"30 सेकंड में एक बिल्ली ड्रा! .. ओह, मुझे पता है, यह एक बिल्ली है ... या शायद नहीं" - लगभग इस प्रारूप में तंत्रिका नेटवर्क त्वरित, ड्रा!

जल्दी, ड्रा! - Google डेवलपर्स ने एआई एक्सपेरिमेंट्स प्रोजेक्ट के हिस्से के रूप में नए गेमों में से एक जारी किया है । कूल खिलौने यहां प्रकाशित किए गए हैं जो आपके बच्चे को कृत्रिम बुद्धि के साथ खेलने देते हैं। लेकिन वयस्कों के लिए भी खेल हैं।

गेम खेलने और मनोरंजन के आनंद के अलावा, एआई एक्सपेरिमेंट्स इस बात की भी जानकारी देते हैं कि तंत्रिका नेटवर्क क्या सक्षम हैं और उन्हें कैसे व्यवहार में उपयोग किया जा सकता है। सिर्फ मनोरंजन के लिए नहीं।

जियोर्जियो कैम

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एआई एक्सपेरिमेंट्स वेबसाइट पर पहला गेम। डेवलपर्स के अनुसार संभवतः सबसे दिलचस्प है। स्मार्टफोन या पीसी पर कैमरा लेंस के सामने ऑब्जेक्ट रखें, और तंत्रिका नेटवर्क तुरंत मान्यता के परिणाम के अनुसार एक कविता बना देगा - और इसे संगीत में डाल देगा! कभी-कभी परिणाम बहुत ही हास्यास्पद होता है। खासकर यदि आप असामान्य वस्तुओं पर कैमरे को इंगित करते हैं।

इस परियोजना में मैरीटीटीएस , टोन.जेएस और गूगल क्लाउड विजन एपीआई का उपयोग किया गया है । जियोर्जियो कैम का स्रोत कोड प्रकाशित किया गया है, परियोजना पर अन्य सभी खेलों की तरह।

जल्दी, ड्रा!

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खेल त्वरित, ड्रा में! कृत्रिम बुद्धि कार्य देती है। एक व्यक्ति, उदाहरण के लिए, टैबलेट पर उंगली से खींचने की कोशिश करता है, और एआई यह निर्धारित करता है कि आकृति में क्या दिखाया गया है। यह मज़ेदार निकला, खासकर यदि आप वास्तव में आकर्षित करना नहीं जानते हैं।

क्या महत्वपूर्ण है, तंत्रिका नेटवर्क को उंगली / कर्सर की गति की दिशा की निगरानी के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। इसके कारण, यह नमूनों को बहुत बेहतर तरीके से पहचानता है।

अनंत ड्रम मशीन

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अनंत ड्रम मशीन एक मानचित्र दिखाती है जिस पर उनकी समानता की डिग्री के अनुसार विभिन्न वाद्ययंत्र लगाए जाते हैं। यदि आप इस क्लाउड पर माउस को खींचते हैं, तो ध्वनियों को बारी-बारी से बजाया जाता है। यदि आपको किसी प्रकार की ध्वनि पसंद है, तो हम इसे चार पटरियों के साथ ड्रम मशीन पर रखते हैं। खैर, फिर हम खेलना शुरू करते हैं। ऐसा एप्लिकेशन Google Play पर हिट होगा। हालाँकि, AI प्रयोग वेबसाइट पर बाकी खेलों की तरह।

जैसा कि विवरण में कहा गया है, टी-एसएनई तकनीक का उपयोग विकास में किया गया था, अर्थात्, गैर-रेखीय आयाम में कमी और बहुआयामी चर का दृश्य (टी-वितरित स्टोचैस्टिक पड़ोसी एम्बेडिंग)। एल्गोरिथ्म प्रत्येक ध्वनि के डिजिटल फिंगरप्रिंट की गणना करता है और इसे अन्य उंगलियों के निशान के संबंध में एक बहुआयामी स्थान पर रखता है। एक व्यक्ति के साथ बातचीत करने के लिए, बहुआयामी स्थान को दो-आयामी में समतल करना पड़ा।

पक्षी लगता है

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पिछले गेम की तरह, यहाँ सिस्टम ने t-SNE तकनीक का उपयोग करके समानता के संदर्भ में हजारों ध्वनियों का आयोजन किया। केवल आवाज़ वाद्ययंत्रों की नहीं, बल्कि पक्षियों की आवाज़ों की है। ऑर्निथोलॉजिस्ट दशकों से इस संग्रह को इकट्ठा कर रहे हैं।

अनुवादक

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"चीजों का अनुवादक" एक भाषा से दूसरी भाषा में अनुवाद करता है, शब्द नहीं, बल्कि वस्तुएं। वह सचमुच जोर से कहता है कि आपकी चुनी हुई भाषा में कोई भी वस्तु कैसी लगती है।

यह केवल एक उदाहरण है कि Google मशीन लर्निंग सॉफ़्टवेयर इंटरफेस ( क्लाउड विज़न एपीआई + ट्रांसलेट एपीआई ) का उपयोग करके क्या किया जा सकता है - मशीन सीखने के बारे में कुछ भी जानने के बिना।

