Нейрондық желілер жасауды үйренген 15 таңғажайып нәрсе

2024 Автор: Malcolm Clapton | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2023-12-17 04:02

Көлік жүргізуден шедеврлерді жасауға дейін.

Нейрондық желі - бұл өздігінен білім алуға қабілетті жасанды интеллект. Нейрокомпьютерлік технологиялар: теория мен практика сексенінші жылдары ұқсас бағдарламалар болды, бірақ бұл сала әсіресе 2015 жылы қарқынды дамыды. Массачусетс және Оксфорд сияқты жетекші университеттер, сондай-ақ Google сияқты ірі корпорациялар нейрондық желілердің мүмкіндіктерін белсенді түрде зерттей бастады.

Қазір бұл технологиялар кез келген адамға қолжетімді. Ал адамзат қазірдің өзінде мұндай бағдарламалар үшін ең ақылсыз және оғаш ондаған қосымшаларды ойлап тапты. Міне, олардың бірнешеуі.

1. Жоқ адамдардың бет-бейнесін ойлап табу

Жоғарыдағы суретте көріп отырған адамдар шынайы көрінеді, бірақ олар жоқ. Олардың кескіндері жақсарту үшін GAN-ның прогрессивті өсуін жасады

NVIDIA-дан сапа, тұрақтылық және вариациялық нейрондық желі. Бағдарламада атақты адамдардың шынайы фотосуреттері оқытылды, нәтижесінде ол беттердің сенімді суреттерін жасауды үйренді. Сіз оның қаншалықты жақсы екенін өзіңіз тексере аласыз.

2. Дауыстап оқы

Нейрондық желілер арқылы сөйлеуді синтездеудің көптеген технологиялары бар. Осы мақсатта бұл үшін бағдарламалар бар, мысалы, және «». Осы жолмен жасалған сөйлеу өтпелі және шынайы болып табылады және бұл әдісті көру қабілеті нашар адамдарға арналған қолданбаларды дубляж жасаудан бастап, төмен бағамен аудиокітаптар жасауға дейін көптеген қолданулар бар.

3. Көліктерді жүргізу

Көптеген компаниялар өздігінен жүретін көліктерді көліктің болашағы ретінде қарастырады. Audi, Uber, Google, Tesla, Yandex және басқа да көптеген корпорациялардың бұл салада өзіндік әзірлемелері бар. Іс жүзінде бұл технологиялардың ешқайсысы нейрондық желілерсіз аяқталмайды. Олар көліктерге таңбалар, белгілер, басқа көліктер мен жаяу жүргіншілер жолда қайда екенін анықтауға және осы деректер негізінде шешім қабылдауға көмектеседі.

4. Фотосуреттер мен бейнелердің түсін қалпына келтіріңіз

Токиодағы Васеда университетінің ғалымдары Түс болсын! ақ-қара фотосуреттер мен бейнелерді түсті етіп жасайтын бағдарлама. Нейрондық желі суреттердегі жалпы мотивтерді анықтауды (аспан әдетте көк, ағаштар жасыл және т.б.) және объектілерді сәйкес түстермен бояуды үйренді.

5. Барлық жерде иттердің бетін қараңыз

Кең аудиторияға қол жетімді болған алғашқы нейрондық желі технологияларының бірі 2015 жылы Google компаниясының Inceptionism Inceptionism болды. Ол кескіндерді өңдеп, оларға ит беттерінің, пагодалардың және аркалардың сұлбаларын қосты. Желі қолданушылары өздерінің фотосуреттерін, әйгілі картиналарын, бейнебаяндарын және фильмдерін бағдарлама арқылы жібере бастады - бұл әдеттен тыс және қорқынышты болып шықты.

6. Музыка жазу

Кез келген сандық ақпаратты нейрондық желілерге, соның ішінде музыканы жүктеуге болады. Кейбір зерттеушілер өз бағдарламаларын атақты композиторлардың күйлеріне дайындайды. Компьютерлер әлі мағыналы композициялар шығарған жоқ, бірақ олар музыканттардың стильдерін өте жақсы көшіреді.

7. Саясаткерлерге бірдеңе айтуға мәжбүр етіңіз

Нейрондық желілерді қолданудың ең қорқыныштысы - бұл бейне синтез, атап айтқанда қоғам қайраткерлерімен. Мысалы, Вашингтон университетінің ғалымдары Барак Обаманың ерін қимылдарын аудиожазбалар негізінде жасап, оларды бейнеде алмастыратын Synthesizing Obama: Learning Lip Sync from Audio бағдарламасын әзірледі. Бұл өте сенімді болып шығады.

