Anlar'ın ekranını kaydırmak için Google'ın "You Draw I Guess" yapay zeka sürümünün arkasındaki ilke budur!
Kaynak: NetEase Intelligence
Bu makale hakkında 1700 Word, önerilen okuma 6 dakika.
Google, AI yeteneklerini insanların duymak ve görmek istediği şekilde "gösterme" konusunda her zaman iyidir.
Herkesin Google yapay zekası hakkındaki kavrayışı Go AI Alpha Dog ile başlamalıdır, ancak burada bitmez.
Dün, Google ilk WeChat uygulaması olan "Xiaoge Resmi Tahmin Et" uygulamasını başlattı. Bu, Google AI'dan ilginç bir sosyal WeChat uygulamasıdır. Kullanıcılar sınırlı bir süre içinde çizim ve karalama yapabilir. Her deneyim turunda kullanıcılar Günlük ihtiyaçların bir resminin (köpek, saat veya ayakkabı gibi) belirli bir süre içinde ana hatlarının çizilmesi gerekir ve yapay zekanın resimdeki nesneyi süre bitmeden tahmin etmesi gerekir.
20 saniye içinde çiziminiz Google'ın yapay zekası tarafından tahmin edilirse, seviyeyi geçersiniz, aksi takdirde oyun biter ve arkadaşlarınız arasında sıralamanızı saymak için bir lider panosu vardır. Bu aynı zamanda WeChat mini oyunlarının olağan sosyal sektörüdür.
Yukarıdaki resimde gösterildiği gibi, oyunun çalıştırılması kolaydır. Bir sonraki adım, AI ile "çizersiniz ve tahmin ederim" konusunda zımni bir anlayışa ulaşmaktır. Birden fazla turda tahmin ederseniz, oyunun sürekli kilidini açacak ve ardından ruhunuzu test etmek için arkadaş çevresinin tepesine tırmanacaksınız. El çekme zamanı geldi.
Editörün arkadaş çevresinden bu çalışmayı hissetmekten çekinmeyin.
Elbette ağlayan ve herkesin yorum yapması için bağıran insanlar da var ... Yapay zekanın tahmin etmediği bu tablolar için kim suçlanacak?
Herkes eğlenirken birçok netizen iç çekti: AI düşündüğümden daha iyi. Bazı netizenler şöyle dedi: Bu oyun aslında oldukça sıkıcı, sadece gelin ve deneyin.
"Guess the Painting Little Song" arkasında 50 milyondan fazla var.
Elle çizilmiş eskiz verileri
Resmi tahmin edin Xiaoge, 50 milyondan fazla elle çizilmiş eskizden oluşan bir veri grubundan türetilen Google AI'dan bir sinir ağı tarafından yönlendiriliyor. Daha önce Google tarafından başlatılan benzer oyunda "Quick, Draw!" Da bu sinir ağı hakkında daha fazlası var Guessing Xiaoge ile ilgileniyorsanız, oyunu PC'de oynamak için Google Quick, Draw! 'U da kullanabilirsiniz.
Aşağıdaki şekilde gösterildiği gibi, Google'ın tüm tahmin soruları aslında çok sayıda elle çizilmiş eskiz veri grubuna sahiptir. Bir tarafa çizim yaparsınız ve diğer taraftaki sinir ağı hızlı karşılaştırma yapar.
Muzları tıkladığımızda, önünüzde sayısız türde elle boyanmış muzun belirdiğini görebiliriz.
Yüzlerle ilgili veriler aşağıdadır. Her tür yüze bakmak oldukça ilginçtir. Google'ın elle çizilmiş eskiz veri grubunda vuruş sırasının kaydedildiğini belirtmek gerekir. Fareyi Herhangi bir yüzde, çizim işlemi otomatik olarak görünecektir.