ऐ युगल

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Google का एक और दिलचस्प संगीत गेम। आप एक राग बजाना शुरू करते हैं - और कंप्यूटर आपके लिए इसे जारी रखता है, सबसे सुंदर और तार्किक निरंतरता का उपयोग करके।

जैसा कि आप अनुमान लगा सकते हैं, जब एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करते हैं, तो हजारों मौजूदा धुनें बजाई जाती थीं। एआई ने धीरे-धीरे नोटों को समझना शुरू किया और मेलोडिक ड्राइंग में सामंजस्य स्थापित किया। समझें कि किस स्थान पर राग की दिशा बदलनी चाहिए, किस लय में राग जारी रखना है, आदि। उन्होंने धीरे-धीरे सबसे लोकप्रिय, अर्थात् सामंजस्यपूर्ण दृश्यों और बदलावों का एक नक्शा बनाया।

कंप्यूटर पर अधिकतम चर्चा के लिए, निश्चित रूप से, मिडी कीबोर्ड को कनेक्ट करना उचित है। फिर एआई के साथ आप बारी-बारी से धुन बजाकर एक पूर्ण संगीतकार युगल को व्यवस्थित कर सकते हैं। वह जारी रखता है जो आपने शुरू किया था, और आप उसके संस्करण के साथ खेलते हैं।

उच्च आयामी स्थान की कल्पना करना

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यह प्रयोग यह समझने में मदद करता है कि कृत्रिम बुद्धि के "दिमाग" में क्या हो रहा है। कार्यक्रम स्क्रीन पर यह कल्पना करता है। यह यहां है कि आप अपनी खुद की आँखों से उस बहुआयामी स्थान को देख सकते हैं जो पहले उल्लेख किया गया था और समझ गया था कि टी-एसएनई मैजिक तकनीक कैसे काम करती है। उन जगहों पर डेटा कैसे व्यवस्थित किया जाता है जहां माप की संख्या तीन से अधिक है।

लेखकों में से एक एक डेमो वीडियो में बताते हैं कि यहां तक कि लोगों को एक बहुआयामी अंतरिक्ष में बहुआयामी वस्तुओं के रूप में प्रतिनिधित्व किया जा सकता है। यह आसान है। एक आयाम में हमारे पास "जन्म तिथि" है - और इस आयाम में हम अन्य समान बहुआयामी वस्तुओं (लोगों) के साथ जुड़े हुए हैं। अगले आयाम में, हमारे पास "कार्य का स्थान" है - इस आयाम में, पूरी तरह से अलग रिश्ते। और इसी तरह। पूरी तरह से ग्रह पर सभी लोग इस बहुआयामी नेटवर्क का हिस्सा हैं। एक ही बहुआयामी स्थान शब्द अर्थ के लिए, छवियों के लिए, धुनों के लिए, और किसी भी अन्य डेटा के लिए बनाया गया है। यह सब तब वास्तविक अनुप्रयोगों में उपयोग किया जाता है जब तंत्रिका नेटवर्क छवियों को पहचानना सीखता है, अर्थों के स्थान पर व्यक्तिगत शब्दों के अर्थों को समझने के लिए।

Google द्वारा विकसित विज़ुअलाइज़ेशन तकनीक सभी डेवलपर्स के लिए उपयोगी होगी जो बहुआयामी रिक्त स्थान, टी-एसएनई और तंत्रिका नेटवर्क के साथ काम करते हैं।

तंत्रिका नेटवर्क क्या देखते हैं

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एक अन्य प्रयोग जो "कंप्यूटर मस्तिष्क" के इनसाइड को दिखाता है। इस मामले में, हम बहुआयामी अंतरिक्ष के माप के बारे में बात नहीं कर रहे हैं, लेकिन तंत्रिका नेटवर्क की परतों के बारे में, जिनमें से प्रत्येक कुछ संकेतों पर प्रतिक्रिया करता है। तंत्रिका नेटवर्क की कई परतों द्वारा अनुक्रमिक प्रसंस्करण के दौरान, जहां प्रत्येक बाद की परत पिछले एक के परिणाम को संसाधित करती है, एआई कभी उच्च स्तर की सुविधाओं को पहचानना शुरू कर देती है।

और याद रखें, जितना अधिक आप Google आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ खेलते हैं - उतनी ही तेजी से यह आपके चित्र और व्यवहार का उपयोग करके सीखता है। दुर्भाग्य से, लोग न केवल सिखा सकते हैं, बल्कि एआई को भी बर्बाद कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, अशिक्षा के कारण, बहुत से लोग एक तूफान के रूप में तूफान खींचते हैं। और धीरे-धीरे तंत्रिका नेटवर्क एक तूफान के रूप में एक उष्णकटिबंधीय चक्रवात पैटर्न को पहचानने से इनकार कर देगा, और केवल एक तूफान पैटर्न एक तूफान पर विचार करेगा। सामान्य तौर पर, जीवन में सब कुछ वैसा ही होता है।

Google से आठ भयानक एआई गेम्स