ثماني ألعاب AI رائعة من Google
"ارسم قطة في 30 ثانية! .. أوه ، أعلم ، هذه قطة ... أو ربما لا" - في هذا التنسيق تقريبًا الشبكة العصبية Quick، Draw!سريع ، رسم! - إحدى الألعاب الجديدة التي أصدرها مطورو Google كجزء من مشروع تجارب الذكاء الاصطناعي . يتم نشر الألعاب الرائعة هنا حتى تسمح لطفلك باللعب بالذكاء الاصطناعي. ولكن هناك ألعاب للبالغين أيضًا.بالإضافة إلى متعة اللعب والترفيه ، توفر تجارب AI أيضًا بعض الأفكار حول ما هي الشبكات العصبية القادرة وكيف يمكن استخدامها عمليًا. ليس فقط للمتعة.كاميرا جورجيو
aiexperiments.withgoogle.com/giorgio-camاللعبة الأولى على موقع تجارب AI. ربما الأكثر إثارة للاهتمام ، وفقا للمطورين. ضع الكائن أمام عدسة الكاميرا على هاتف ذكي أو كمبيوتر شخصي ، وستعمل الشبكة العصبية على الفور على إنشاء قافية وفقًا لنتائج التعرف - ووضعها في الموسيقى! في بعض الأحيان تكون النتيجة مضحكة للغاية. خاصة إذا وجهت الكاميرا إلى أشياء غير عادية.
يستخدم هذا المشروع MaryTTS و Tone.js و Google Cloud Vision API . يتم نشر شفرة المصدر لكاميرا Giorgio Cam ، مثل جميع الألعاب الأخرى في المشروع.سريع ، رسم!
quickdraw.withgoogle.comفي اللعبة سريعة ، رسم! الذكاء الاصطناعي يعطي المهمة. يحاول الشخص الرسم بسرعة ، على سبيل المثال ، بإصبع على الجهاز اللوحي ، ويحدد الذكاء الاصطناعي ما هو موضح في الشكل. اتضح متعة ، خاصة إذا كنت لا تعرف حقا كيفية الرسم.ما هو مهم ، يتم تدريب الشبكة العصبية لمراقبة اتجاه حركة الإصبع / المؤشر. ونتيجة لذلك ، يتعرف على العينات بشكل أفضل.آلة طبل لا نهائية
aiexperiments.withgoogle.com/drum-machineتعرض آلة الطبل اللانهائي خريطة يتم فيها وضع أصوات الأجهزة المختلفة وفقًا لدرجة التشابه. إذا سحبت الماوس فوق هذه السحابة ، فسيتم تشغيل الأصوات بدورها. إذا كنت تحب نوعًا من الصوت ، فإننا نضعه على آلة طبل بأربعة مسارات. حسنا ، ثم نبدأ اللعب. سيكون مثل هذا التطبيق ناجحًا على Google Play. ومع ذلك ، مثل بقية الألعاب على موقع تجارب AI.كما هو موضح في الوصف ، تم استخدام تقنية t-SNE في التطوير، أي تقليل البعد غير الخطي وتصور المتغيرات متعددة الأبعاد (تضمين الجوار العشوائي الموزع على شكل t). تحسب الخوارزمية البصمة الرقمية لكل صوت وتضعه في مساحة متعددة الأبعاد ، فيما يتعلق ببصمات الأصابع الأخرى. للتفاعل مع شخص ما ، يجب تسوية الفضاء متعدد الأبعاد إلى ثنائي الأبعاد.أصوات الطيور
aiexperiments.withgoogle.com/bird-soundsكما في اللعبة السابقة ، نظم النظام ، باستخدام تقنية t-SNE ، آلاف الأصوات من حيث التشابه. فقط أصوات الآلات ، ولكن أصوات الطيور. جمع علماء الطيور هذه المجموعة منذ عقود.مترجم الشيء
aiexperiments.withgoogle.com/thing-translatorيترجم "مترجم الأشياء" من لغة إلى أخرى ، وليس الكلمات ، ولكن الأشياء. يقول حرفيا بصوت عال كيف يبدو أي كائن في لغتك المختارة.هذا مجرد مثال واحد على ما يمكن فعله باستخدام واجهات برامج التعلم الآلي من Google ( Cloud Vision API + Translate API ) - دون معرفة أي شيء عن التعلم الآلي.AI Duet