Bunu görünce, yapay zekanın bundan başka bir şey olmadığını söylemek ister misiniz, sadece verilere dayalı bir karşılaştırma ... Dış kuvvetler kullanmadan ne çizdiğimi tahmin etmek yeterince sihirli değil.
Bir dereceye kadar söylenebilir, ancak bu doğru değil. Aslında, AI aynı zamanda birçok karmaşık iş de yaptı. Google'ın "Resmi Tahmin Et" açıklaması şunu söylüyor: Bilgisayarlar her zaman akıllıydı ve şimdi Yapay zekadan sonra bilgisayarlar bir Doğal, insanlara daha yakın Dünyayı anlamadaki heyecan verici yeni gelişmelerden biri, bilgisayarın giriş görsel bilgilerini doğrudan anlamasına ve böylece dünyayı "görmesine" olanak tanıyan bilgisayar görme teknolojisidir.
Google, bu teknolojinin yalnızca bir video görüşmesinde arkadaşlarınızı tanımlayıp ilgili etiketleri ekleyebileceğini, aynı zamanda insan fundus görüntülerinin teşhisinde erken diyabet semptomlarının belirlenmesine yardımcı olabileceğini söyledi. Ve teşekkürler "Nöral ağlar" Teknoloji, bazıları son derece zor şeyler gibi görünüyor, bilgisayarlar da çok iyi başa çıkabilir: örneğin, kaba bir taslak ne olduğunu belirleyebilir. Artık bilgisayar, üzerine karaladığınız kulaklardaki mürekkep lekesinin bir panda olabileceğini "görebilir".
"Sinir ağı" teknolojisi nedir?
Neural Network (NN) veya Neural Network, makine öğrenimi ve bilişsel bilim alanında, biyolojik sinir ağlarının (hayvanın merkezi sinir sistemi, özellikle beyin) yapısını ve işlevini taklit eden matematiksel bir model veya hesaplama modelidir. , İşlevi tahmin etmek veya yaklaştırmak için kullanılır.
Sinir ağı, çok sayıda yapay nöronun bağlanmasıyla hesaplanır.Çoğu durumda, yapay sinir ağı iç yapıyı dış bilgilere dayanarak değiştirebilir.Uyarlanabilir bir sistemdir ve genel olarak öğrenme işlevine sahiptir. Tipik bir sinir ağı aşağıdaki üç bölümden oluşur:
- Yapı (Mimari);
- Motivasyon işlevi (Etkinlik Kuralı);
- Öğrenme Kuralı (Öğrenme Kuralı).
Geoffrey Hinton, sinir ağlarının babası ve derin öğrenmenin yaratıcısı olarak bilinir.
Google'ın beyin ekibinin tanrı düzeyindeki figürüne ve Toronto Üniversitesi Vektör Enstitüsü'nden bir profesöre göre, eğer köpekler ve kedilerin kültürel açıdan iki farklı cinsiyet olarak tanımlanması gerekiyorsa, köpekler erkek, kediler ise Dişi, bu tanımda mantık yok (ve çok cinsiyetçi), ancak çağrışımlarımız ve analojilerimiz bize köpeklerin saldırgan, kabarık ve beceriksiz; kedilerin kurnaz, zeki ve uysal olduğunu söylüyor. İlki erkek, ikincisi kadın karakterlidir.Bunun nedeni mantıkla kanıtlanamaz ama beynimizde mevcuttur.
Makinelerin bu aynı görünüşleri sezgisel olarak algılayabileceği fikri şiirsel bir çekiciliğe sahiptir.Bilgi, yaşamda biriken anlam ve deneyimden gelir, varoluşun gizemli bir özüdür.
Geoffrey Hinton sinir ağlarının güzelliğini incelemeye devam ediyor, ancak bugün cazibesini şimdiden kolayca hissedebiliyoruz. Sizce "Resim Şarkısını Tahmin Et" eğlenceli mi? Ya da herhangi bir fikriniz varsa, lütfen yorum bırakın.
