"Zeichne eine Katze in 30 Sekunden! .. Oh, ich weiß, das ist eine Katze ... oder vielleicht auch nicht" - in ungefähr diesem Format das neuronale Netzwerk Quick, Draw!

Schnell, zeichne! - Eines der neuen Spiele, die Google-Entwickler im Rahmen des AI Experiments- Projekts veröffentlicht haben . Hier werden coole Spielzeuge veröffentlicht, mit denen Ihr Kind sogar mit künstlicher Intelligenz spielen kann. Es gibt aber auch Spiele für Erwachsene.

Neben dem Vergnügen, Spiele und Unterhaltung zu spielen, bieten KI-Experimente auch einen Einblick, wozu neuronale Netze in der Lage sind und wie sie in der Praxis eingesetzt werden können. Nicht nur zum Spaß.

Giorgio Cam

aiexperiments.withgoogle.com/giorgio-cam

Das erste Spiel auf der AI Experiments-Website. Laut den Entwicklern wahrscheinlich das interessanteste. Stellen Sie das Objekt auf einem Smartphone oder PC vor das Kameraobjektiv, und das neuronale Netzwerk reimt sich sofort entsprechend dem Ergebnis der Erkennung - und setzen Sie es in Musik ein! Manchmal ist das Ergebnis sehr lustig. Besonders wenn Sie die Kamera auf ungewöhnliche Objekte richten.

Dieses Projekt verwendet MaryTTS , Tone.js und die Google Cloud Vision-API . Der Quellcode der Giorgio Cam wird wie alle anderen Spiele des Projekts veröffentlicht.

Schnell, zeichne!

quickdraw.withgoogle.com

Im Spiel Quick, Draw! Künstliche Intelligenz gibt die Aufgabe. Eine Person versucht beispielsweise schnell mit einem Finger auf dem Tablet zu zeichnen, und die KI bestimmt, was in der Abbildung dargestellt ist. Es macht Spaß, besonders wenn Sie nicht wirklich wissen, wie man zeichnet.

Was wichtig ist, das neuronale Netzwerk ist darauf trainiert, die Bewegungsrichtung des Fingers / Cursors zu überwachen. Dadurch werden Proben viel besser erkannt.

Unendliche Drum Machine

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Die Infinite Drum Machine zeigt eine Karte, auf der verschiedene Instrumentenklänge entsprechend ihrem Ähnlichkeitsgrad platziert sind. Wenn Sie die Maus über diese Wolke ziehen, werden die Sounds nacheinander abgespielt. Wenn Ihnen ein Sound gefallen hat, platzieren wir ihn auf einem Drumcomputer mit vier Spuren. Nun, dann fangen wir an zu spielen. Eine solche Anwendung wäre ein Hit bei Google Play. Wie auch die anderen Spiele auf der AI Experiments-Website.

Wie in der Beschreibung angegeben, wurde bei der Entwicklung die t-SNE- Technik verwendetd.h. nichtlineare Dimensionsreduktion und Visualisierung mehrdimensionaler Variablen (t-verteilte stochastische Nachbareinbettung). Der Algorithmus berechnet den digitalen Fingerabdruck jedes Tons und platziert ihn in einem mehrdimensionalen Raum im Verhältnis zu anderen Fingerabdrücken. Um mit einer Person zu interagieren, musste der mehrdimensionale Raum zweidimensional abgeflacht werden.

Vogelstimmen

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Wie im vorherigen Spiel organisierte das System hier mithilfe der t-SNE-Technik Tausende von Sounds in Bezug auf Ähnlichkeit. Nur die Klänge nicht von Instrumenten, sondern von Vogelstimmen. Ornithologen sammeln diese Sammlung seit Jahrzehnten.

Sache Übersetzer

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Der „Übersetzer der Dinge“ übersetzt von einer Sprache in eine andere, nicht in Wörter, sondern in Objekte. Er sagt buchstäblich laut, wie ein Objekt in der von Ihnen gewählten Sprache klingt.

Dies ist nur ein Beispiel dafür, was mit Google-Schnittstellen für maschinelles Lernen ( Cloud Vision API + Translate API ) getan werden kann - ohne etwas über maschinelles Lernen zu wissen.

