"¡Dibuja un gato en 30 segundos! .. Oh, lo sé, este es un gato ... O tal vez no" - en aproximadamente este formato, la red neuronal ¡Rápido, dibuja!

¡Rápido, dibuja! - Uno de los nuevos juegos que los desarrolladores de Google han lanzado como parte del proyecto AI Experiments . Aquí se publican juguetes geniales que incluso permiten que su hijo juegue con inteligencia artificial. Pero también hay juegos para adultos.

Además del placer de jugar y entretenerse, los experimentos de IA también brindan una idea de lo que las redes neuronales son capaces de hacer y cómo se pueden usar en la práctica. No solo por diversión.

Cam giorgio

aiexperiments.withgoogle.com/giorgio-cam

El primer juego en el sitio web de Experimentos AI. Probablemente el más interesante, según los desarrolladores. Coloque el objeto frente a la lente de la cámara en un teléfono inteligente o una PC, y la red neuronal hará una rima instantáneamente de acuerdo con el resultado del reconocimiento, ¡y póngalo en la música! A veces el resultado es muy divertido. Especialmente si apuntas la cámara a objetos inusuales.

Este proyecto utiliza MaryTTS , Tone.js y la API de Google Cloud Vision . El código fuente de Giorgio Cam se publica, como todos los otros juegos del proyecto.

¡Rápido, dibuja!

quickdraw.withgoogle.com

En el juego Quick, Draw! La inteligencia artificial da la tarea. Una persona intenta dibujar rápidamente, por ejemplo, con un dedo en la tableta, y la IA determina lo que se muestra en la figura. Resulta divertido, especialmente si realmente no sabes dibujar.

Lo que es importante, la red neuronal está entrenada para monitorear la dirección del movimiento del dedo / cursor. Debido a esto, reconoce las muestras mucho mejor.

Caja de ritmos infinita

aiexperiments.withgoogle.com/drum-machine

La Infinite Drum Machine muestra un mapa en el que se colocan diferentes sonidos de instrumentos según su grado de similitud. Si arrastra el mouse sobre esta nube, los sonidos se reproducirán por turnos. Si te gustó algún tipo de sonido, lo colocamos en una caja de ritmos con cuatro pistas. Bueno, entonces empezamos a jugar. Dicha aplicación sería un éxito en Google Play. Sin embargo, como el resto de los juegos en el sitio web de Experimentos AI.

Como se indica en la descripción, la técnica t-SNE se utilizó en el desarrollo, es decir, reducción de dimensión no lineal y visualización de variables multidimensionales (incrustación de vecinos estocásticos distribuidos en t). El algoritmo calcula la huella digital de cada sonido y la coloca en un espacio multidimensional, en relación con otras huellas digitales. Para interactuar con una persona, el espacio multidimensional tuvo que ser aplanado a dos dimensiones.

Sonidos de pájaros

aiexperiments.withgoogle.com/bird-sounds

Como en el juego anterior, aquí el sistema, utilizando la técnica t-SNE, organizó miles de sonidos en términos de similitud. Solo los sonidos no de instrumentos, sino de voces de pájaros. Los ornitólogos han estado recolectando esta colección durante décadas.

Traductor de cosas

aiexperiments.withgoogle.com/thing-translator

El "traductor de cosas" traduce de un idioma a otro, no palabras, sino objetos. Literalmente dice en voz alta cómo suena cualquier objeto en el idioma elegido.

Este es solo un ejemplo de lo que se puede hacer con las interfaces de software de aprendizaje automático de Google ( Cloud Vision API + Translate API ), sin siquiera saber nada sobre el aprendizaje automático.

Dueto AI

aiexperiments.withgoogle.com/ai-duet

Otro interesante juego de música de Google. Empiezas a tocar una melodía, y la computadora continúa para ti, usando la continuación más bella y lógica.

Como puede suponer, al entrenar una red neuronal, se reprodujeron miles de melodías existentes. Poco a poco, AI comenzó a comprender notas y reconocer la armonía en un dibujo melódico. Comprenda en qué lugares la melodía debe cambiar de dirección, en qué ritmo continuar la melodía, etc. Gradualmente hizo un mapa de las secuencias y transiciones armoniosas más populares.

Para obtener el máximo zumbido en la computadora, por supuesto, es recomendable conectar un teclado MIDI. Luego, con AI, puedes organizar un dueto de compositor completo tocando una melodía por turno. Él continúa lo que comenzaste, y tú juegas junto con su versión.

Visualizando espacios de alta dimensión

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

Este experimento ayuda a comprender lo que está sucediendo en los "cerebros" de la inteligencia artificial. El programa visualiza esto en la pantalla. Es aquí donde puede ver con sus propios ojos el espacio multidimensional que se mencionó anteriormente y comprender cómo funciona la técnica mágica t-SNE. Cómo se organizan los datos en espacios donde el número de mediciones es más de tres.

Uno de los autores explica en un video de demostración que incluso las personas pueden ser representadas como objetos multidimensionales en un espacio multidimensional. Es facil. En una dimensión tenemos el parámetro "fecha de nacimiento", y en esta dimensión estamos conectados con otros objetos multidimensionales similares (personas). En la siguiente dimensión, tenemos el parámetro "lugar de trabajo", en esta dimensión, relaciones completamente diferentes. Y así sucesivamente. Absolutamente todas las personas en el planeta son parte de esta red multidimensional. El mismo espacio multidimensional está construido para significados de palabras, para imágenes, para melodías y para cualquier otro dato. Todo esto se usa en aplicaciones reales cuando la red neuronal aprende a reconocer imágenes, a comprender los significados de palabras individuales en el espacio de significados.

La técnica de visualización desarrollada por Google será útil para todos los desarrolladores que trabajan con espacios multidimensionales, t-SNE y redes neuronales.

Lo que ven las redes neuronales

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

Otro experimento que muestra el interior del "cerebro de la computadora". En este caso, no estamos hablando de medidas de espacio multidimensional, sino de capas de la red neuronal, cada una de las cuales reacciona a ciertas señales. Durante el procesamiento secuencial por muchas capas de la red neuronal, donde cada capa posterior procesa el resultado de la anterior, la IA comienza a reconocer características de un nivel cada vez más alto.

Y recuerda, cuanto más juegues con Google Artificial Intelligence, más rápido aprenderá usando tus dibujos y observando el comportamiento. Desafortunadamente, las personas no solo pueden enseñar, sino también arruinar la IA. Por ejemplo, debido al analfabetismo, muchas personas dibujan un huracán en forma de tornado. Y gradualmente la red neuronal se negará a reconocer un patrón de ciclón tropical como huracán, y solo un patrón de tornado considerará un huracán. En general, todo es como en la vida.

Ocho increíbles juegos de IA de Google