Cпецпроекти

Google запустил новый эксперимент. Он объясняет, как работает машинное обучение. Попробуйте сами!


0 224 26

Как работает искусственный интеллект? Один из лучших способов понять это – попробовать самому. Поэтому советуем ознакомиться с небольшим экспериментом от Google: Teachable Machine – это идеальное и простое объяснение того, на что способен современный искусственный интеллект, а на что – нет.

Вам потребуется веб-камера, чтобы самостоятельно обучить ИИ. Далее просто нажмите кнопки «train green/purple/orange», и машина запишет все, что сможет увидеть через вашу вебку. Как только ИИ обработает информацию, то начнет выводить все, что вам нравится (фото, GIF, звуковой эффект или какая-либо речь). Это просто: он, всего лишь, видит объект или активность, которому вы его обучали, и показывает что-то подобное вам. Искусственный интеллект способен узнавать комнатные растения и отвечать вам соответствующими фото, например. Другие пользователи научили ИИ играть на воздушной гитаре по команде.

Все это довольно забавно, но также демонстрирует некоторые фундаментальные аспекты машинного обучения. Во-первых, программы, подобные этим, учатся на примере. Они смотрят, видят что-то, помнят это. Во-вторых, им нужно много примеров, чтобы научиться. И в-третьих, самое главное: их понимание мира поверхностно и легко ломается.

Если мы говорим, что «научили» машину распознавать комнатные растения, то правда состоит в том, что мы только научил его распознавать неопределенно зеленый и нечеткий массив пикселей. ИИ не видит папоротник спаржи и не думает: “Интересно, почему тысячелетиями люди восторгаются комнатным растениями? Я слышал, что они не могут позволить себе дома, но, возможно, домашние городские джунгли спасают их”. Машина просто знает, что это пиксели, которые она может видеть, а любая дополнительная информация должна быть отдельно запрограммирована.

Все это стоит вспомнить в следующий раз, когда вы читаете о машинах или искусственном интеллекте. Да, в последние годы в этой области произошли огромные огромные успехи, но создаваемые алгоритмы не столь умны, как хотелось бы. Другими словами, они все еще учатся.

#bit.ua
Читайте нас у
Telegram
Ми в Телеграмі
підписуйтесь

Прокоментувати

Такий e-mail вже зареєстровано. Скористуйтеся формою входу або введіть інший.

Ви вказали некоректні логін або пароль

Вибачте, для коментування необхідно увійти.

Повідомити про помилку

Текст, який буде надіслано нашим редакторам: