Симулятор мозку від Google: 16000 процесорів для ідентифікації кота

В надрах секретної лабораторії Ікс компанії Google, яка отримала широку популярність за винаходи автомобілів з автопілотом і окулярів доповненої реальності, вже кілька років ведуться роботи з моделювання людського мозку.

Учение з Google створили одну з найбільших нейронних мереж, які з 16000 комп'ютерних процесорів. Відмінною особливістю даної розробки є самонавчання, для чого цю машину відпустили у "вільне плавання" по інтернету.

Что ж першим ділом зацікавило цей віртуальний мозг, після перегляду 10 мільйонів цифрових скріншотів відео на YouTube? Те ж, що і мільйони людей: коти.

Ета нейросеть навчила себе розпізнавати котів, що не так-то просто зробити. На цьому тижні, дослідники представлять доповідь про результати своєї роботи на конференції в Единбурзі, Шотландія.

Полученние результати здивували вчених, адже ця нейромережа впоралася із завданням набагато краще будь іншої існуючої мережі, подвоївши точність пізнавання 20 000 об'ектов.

В ході цього дослідження, машина не отримувала допомоги від людини в ідентифікації об'єктів.

"Ідея полягає в тому, щоб замість дослідницьких команд, що намагаються навчити машину бачити обриси, ви згодовуєте їй велику кількість даних, обробляючи які машина вчиться самостійно ", - сказав Ендрю Енг зі Стенфордського університету.

"Ми не повідомляли машині, що це кіт", - сказав Джефф Дін з Google. "Вона фактично винайшла поняття" кіт ".

"Варто згадати, що наша мережа все ще незрівнянно мала в порівнянні із зоровою корою головного мозку людини, яка містить в 106 разів більше нейронів і синапсів ", - написали вчені.

Ето дослідження послужило ще одним доказом того, що результати роботи алгоритмів машинного самонавчання значно поліпшуються при збільшенні кількості оброблюваних ними даних.

"Створення повноцінної моделі кори головного мозку людини може бути досягнуто вже після закінчення поточного десятиліття", - Сказав Девід Бадер з Технічного коледжу в Джорджії.

Учение з Google повідомили, що цей дослідницький проект переїхав з Лабораторії Ікс у відділення, завідувало пошуковими запитами і родинними сервісами. Потенційні сфери застосування включають поліпшення пошуку зображень, розпізнавання мови і машинного перекладу.

Несмотря на те, що досягнутий успіх перевершив їхні очікування, дослідники з Google не поспішають стверджувати, що відкрили спосіб створення ідеальної самонавчальної машини.

"Було б просто фантастично, якби виявилося, що достатньо згодовувати поточним алгоритмам більше даних, але мене гризе почуття, що нам ще належить чимало попрацювати над удосконаленням самих алгоритмів ", - сказав Енг.

Орігінал (на англ. Мовою): Smh.com.au

• Исследователи улучшили эффективность и долговечность солнечных элементов
• Тёмная материя: Как камера отслеживает невидимое
• Мягкий, растяжимый электрод имитирует тактильные ощущения с помощью электрических сигналов
• Новая и улучшенная камера, вдохновленная человеческим глазом
• Машинное обучение может помочь ответить на давние астрофизические вопросы
• Ученые связывают износ двигателей самолетов с попаданием пыли в крупных аэропортах
• Цемент, вдохновленный раковинами, стал в 19 раз гибче благодаря «спроектированным дефектам»
• Самый длинный в Северной Америке вантовый мост соединяет США и Канаду