Новости

Шесть областей, в которых ИИ превосходит людей

Если человеческий мозг может одновременно обрабатывать сразу несколько различных вещей, то современная робототехника «мыслит», скорее, линейно. Между тем, существует несколько областей, где люди уже уступают искусственному интеллекту. Медиа-проект Hightech приводит шесть направлений, в которых, согласно исследованию издания VentureBeat, ИИ демонстрирует лучшие достижения по сравнению с человеком.

Видеоигры

Алгоритму глубокого обучения с поддержкой DeepMind удалось научиться играть в видеоигру Breakout без предварительного программирования. Далее специалисты по искусственному интеллекту стали обучать компьютер играть в другие различные игры – World of Warcraft, Doom Space Invaders, Pong. И на большинстве представленных игровых платформ ИИ уже значительно опережает продвинутых геймеров.

Распознавание предметов и картинок

Создатель искусственной нейронной сети Джеффри Хинтон изобрел особые капсульные сети, которые практически вдвое уменьшили количество ошибок в текстах, требующих распознавания игрушки. Благодаря применению множества капсул машина научилась лучше опознавать предметы, причем даже в том случае, если их визуальный облик существенно отличается от того, который она знала ранее. В качестве другого примера можно привести алгоритм PlaNet от Гугла, который гораздо лучше, чем человек, определяет место, где была сделана фотография.

Моделирование художественного стиля

Нейронные сети способны определить способ нанесения мазков и применяемую цветовую гамму в конкретном художественном произведении, а затем перенести особенности изученного стиля на новую картину. Примером тому служит компания DeepArt.io, которая занимается созданием приложений для применения сотен разных стилей к фотоснимкам. Данный метод также применялся программистом Джином Коганом, который сымитировал «Мона Лизу» в стилях других живописцев – Моне, Ван Гога, Пикассо.

Дизайн сайтов

Посредством интеграции искусственного интеллекта в программы по разработке дизайна интернет-ресурсов можно гораздо быстрее модернизировать и поддерживать актуальность вебсайтов, чем это получается у человека. Технология базируется на статистических данных мнения пользователей относительно дизайна той или иной платформы. Многие создатели сайтов уже используют данную методику либо собираются ее применять.

Распознавание и воспроизведение голоса

В минувшем году Baidu представила общественности Deep Speech, а Гугл выпустил WaveNet — сети глубокого обучения, которые умеют слушать человеческую речь, генерировать ее и пытаются воспроизводить в автоматическом режиме. Еще одним примером подобных достижений выступает система LipNet, разработанная программистами компании DeepMind и учеными из Оксфордского Университета. Читая по губам, технология способна добиваться успеха в 93% случаев, в то время как среднестатистические показатели человека составляют не более 52%. Группе специалистов из Университета Вашингтона удалось создать систему, которая синхронизирует аудиозапись с видеоролика.

Прогнозы

Ученый Тимнит Гебру из Стэнфорда принял решение взять 50 миллионов картинок из Google Street View и исследовать их на предмет возможностей сети глубокого обучения. Система сумела определить свыше 22 миллионов автомобилей на изображениях, указав их модель, марку и год выпуска. Затем ИИ связал полученные данные с политическими убеждениями собственников транспортных средств. Второй пример прогнозирования – технология Google Sunroof. Искусственный интеллект способен высчитать объемы энергии, которую будут вырабатывать солнечные батареи на кровле конкретного дома, используя для анализа фотографии с воздуха.

Смотрите также