8. Жаяу

Google еншілес компаниясы DeepMind эксперимент жүргізді. Үш түрлі виртуалды фигура – гуманоид, екі аяғы бар таяқ және төрт аяқты доп жүруді үйренуі керек болды. Олар мұның қалай орындалатыны туралы ешқандай ақпаратқа ие болмады - тек бір нүктеден екінші нүктеге жету міндеті және олардың ғарыштағы орнын анықтауға көмектесетін сенсорлар. Жүздеген сағат жаттығудан кейін үш фигура да жүруді, жүгіруді, секіруді және тегіс емес жерлерде қозғалуды үйренді.

9. Басқару роботтары

Нейрондық желілерге негізделген технологиялар робототехникада кеңінен қолданылады. Мысалы, Дисней ғылыми-зерттеу институты жасаған робот бір, екі және үш аяқпен алға жылжи алады. Ал Starship Technologies компаниясының жеткізу роботы - бұл кедергілер мен жаяу жүргіншілерді болдырмай, көшелерде жүру.

10. Алаяқтық пен сыбайлас жемқорлықты мойындау

Нейрондық желілердің негізгі функцияларының бірі - оқиғалар арасындағы корреляцияны қоса алғанда, үлгіні тану. Бұл қаржылық аренада өте пайдалы: заңсыз әрекетті ол орын алмас бұрын болжай аласыз. Мысалы, Испанияда ғалымдар «Нейрондық желілер арқылы қоғамдық сыбайлас жемқорлықты болжау: испан провинцияларының талдауы» бағдарламасы елдің провинцияларындағы сыбайлас жемқорлықты анықтауға көмектесетін бағдарлама жасады. Кейбір банктер Citi Ventures адамдармен машиналық оқытуды және жасанды интеллектті қолданады және несие картасының алаяқтығын танитын жүйелерді пайдалануда.

11. Суреттегі мәтінді нақты уақытта аударыңыз

Нақты уақыттағы мәтінді аудару мүмкіндігі Google Translate қызметінде ұзақ уақыт бойы пайда болды, бірақ оның Google Translate телефонның нейрондық желілеріне терең үйренуді қалай сығатынын пайдаланатынын аз адамдар біледі. Олардың көмегімен бағдарлама кескіндердегі әріптер мен басқа белгілерді, тіпті бұлыңғыр, өз осінің айналасында айналдырылған, стильдендірілген немесе бұрмаланған болса да таниды. Содан кейін қолданба оларды сөздер мен сөйлемдерге салып, аударады және суретке проекциялайды. Және мұның бәрі бір секундта.

12. Көркем стильді бір кескіннен екіншісіне көшіру

2016 жылы бірнеше компания әртүрлі көркем стильде кескіндерді өңдеу технологияларын ұсынды. Prisma, DeepArt және Ostagram сияқты қолданбалар пайда болды. Prisma бірнеше жүз алдын ала жасалған сүзгілерден таңдауға мүмкіндік береді, ал Ostagram және DeepArt - стиль көзі ретінде қызмет ететін суретті немесе фотосуретті өзіңіз жүктей аласыз.

13. Дөрекі эскиздерді шынайы кескіндемеге айналдырыңыз

2019 жылдың басында NVIDIA көрсетті Genius соққысы: GauGAN Doodles-ді кереметке айналдырады, суреттерді бірнеше қарапайым пішіндерден әдемі егжей-тегжейлі суреттерге айналдыратын «Фотореалистикалық пейзаждар» бағдарламасы. Пайдаланушы бірнеше штрих жасайды, ал нейрондық желі осыдан кескін жасайды, оны алыстан қандай да бір пейзаж суретшісінің нақты кенепінен ажырату мүмкін емес. Теңіз, тастар, қала, орман, бұлттар - суретке ондаған түрлі нысандарды қосуға болады. Нейрондық желі тіпті көлеңкелердің немесе шағылысулардың қайда қажет екенін өзі анықтайды.

14. Еріндерді оқы

Google және Оксфорд университетінің ғалымдары еріндерді оқу үшін нейрондық желілерді пайдаланатын LipNet технологиясын жасады. Және ол мұны адамға қарағанда әлдеқайда дәл жасайды. Есту қабілеті бұзылған адамдар еріндерін орта есеппен 52%, ал LipNet 88% дәлдікпен оқиды.

15. Мәтіндер жазыңыз

Адамдар нейрондық желілерді және мәтінмен жұмыс істеуді үйретті. Бағдарламаларды Deep-speare жазған: Поэтикалық тілдің бірлескен нейрондық үлгісі, метр және рифма өлеңдері, қысқа әңгімелер, Уикипедияға арналған жалған мәтіндер, сериалдарға арналған сценарийлер (мысалы, Достар үшін).

Ал 2016 жылы сценариін жасанды интеллект жазған әлемдегі алғашқы «Күн көктемі» қысқаметражды фильмі жарыққа шықты. Кино мүлдем мағынасыз: компьютерлер әлі де жасауға тырысуда. Бірақ, кім біледі, бәлкім, бірнеше жылдан кейін сценарист мамандығы машинамен жасалған туындыларды монтаждаумен шектеліп қалар.