aiexperiments.withgoogle.com/ai-duetلعبة موسيقية أخرى مثيرة للاهتمام من Google. تبدأ في العزف على اللحن - ويستمر الكمبيوتر في ذلك نيابة عنك ، باستخدام أجمل استمرار ومنطقي.كما قد تخمن ، عند تدريب شبكة عصبية ، تم تشغيل الآلاف من الألحان الموجودة. بدأت منظمة العفو الدولية تدريجيًا في فهم الملاحظات والتعرف على الانسجام في الرسم اللحني. افهم الأماكن التي يجب أن يغير فيها اللحن الاتجاه ، وفي أي إيقاع لمواصلة اللحن ، إلخ. قام تدريجياً بعمل خريطة لأكثر التسلسلات والانتقالات المتناغمة شيوعًا.للحصول على أقصى قدر من الضجيج للكمبيوتر ، بالطبع ، من المستحسن توصيل لوحة مفاتيح MIDI. ثم مع الذكاء الاصطناعي ، يمكنك تنظيم دويتو مؤلف موسيقي كامل من خلال العزف على اللحن بدوره. يواصل ما بدأته ، وتلعب مع نسخته.تصور مساحة عالية الأبعاد
aiexperiments.withgoogle.com/visualizing-high-dimensional-spaceتساعد هذه التجربة على فهم ما يحدث في "أدمغة" الذكاء الاصطناعي. يتصور البرنامج هذا على الشاشة. هنا يمكنك أن ترى بأم عينيك المساحة المتعددة الأبعاد التي تم ذكرها سابقًا وفهم كيفية عمل تقنية t-SNE السحرية. كيف يتم تنظيم البيانات في المساحات حيث يكون عدد القياسات أكثر من ثلاثة.يشرح أحد المؤلفين في مقطع فيديو توضيحي أنه حتى الأشخاص يمكن تمثيلهم كأجسام متعددة الأبعاد في مساحة متعددة الأبعاد. إنه سهل. في أحد الأبعاد لدينا المعلمة "تاريخ الميلاد" - وفي هذا البعد نحن متصلون بأشياء أخرى متعددة الأبعاد مماثلة (الأشخاص). في البعد التالي ، لدينا المعلمة "مكان العمل" - في هذا البعد ، علاقات مختلفة تمامًا. وهكذا دواليك. بالتأكيد جميع الناس على هذا الكوكب هم جزء من هذه الشبكة متعددة الأبعاد. تم بناء نفس المساحة متعددة الأبعاد لمعاني الكلمات والصور والألحان وأي بيانات أخرى. يتم استخدام كل هذا بعد ذلك في التطبيقات الحقيقية عندما تتعلم الشبكة العصبية التعرف على الصور ، لفهم معاني الكلمات الفردية في مساحة المعاني.ستكون تقنية التصور التي طورتها Google مفيدة لجميع المطورين الذين يعملون مع مساحات متعددة الأبعاد و t-SNE والشبكات العصبية.ماذا ترى الشبكات العصبية
aiexperiments.withgoogle.com/what-neural-nets-seeتجربة أخرى تظهر داخل "عقل الكمبيوتر". في هذه الحالة ، نحن لا نتحدث عن قياسات الفضاء متعدد الأبعاد ، ولكن عن طبقات الشبكة العصبية ، التي يتفاعل كل منها مع إشارات معينة. أثناء المعالجة المتسلسلة بواسطة العديد من طبقات الشبكة العصبية ، حيث تعالج كل طبقة لاحقة نتيجة الطبقة السابقة ، يبدأ الذكاء الاصطناعي في التعرف على ميزات مستوى أعلى من أي وقت مضى.
وتذكر أنه كلما لعبت مع الذكاء الاصطناعي من Google - كلما تعلمت بشكل أسرع باستخدام رسوماتك وسلوك المراقبة. لسوء الحظ ، لا يستطيع الناس التدريس فحسب ، بل يمكنهم أيضًا تدمير الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، بسبب الأمية ، يرسم الكثير من الناس إعصارًا على شكل إعصار. وبالتدريج سترفض الشبكة العصبية التعرف على نمط الإعصار المداري كإعصار ، ولن يعتبر إعصار سوى نمط إعصار. بشكل عام ، كل شيء كما في الحياة. Source: https://habr.com/ru/post/ar399321/
All Articles