Онлайн-платформа машинного обучения ответит пользователю гифкой c котиком
Компания Google представила эксперимент Teachable Machine. Это платформа машинного обучения, которая позволяет пользователю самостоятельно тренировать нейросеть, при этом система может реагировать на знакомые образы звуками или GIF-анимацией. Демо-версия доступна на сайте проекта.
Машинное обучение обычно требует навыков программирования и большого количества данных, что мешает пользователям экспериментировать с новой технологией. Чтобы решить эту проблему, компания Google в 2016 году создала проект AI Experiment. Он должен на простых примерах продемонстрировать всем желающим возможности искусственного интеллекта. В число экспериментов вошли Quick, Draw!, в котором компьютер угадывает объект по наброску, музыкальный бот AI Duet и система The Infinite Drum Machine для составления ритмов из звуков.
Теперь сотрудники Google (вне проекта AI Experiment) представили программу Teachable Machine, которая поможет пользователю понять, как работают нейросети. Для эксперимента нужна только веб-камера: человек совершает перед ней определенное действие, а система его запоминает и реагирует на повторение движения привязанной анимацией, звуком или фразой.
Чтобы Teachable Machine научилась распознавать движения, необходимо около 30 кадров. Для начала тренировки пользователь должен зажать кнопку «train» на несколько секунд и сделать определенный жест или продемонстрировать компьтеру какой-либо предмет. После этого действие вручную привязывается к картинке или звуку. При повторении движения система будет показывать оценку вероятности того, что она угадала его правильно.
Исходный код Teachable Machine доступен на GitHub. Google создала игру совместно с разработчиками компаний Støj и Use All Five.
Ранее компания Google использовала искусственный интеллект для улучшения разрешения фотоснимков и управления энергоэффективностью своих дата-центров. Также одно из популярных направлений использования алгоритмов искусственного интеллекта в Google — перевод текста.
Кристина Уласович
Как сейчас выглядит нейрогенеративное искусство и что с ним будет дальше
Когда работаешь с новостями науки, иллюстрации — это сложно. Ладно еще, когда речь о каком-то наглядном поведенческом эксперименте. Но когда у тебя доказательство математической теоремы или демонстрация тонкого эффекта из области квантовой химии, где в качестве иллюстративного материала в лучшем случае графики — приходится думать. Думать долго и отчаянно. Так что когда разработчики нейросетей начали сначала делиться успехами своих детищ в живописи, а после запустили сервисы нейрогенерации изображений мы, конечно, очень обрадовались. Но простая генерация картинок в ответ на набор слов — это еще не очень интересно. Поэтому мы пошли к Илье Яцкевичу и Алексею Устьянцеву, которые занимаются нейрогенеративным искусством, чтобы они попробовали себя в роли иллюстраторов научных новостей — а потом поговорили с ними о том, как меняют их работу рисующие машины.