Algoritmaların gözünde dünya nedir? Bazı renkli karelerle çizdiler
Annie, Wired'dan derledi
Qubit Üretildi | Genel Hesap QbitAI
Dijital asistanlardan, şifreli dijital para birimlerinden kendi kendine giden arabalara kadar, algoritmalar hayatın her yerinde.
Bu soyut bir kavramdır ve onu bilmeyen insanlar için algoritmanın çalışma mekanizmasını anlamak zordur. Londra'nın sanat ve teknoloji stüdyosu FIELD'in kreatif direktörü Marcus Wendt, "Bu sistemlere güvenip güvenemeyeceğimize veya hangisini seçebileceğimize karar vermemize hiçbir şey yardımcı olamaz." Dedi.
"Onları daha iyi anlamalıyız ve sonra hayatımıza girip girmemeye karar vermeliyiz." Wendt ekledi.
FIELD stüdyosu bu amaçla, hesaplama kodunun yapısına göre bir dizi görüntü oluşturdu. Bu yeni görsel temsil, dünyayı algoritmanın gözünden anlamanıza yardımcı olabilir.
Algoritmanın gözünde dünyanın kapısı açıldı.
Kendi kendine giden arabalar dünyayı nasıl görüyor
Güvenli bir şekilde seyahat edebilmek için, otonom araçların gerçek dünyanın haritasını çıkarması gerekir. Şu anda, algoritma video, kızılötesi, radar ve ultrasonik gibi birden çok sensörün gerçek zamanlı geri bildirimini entegre etmekten, verileri 150 işleme aşamasına kadar iletmekten ve önceki öğrenim yoluyla bilgi elde etmekten sorumludur.
Yukarıdaki resim, Google'ın resim tanıma modeline dayanmaktadır.
Algoritmanın gözündeki yüz yapısı
Bu yılın Temmuz ayında, Washington Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, sinir ağları aracılığıyla sahte ve doğru haberleri uydurabileceklerini söylediler.
Obamanın kamuya açık konuşma videoları çok olduğu ve telif hakkı kısıtlamalarına tabi olmadığı için maalesef vuruldu. Araştırmacılar algoritma modeline bir ses parçası girdiler ve model bunu söyleyerek Obama'nın bir videosunu taklit edebilir. Bu tür yanlış haberlerin olasılığı endişe vericidir.
Yukarıdaki resim Obama'nın yüz haritasında, sinir ağı farklı sesler ve yüz hareketleri arasındaki ilişkiyi öğreniyor. Renkli bloklar, ses girişinin işlenmesinde önemli bir rol oynayan yüz yapısı alanlarını temsil eder.
Görüntü oluşturma
Genel olarak, algoritmalar insan geri bildirimi alır ve ardından iyileştirmeler yapar. Ancak GAN'ın (Generative Adversarial Network) ortaya çıkışı bu kalıbı değiştirdi. GAN'da iki tür makine öğrenimi programı vardır: Oluşturucu sahte şeyler oluşturmaktan sorumludur ve ayrımcı, şeylerin doğru ve yanlışını ayırt etmekten sorumludur.
Yukarıdaki görüntüde, bu parlak renkli şeritler, ayırt edicinin iyileştirmeyi düşündüğü görüntünün bir parçasıdır.
Emlak takibi
Dijital para endüstrisi 2018'de büyümeye devam edecek. Şu anda, tüm ülkelerin hükümetleri kendi kripto para birimlerini test ediyor.
Yukarıdaki şekil, kripto para birimi eterinin blok zincirine dayalı işlemini göstermektedir.Şekildeki her kare, blok zincirinin dağıtılmış defter veri tabanındaki bir satırı temsil eder.Kare rengi, akış miktarına göre belirlenir.
sesli asistan
Alexa, Siri ve Cortana 2018'de daha akıllı hale gelecek. "Dinamik program oluşturma" adı verilen bir buluş, sesli asistanların daha karmaşık talimatları anlamasına ve bilgileri çeşitli şekillerde birleştirmesine yardımcı olacaktır.
Sesli asistana bir komut verildiğinde, teknoloji, insanın anlamını ve niyetini çıkarmak için sesi analiz edecek ve işleyecektir. Giriş ses dalgası, yukarıdaki şeklin alt katmanında görülebilir.
- Bitiş -
Samimi işe alım
Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! İlgili ayrıntılar için lütfen QbitAI diyalog arayüzünde "işe alım" kelimesini yanıtlayın.
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalayan Yazar
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri takip edin
