r   e   k   l   a   m   a
r   e   k   l   a   m   a

Wolfram Alpha nauczył się rozpoznawać obrazy – sprawdź, jak poradzi sobie z twoimi zdjęciami

Strona główna AktualnościOPROGRAMOWANIE

Wolfram Alpha od lat już zachwyca swoimi możliwościami w zakresie przetwarzania ustrukturyzowanej wiedzy. Widać to nie tylko w kwestiach akademickich, takich jak np. rozwiązywanie problemów matematycznych, ale też w umiejętności odpowiadania na czasem bardzo dziwne pytania, np. o to, czy jesteśmy już pijani, czy jakie samoloty mamy nad głową. Nowa funkcja Wolframa zrobiła na nas jednak jeszcze większe wrażenie. Maszyna obliczeniowa dla wiedzy uczy się rozpoznawać obrazy – i idzie jej to nadspodziewanie dobrze.

Dla człowieka rozpoznanie tego, co przedstawia fotografia, jest w większości wypadków banalnym zadaniem. Dla komputerów jest to jednak zadanie skrajnie trudne, przez całe dziesięciolecia było świętym Graalem informatyków pracujących nad sztuczną inteligencją. Stephen Wolfram, uważający się (czy słusznie czy niesłusznie – nie nam to rozstrzygać) za jednego z wiodących ekspertów w tej dziedzinie, pochwalił się właśnie przynajmniej częściowym rozwiązaniem tego problemu. Wolfram Alpha wzbogacił się o funkcję ImageIdentify, dzięki której możemy zadać maszynie pytanie o to, co przedstawia dany obraz i uzyskać odpowiedź, często zaskakująco dobrą.

Testem możliwości nowej funkcji jest witryna ImageIdentify.com, przez którą możemy wgrać do Wolframa Alpha dowolny obrazek, a sztuczna inteligencja spróbuje powiedzieć, co na nim „zobaczyła”. Ekscentryczny uczony twierdzi, że w większości wypadków odpowiedzi są poprawne. Z naszego eksperymentu wynika, że wcale tak dobrze nie jest – przetestowaliśmy ok. 20 zdjęć wziętych z pierwszej strony reddita. Spośród nich cztery zostały dobrze zidentyfikowane, a w trzech wypadkach odpowiedzi były ogólne, ale do zaakceptowania. W pozostałych wypadkach było tragicznie – szczególnie gdy w grę wchodziły zdjęcia ludzi, w szczególności młodych kobiet. Bardzo dobrze za to Wolfram Alpha radzi sobie z rozpoznawaniem zdjęć zwierząt.

r   e   k   l   a   m   a

Osiągnięcie na pewno bardzo ciekawe, co z tym jednak w praktyce można zrobić? Stephen Wolfram podkreśla, że siłą tego rozwiązania jest możliwość wykorzystania rozpoznawania obrazów bezpośrednio w języku Wolfram Language, gdzie zawartość obrazu możemy wykorzystać jako parametr funkcji i poddać dalszemu przetwarzaniu. W jednej linijce można w ten sposób napisać program, który będzie generował chmurę tagów wyświetlających informacje taksonomiczne o rozpoznanym zwierzęciu. Rozpoznawanie obrazów staje się dostępne dla każdego programisty.

Na łamach bloga uczonego można poczytać o trenowaniu sieci neuronowych (i jakżeby inaczej, ich powiązaniach z automatami komórkowymi) , punktach stałych, atraktorach i wyzwaniach, jakie stoją przed osiągnięciem ludzkiego poziomu przez rozpoznające obrazy maszyny. Stephen Wolfram zauważa liczne analogie między tym, jak trenował swój system na kilku milionach przykładowych obrazów, a jak trenowani są w tym zadaniu ludzie w pierwszych latach swojego życia. Jego rozważania pozwalają lepiej zrozumieć, dlaczego odpowiedzi ImageIdentify są czasem tak osobliwe, a może nawet zyskać pewien intuicyjny wgląd w to, jak sztuczna inteligencja może myśleć, dlatego polecamy bliższe zapoznanie się z tym wpisem.

A jeśli chcecie sami pobawić się w rozpoznawanie obrazów, to webowy interfejs Wolframa Alpha tylko na to czeka – wgrane obrazy są wykorzystywane do dalszego ulepszania AI.

© dobreprogramy
r   e   k   l   a   m   a
r   e   k   l   a   m   a

Komentarze

r   e   k   l   a   m   a
r   e   k   l   a   m   a
Czy wiesz, że używamy cookies (ciasteczek)? Dowiedz się więcej o celu ich używania i zmianach ustawień.
Korzystając ze strony i asystenta pobierania wyrażasz zgodę na używanie cookies, zgodnie z aktualnymi ustawieniami przeglądarki.