AI Duett

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Ein weiteres interessantes Musikspiel von Google. Sie beginnen, eine Melodie zu spielen - und der Computer setzt sie für Sie fort, wobei Sie die schönste und logischste Fortsetzung verwenden.

Wie Sie sich vorstellen können, wurden beim Training eines neuronalen Netzwerks Tausende vorhandener Melodien gespielt. KI begann allmählich, Noten zu verstehen und Harmonie in einer melodischen Zeichnung zu erkennen. Verstehen Sie, an welchen Stellen die Melodie die Richtung ändern soll, in welchem Rhythmus die Melodie fortgesetzt werden soll usw. Er machte nach und nach eine Karte der beliebtesten, dh harmonischen Sequenzen und Übergänge.

Für ein maximales Summen des Computers ist es natürlich ratsam, ein MIDI-Keyboard anzuschließen. Dann können Sie mit AI ein vollwertiges Komponisten-Duett organisieren, indem Sie nacheinander eine Melodie spielen. Er setzt fort, was Sie begonnen haben, und Sie spielen mit seiner Version.

Visualisierung des hochdimensionalen Raums

aiexperiments.withgoogle.com/visualizing-high-dimensional-space

Dieses Experiment hilft zu verstehen, was im „Gehirn“ der künstlichen Intelligenz geschieht. Das Programm visualisiert dies auf dem Bildschirm. Hier können Sie den zuvor erwähnten mehrdimensionalen Raum mit eigenen Augen sehen und verstehen, wie die magische Technik von t-SNE funktioniert. Wie werden Daten in Räumen organisiert, in denen die Anzahl der Messungen mehr als drei beträgt?

Einer der Autoren erklärt in einem Demo-Video, dass sogar Menschen als mehrdimensionale Objekte in einem mehrdimensionalen Raum dargestellt werden können. Das ist leicht. In einer Dimension haben wir den Parameter „Geburtsdatum“ - und in dieser Dimension sind wir mit anderen ähnlichen mehrdimensionalen Objekten (Menschen) verbunden. In der nächsten Dimension haben wir den Parameter „Arbeitsplatz“ - in dieser Dimension völlig unterschiedliche Beziehungen. Usw. Absolut alle Menschen auf dem Planeten sind Teil dieses mehrdimensionalen Netzwerks. Der gleiche mehrdimensionale Raum wird für Wortbedeutungen, für Bilder, für Melodien und für alle anderen Daten erstellt. All dies wird dann in realen Anwendungen verwendet, wenn das neuronale Netzwerk lernt, Bilder zu erkennen und die Bedeutungen einzelner Wörter im Raum der Bedeutungen zu verstehen.

Die von Google entwickelte Visualisierungstechnik ist für alle Entwickler nützlich, die mit mehrdimensionalen Räumen, t-SNE und neuronalen Netzen arbeiten.

Was neuronale Netze sehen

aiexperiments.withgoogle.com/what-neural-nets-see

Ein weiteres Experiment, das die Innenseiten des „Computergehirns“ zeigt. In diesem Fall handelt es sich nicht um Messungen des mehrdimensionalen Raums, sondern um Schichten des neuronalen Netzwerks, von denen jede auf bestimmte Signale reagiert. Während der sequentiellen Verarbeitung durch viele Schichten des neuronalen Netzwerks, wobei jede nachfolgende Schicht das Ergebnis der vorherigen verarbeitet, beginnt die KI, Merkmale einer immer höheren Ebene zu erkennen.

Und denken Sie daran: Je mehr Sie mit Google Artificial Intelligence spielen, desto schneller lernt Google anhand Ihrer Zeichnungen und der Beobachtung des Verhaltens. Leider können Menschen nicht nur unterrichten, sondern auch die KI ruinieren. Zum Beispiel zeichnen viele Menschen aufgrund von Analphabetismus einen Hurrikan in Form eines Tornados. Und nach und nach wird sich das neuronale Netzwerk weigern, ein tropisches Zyklonmuster als Hurrikan zu erkennen, und nur ein Tornado-Muster wird einen Hurrikan berücksichtigen. Im Allgemeinen ist alles wie im Leben.

Acht großartige KI-Spiele von Google