Es scheint, dass kein Tag vergeht, ohne dass eine Nachricht mit den Worten „künstliche Intelligenz“, „neuronales Netzwerk“, „maschinelles Lernen“ durch die Nachrichten rutscht. Dies ist nicht überraschend. Die Algorithmen werden ständig verbessert und gewinnen neues Wissen, einschließlich Informationen über jeden von uns. Und dies bringt sehr interessante Zukunftsaussichten mit personalisierten Waren, Essen und Unterhaltung hervor. Aber das Wichtigste zuerst.
Was überrascht neuronale Netze?
Einige Nachrichten über die neuronalen Netze, die in den letzten Monaten vor ein paar Jahren aufgetaucht sind, könnten sicher in das Regal fantastischer Geschichten geschickt werden. Aber nein, das ist nicht fantastisch, das ist 2019.
Neuronale Netze verstehen, was Babys wollen
Forscher aus New Jersey haben ein neuronales Netzwerk entwickelt, das die Schreie von Babys voneinander unterscheiden und klassifizieren kann. Tests mit mehr als hundert (heute) Babys im Alter von 3 bis 6 Monaten haben gezeigt, dass das neuronale Netz in den allermeisten Fällen richtig versteht, was das Kind will: essen, schlafen, Windel wechseln, Aufmerksamkeit, Schmerzen oder andere Beschwerden.
Neuronale Netze beleben Bilder
Mitarbeiter des Samsung AI Center-Moskau und Spezialisten aus Skolkovo haben ein System entwickelt, mit dem seine Animation mit nur wenigen (von 1 bis 8) menschlichen Bildern (Fotos oder sogar Porträts) erstellt werden kann. Infolgedessen können wir die ziemlich realen bewegenden Gesichter von Albert Einstein, Merlin Monroe, Fjodor Dostojewski und vielen anderen betrachten. Es sieht beeindruckend aus!
Neuronale Netze erzeugen fotografische Bilder
In diesem Jahr wurden mehrere neuronale Netze vorgestellt, mit denen menschliche Skizzen schnell in real aussehende Bilder umgewandelt werden können (z. B. ein Haus in Form eines Quadrats und eines Dreiecks oder ein gemaltes Lächeln auf dem Foto einer Person).
Darüber hinaus erschienen neuronale Netze unabhängig voneinander und schufen keine Unterscheidung von realen Gesichtern von Menschen, Bildern von Tieren, Fahrzeugen, Wohnräumen und vielem mehr.
Neuronale Netze per Sprache erzeugen Porträts von Menschen
Das Massachusetts Institute of Technology überrascht weiterhin. Das von dieser Institution
vertretene neuronale
Speech2Face- Netzwerk erstellt Porträts von Personen erst, nachdem sie eine Probe ihrer Stimme gehört haben. Und schauen Sie, wie genau der Algorithmus in den meisten Fällen das Geschlecht, die Nationalität und das Alter der Menschen anzeigt. Und die Gesichter selbst sind in einigen Fällen ähnlich wie das Original ziemlich ausgeprägt.
Neuronale Netze erkennen Alter durch Augenbewegung
Und an der Universität von Minnesota wurde ein neuronales Netzwerk entwickelt, das nur durch die Flugbahn der Augen von Kindern, wenn sie verschiedene Bilder zeigten, in 83% der Fälle das Alter korrekt bestimmen konnte. Zwar nahmen nur Kinder unter 3 Jahren an den Studien teil.
Neuronale Netze schreiben „menschliche“ Texte
Anfang dieses Jahres kündigte
OpenAI die Schaffung eines neuronalen Netzwerks an, das Text schreiben kann (sei es ein Nachrichtenartikel oder eine ganze Geschichte) und nicht von menschlichen Artikeln und Werken zu unterscheiden ist. Aus Angst vor der gottlosen Verwendung des Programms zur Erstellung falscher Nachrichten präsentierte das Unternehmen dieses neuronale Netzwerk nicht der Öffentlichkeit.
Neuronale Netze erzeugen falsche Bewegungen von Personen im Video
Die Entwickler von Facebook AI Research haben ihrem neuronalen Netzwerk beigebracht, eine sich bewegende Person in einem Video zu erkennen, alles im Video außer dem erkannten Objekt zu ersetzen und der Person im Video sogar neue Bewegungen hinzuzufügen. Darüber hinaus ermöglicht ein "aufgenommenes" Videobild einer Person die Steuerung eines neuronalen Netzwerks über eine Tastatur wie in einem Computerspiel.
Neuronale Netze brechen Photoshop ab
Der Albtraum vieler ist Realität geworden - es ist ein neuronales Netzwerk entstanden, das erkennen kann, ob das Bild in Adobe Photoshop verarbeitet wurde, und dann das Originalbild neu erstellt. Bisher definiert das Programm nur ein (wenn auch das beliebteste) Tool „Face-sensitive Plastic“. Die Entwickler des neuronalen Netzwerks glauben jedoch, dass in naher Zukunft keine Bildbearbeitung unbemerkt bleiben wird.
