зөвшөөрөх

Мэдрэлийн сүлжээний үндсэн функцүүдийн нэг бол үйл явдлын хоорондын хамаарлыг багтаасан хэв маягийг таних явдал юм. Энэ нь санхүүгийн талбарт маш их хэрэгтэй байдаг: хууль бус үйл ажиллагаа болохоос өмнө та урьдчилан таамаглаж болно. Жишээлбэл, Испанид эрдэмтэд мэдрэлийн сүлжээгээр олон нийтийн авлигыг урьдчилан таамаглах: Испани мужуудад хийсэн дүн шинжилгээ гэдэг программыг тус улсын муж дахь авлигыг илрүүлэхэд тусалдаг. Мөн зарим банкууд Citi Ventures программыг хөгжүүлж, хүмүүстэй хамт машин сургалт, хиймэл оюун ухаан нэвтрүүлж, зээлийн картын луйврыг таних системийг ашиглаж байна.

11. Зурган дээрх текстийг бодит цаг хугацаанд орчуулах

Бодит цагийн текстийг орчуулах функц нь Google Translate-д удаан хугацаанд гарч ирсэн боловч цөөхөн хүн Google Translate хэрхэн утасны мэдрэлийн сүлжээнд гүнзгий суралцах чадварыг ашигладаг гэдгийг мэддэг. Тэдгээрийн тусламжтайгаар програм нь зураг дээрх үсэг болон бусад тэмдэгтүүдийг бүдгэрүүлсэн, тэнхлэгээ тойрон эргэлдсэн, загварчилсан эсвэл гажуудсан байсан ч таних болно. Дараа нь уг программ нь тэдгээрийг үг, өгүүлбэрт оруулж, орчуулж, зураг дээр буулгадаг. Мөн энэ бүхэн хэдхэн секундын дотор.

12. Урлагийн хэв маягийг нэг зургаас нөгөөд шилжүүлэх

2016 онд хэд хэдэн компани янз бүрийн уран сайхны хэв маягаар зураг боловсруулах технологийг танилцуулсан. Prisma, DeepArt, Ostagram зэрэг програмууд гарч ирэв. Prisma нь танд хэдэн зуун урьдчилан хийсэн шүүлтүүрээс сонгох боломжийг олгодог бөгөөд Ostagram болон DeepArt - та өөрөө зураг эсвэл зургийг байршуулах боломжтой бөгөөд энэ нь загварын эх сурвалж болно.

13. Барзгар ноорог зургуудыг бодит зураг болгон хувирга

2019 оны эхээр NVIDIA "Stroke of Genius: GauGAN Turns Doodles into Stunning" программыг үзүүлсэн бөгөөд энэ нь хэдхэн энгийн дүрсээс зургуудыг үзэсгэлэнтэй нарийвчилсан зураг болгон хувиргадаг Photorealistic Landscapes програм юм. Хэрэглэгч хэд хэдэн цохилт хийдэг бөгөөд мэдрэлийн сүлжээ нь үүнээс холоос ямар нэгэн ландшафтын зураачийн бодит зурагнаас ялгах боломжгүй дүрсийг бий болгодог. Тэнгис, хад, хот, ой, үүл - олон арван өөр өөр объектуудыг зураг дээр нэмж болно. Мэдрэлийн сүлжээ нь хаана сүүдэр, тусгал хэрэгтэйг өөрөө тодорхойлдог.

14. Уруулаа унш

Google болон Оксфордын их сургуулийн эрдэмтэд мэдрэлийн сүлжээ ашиглан уруул унших LipNet технологийг бүтээжээ. Тэр үүнийг хүнээс хамаагүй илүү нарийвчлалтай хийдэг. Дунджаар сонсголын бэрхшээлтэй хүмүүс уруулаа 52%, LipNet 88% нарийвчлалтай уншдаг.

15. Текст бичих

Хүмүүс мэдрэлийн сүлжээ, тексттэй хэрхэн ажиллахыг зааж өгсөн. Хөтөлбөрийг Deep-speare бичсэн: Яруу найргийн хэлний хамтарсан мэдрэлийн загвар, метр ба шүлэг шүлэг, богино өгүүллэг, Википедиад зориулсан хуурамч текст, олон ангит киноны скрипт (жишээ нь, Найзуудад зориулсан).

Мөн 2016 онд хиймэл оюун ухаанаар зохиолыг нь бичсэн дэлхийн анхны богино хэмжээний "Sunspring" кино нээлтээ хийсэн. Кино бол үнэхээр утгагүй зүйл: компьютерууд бүтээх гэж тэмцсээр байна. Гэхдээ хэдэн жилийн дараа дэлгэцийн зохиолчийн мэргэжлийг машинаар бүтээсэн бүтээлийг монтажлах ажил болж хувирах ч юм билүү, хэн мэдлээ.