Googleのコンピューター脳によって作成された猫の顔。 Googleの好意による画像。
数ヶ月前に、Googleは私たちと別の課題を共有しました。 それはドライバーレス車ほど空想的ではなく、拡張現実眼鏡のように激烈にセクシーではありませんでしたが、最終的には両方よりも大きくなる可能性があります。 実際、それにより、両方がさらに動的になります。
Googleが行ったことは、合成脳、または少なくとも視覚情報を処理する部分を作成することでした。 技術的には、16, 000台のコンピュータープロセッサから成る小さな軍隊であるニューラルネットワークの機械的なバージョンを構築し、協力して実際に学習することができました。
当時、ほとんどの注意はそれらすべてのマシンが学んだこと、主にYouTubeで猫を識別する方法に集中していました。 そのため、コンピューターがなぜこんなに多くの猫がトイレを洗っているのか疑問に思っているのではないかと、多くのひどい話をした。
しかしGoogleは、科学者が長年にわたって探求してきた道を進んでおり、コンピューターを使用して人間の脳細胞の接続と相互作用を模倣して、機械が実際に学習を開始するというアイデアを実現しました。 違いは、検索の巨人が、ほとんどの企業ができないリソースとコンピューティングパワーをマーシャリングできることです。
顔はおなじみです
10日間、ノンストップで1, 000台のコンピューター（16, 000プロセッサーを使用）で、1, 000万の異なるYouTubeビデオから撮影したランダムなサムネイル画像を調べました。 また、ニューラルネットワークは非常に大きいため（10億を超える接続があったため）、実際の人間の指導なしで、独自に機能を識別することを学ぶことができました。 ネットワークは、大量の情報を吸収し、データ間の関係を認識することで、基本的に猫の概念を学びました。
印象的。 しかし、知識の領域では、これが大きな歓喜の原因ですか？ はい、そうです。 結局、一緒に動作するすべての機械が、猫のどの特徴が注目に値し、どのパターンが重要であるかを決定することができたので、どの特定の形を探すべきかを人間に言われるのではありません。 そして、多くの繰り返しを通じて得られた知識から、ニューラルネットワークは猫の顔の独自のデジタル画像を作成することができました。
それは人工知能にとって大きな前進です。 また、Googleにとっても良い見返りがあるでしょう。 プロジェクトに携わった研究者の1人であるジェフディーンというエンジニアは最近、MITのテクノロジーレビューで、彼のグループは画像とテキストを一緒に理解するコンピューターモデルをテストしていると語った。
「あなたはそれを「ネズミイルカ」にし、ネズミイルカの写真を与えます」とディーンは説明しました。 「ネズミイルカの写真を撮ると、「ネズミイルカ」という言葉になります。」
そのため、Googleの画像検索は、写真に含まれているものを識別するために付随するテキストにはるかに依存しなくなる可能性があります。 また、ビデオから追加の手がかりを収集できるため、同じアプローチを音声認識の精度向上に適用する可能性があります。
アルゴリズムを使用して、音声や画像などのさまざまな種類のデータでさえも、多くのデータストリームを吸収して織り込む機能が、Googleの無人運転車をより自律的にするのに役立つことは間違いありません。 Googleメガネでも同じです。
しかし、今では一点の視点です。 Googleのすべての進歩については、Googleにはまだ本物まで測定するための長い道のりがあります。 10億の接続を持つ大規模なニューラルネットワークは、ニューロンとシナプスの観点から見ると、人間の脳の視覚皮質の100分の1の大きさです。
知性の問題
人工知能の最近の開発は次のとおりです。
- 蜂、または蜂ではない：英国の科学者チームは、ミツバチの脳の正確なモデルを作成しようとしています。 視覚や香りなど、ミツバチの知覚を構成する主要なシステムを再現することにより、研究者は最終的に小型の飛行ロボットに人工ミツバチの脳を設置できることを望んでいます。
- しかし、それはカバーを考慮に入れていますか？： Booksaiと呼ばれる新しいソフトウェアは、人工知能を使用して、あなたがすでに読みたいと知っているもののスタイル、トーン、気分、ジャンルに基づいて本を推薦します。
- 私はいつもこれをよく見ますか？：イェールの科学者は、鏡で自分自身を認識することができるロボットをプログラムしました。 理論的には、それにより、ニコという名前のロボットは、その環境や人間とよりうまく対話できるようになります。
- もう宇宙に迷いません：ドイツの天文学者は、人工知能アルゴリズムを開発して、宇宙の構造とダイナミクスを驚くほど正確にチャート化して説明できるようにしました。
- 歩き方： MITの科学者は、歩いたばかりの場所のリアルタイムマップを作成するウェアラブルインテリジェントデバイスを作成しました。 最初の対応者が災害時の捜索と救助を調整するのを支援するツールとして設計されています。
ビデオボーナス：フランスでは、他のどこで？-発明者は、ブドウの木を剪定するだけでなく、各植物の特定のニーズを記憶する知能を持つロボットを作成しました。 そして今、ブドウを選ぶことを学んでいます。
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