Neuronale Netze entscheiden, was Sie zum Essen anbieten
McDonald's erwarb Dynamic Yield, ein Unternehmen, das neuronale Netze für personalisierte Werbung entwickelt. Vielleicht bieten sie Ihnen in naher Zukunft Lebensmittel an, deren Erwerb Sie mit hoher Wahrscheinlichkeit nur schwer ablehnen können.
Neuronale Netze entwickeln neue Sportarten
Bist du nicht ein Fan einer bestimmten Sportart? Vielleicht können neuronale Netze in naher Zukunft einen neuen Sport entwickeln, den Sie mögen werden. So konnte
AKQA mithilfe seiner neuronalen Netze, die auf 7300 Regeln aus 400 anderen Sportarten basierten, einen neuen
Speedgate- Sport entwickeln. Sie können sich anhand des Videos mit den Grundregeln dieses Spiels vertraut machen. In diesem Video können Sie auch sehen, wie die Entwickler des neuronalen Netzwerks Speedgate spielen.
Neuronale Netze schreiben Musik
Seit einigen Jahren gibt es Berichte, dass neuronale Netze Musik in dem einen oder anderen Stil schreiben. Anfang dieses Jahres stellte Yandex ein neuronales Netzwerk vor, das ein Stück für ein Sinfonieorchester mit Bratsche schreiben konnte. Magst du die Klassiker nicht? Dann wird Ihnen vielleicht das neuronale Netzwerk von
Dadabots gefallen , das auf dem YouTube-Kanal nonstop Werke im Stil von Death Metal komponiert.
Neuronale Netze erzeugen Alkohol
Entwickler von Fourkind und Microsoft entwickelten ein neuronales Netzwerk, das eine neue Whisky-Marke für die
schwedische Mackmyra- Brennerei schuf. In diesem Fall wurden mehr als hundert Parameter berücksichtigt - von den Zutaten und Produktionsmethoden bis zu den Besonderheiten, auf dem resultierenden Getränk zu bestehen.
Was ist mit Personalisierung?
Ein wesentlicher Teil des Lebens eines Menschen findet im Internet in verschiedenen sozialen Netzwerken statt. Es ist nicht überraschend, dass die Algorithmen von Facebook, Instagram, YouTube, Google, Amazon, Twitter usw. vielen Menschen fast besser bekannt sind als sie selbst. Und diese Richtung wird sich nur entwickeln. Ist es schlecht Es ist schwer zu sagen.
Aber es ist wahrscheinlich, dass wir eine Zukunft erwarten können, in der jeder von uns seine eigene Musik schreibt, Bilder erstellt, Geschichten komponiert und sogar bestimmte Speisen und einzigartige Getränke anbietet. Die gleichen Nachrichten für verschiedene Personen werden auf unterschiedliche Weise gehört. Eine Person sieht trockene Statistiken in zwei Zeilen, die andere - eine farbenfrohe Beschreibung eines Prozesses in Form eines langen Lesens, abhängig von den Vorlieben aller.
Übrigens können auch Filme und Fernsehsendungen durch Hinzufügen der Magie der Technologie personalisiert werden. Zum Beispiel experimentiert Netflix bereits mit Geschichten, die von den Entscheidungen und Handlungen des Betrachters abhängen. Und wenn Sie plötzlich andere Schauspieler sehen möchten, die im Film Rollen spielen? Neuronale Netze hier beginnen bereits zu retten. Die DeepFake-Technologien werden von Jahr zu Jahr besser und bald können die Gesichter, Körper und Kleidung von Persönlichkeiten im Video in wenigen Minuten ersetzt werden.
Sie können sich beispielsweise die Szene aus „Terminator 2: Doomsday“ ansehen, in der Arnold Schwarzenegger durch Sylvester Stallone ersetzt wurde.
Zusammenfassung
Und dies sind nicht alle Ereignisse, die mit neuronalen Netzen verbunden sind, nur in diesem Jahr. Angesichts der oben genannten Nachrichten ist es nicht verwunderlich, dass viele Regierungen sich zunehmend mit Fragen der künstlichen Intelligenz befassen. Am 8. Juni dieses Jahres unterzeichneten Vertreter der G20-Länder erstmals ein Dokument, das Grundsätze für die Arbeit mit künstlicher Intelligenz enthält.
Man kann zuversichtlich argumentieren, dass sich dieser Bereich noch schneller entwickeln wird, da niemand hinter dem Zug bleiben will, um an Dynamik zu gewinnen. In Russland wurde beispielsweise bei einem Treffen mit dem Präsidenten über die Entwicklung von Technologien auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz gesagt:
... Lösungen entwickeln, die bei besonderen Aufgaben die Überlegenheit der [künstlichen Intelligenz] gegenüber dem Menschen sicherstellen können. Und bis 2030 müssen wir bei einer Vielzahl von Aufgaben menschliche Exzellenz sicherstellen.