Симулятор мозга от Google: 16 000 процессоров для идентификации кота

В недрах секретной лаборатории Икс компании Google, которая получила широкую известность за изобретения автомобилей с автопилотом и очков дополненной реальности, уже несколько лет ведутся работы по моделированию человеческого мозга.

Ученые из Google создали одну из крупнейших нейронных сетей, состоящих из 16 000 компьютерных процессоров. Отличительной особенностью данной разработки является самообучение, для чего эту машину отпустили в "свободное плавание" по интернету.

Что же первым делом заинтересовало этот виртуальный мозг, после просмотра 10 миллионов цифровых скриншотов видео на YouTube? То же, что и миллионы людей: коты.

Эта нейросеть научила себя распознавать котов, что не так-то просто сделать. На этой неделе, исследователи представят доклад о результатах своей работы на конференции в Эдинбурге, Шотландия.

Полученные результаты удивили ученых, ведь эта нейросеть справилась с заданием намного лучше любой другой существующей сети, удвоив точность узнавания 20 000 объектов.

В ходе этого исследования, машина не получала помощи от человека в идентификации объектов.

"Идея заключается в том, чтобы вместо исследовательских команд, пытающихся научить машину видеть очертания, вы скармливаете ей большое количество данных, обрабатывая которые машина учится самостоятельно", - сказал Эндрю Энг из Стенфордского университета.

"Мы не сообщали машине, что это кот", - сказал Джефф Дин из Google. "Она фактически изобрела понятие "кот".

"Стоит упомянуть, что наша сеть все еще несоизмеримо мала по сравнению со зрительной корой головного мозга человека, которая содержит в 106 раз больше нейронов и синапсов", - написали ученые.

Это исследование послужило еще одним доказательством того, что результаты работы алгоритмов машинного самообучения значительно улучшаются при увеличении количества обрабатываемых ими данных.

"Создание полноценной модели коры головного мозга человека может быть достигнуто уже по окончании текущего десятилетия", - сказал Дэвид Бадер из Технического колледжа в Джорджии.

Ученые из Google сообщили, что этот исследовательский проект переехал из Лаборатории Икс в отделение, заведующее поисковыми запросами и родственными сервисами. Потенциальные сферы применения включают улучшения поиска изображений, распознавания речи и машинного перевода.

Несмотря на то, что достигнутый успех превзошел их ожидания, исследователи из Google не спешат утверждать, что открыли способ создания идеальной самообучающейся машины.

"Было бы просто фантастически, если бы оказалось, что достаточно скармливать текущим алгоритмам больше данных, но меня гложет чувство, что нам еще предстоит немало потрудиться над совершенствованием самих алгоритмов", - сказал Энг.

Оригинал (на англ. языке): Smh.com.au

• IBM ускоряет обучение ИИ на скорости света при минимальном энергопотреблении
• Учёные впервые визуализировали форму одиночного фотона
• Солнечная система для зарядки электромобилей
• Крупнейший электрический самолёт взлетит в 2025 году
• ДНК-биочернила открывают новые горизонты для 3D-печати кровеносных сосудов
• Исследователи улучшили эффективность и долговечность солнечных элементов
• Тёмная материя: Как камера отслеживает невидимое
• Мягкий, растяжимый электрод имитирует тактильные ощущения с помощью электрических сигналов