High tech iz Google kuhinje

Nova Gugl igrica: obučavaj neuronske mreže

nacrtaj-seo-expert

Kako Google Translate može da prepozna i prevede ono što ručno napišemo? Kako kompjuteri, mobilni telefoni i tableti mogu da pogode šta je ono što smo fotografisali? Kako tehnika može da detektuje i imenuje određene zvuke iz prirode?

Odgovor je: zahvaljujući veštačkim neuronskim mrežama.

Šta su neuronske mreže?

Neuronske mreže (ili na engleskom artificial neural network – ANN) organizovane su po uzoru na naš mozak. Prema tome, kompjuterski model neuronskih mreža oponaša strukture bioloških neuronskih mreža.

Neuroni su međusobno povezani i obrađuju informacije koje primaju konekciono, povezivanjem. To znači da neuronske mreže uče, koliko god to čudno zvučalo. Naime, kroz ponavljanje određenih postupaka neuronske mreže uče, odnosno uče „iz iskustva“. Veštačke neuronske mreže mogu da predviđaju određena rešenja, ali baš zbog toga mogu i da greše. Što se češće određene informacije ponavljanju, to ih bolje neuronske mreže savladavaju, a broj grešaka se smanjuje.

Dakle, neuronske mreže odlikuje učenje kroz ponavljanje i povezivanje, što je vrlo slično ljudskom učenju.

Spomenula bih da pored klasičnih postoje i kvante neuronske mreže, o kojima je Milan pisao ovde, ali da ne napuštamo postojeći okvir.

A. I. Experiments – učenje kroz crtanje, fotografisanje, snimanje

A. I. Experiments je projekat koji pruža mogućnost svakome da vidi kako neuronske mreže funkcionišu i da učestvuje u njihovom razvijanju. Ono što je najzanimljivije je da se to čini na izuzetno zabavan način, kroz igrice.

Quick, Draw! je igrica koju mogu da igraju svi, a preko koje neuronske mreže uče kako da prepoznaju šta je ono što mi crtamo, odnosno „žvrljamo“. Zanimljivo je videti kako neuronska mreža imenuje ono što crtamo, a dok crtamo ona uči.

Neuronska mreža preko igrice Quick, Draw! ne uči samo na osnovu finalnog produkta, gotovog crteža. Ona uči i iz načina na koji crtamo, iz toga šta prvo, a šta poslednje nacrtamo. Obraća pažnju na to koliko nam je vremena bilo potrebno da nacrtamo određeni deo, a šta smo najbrže završili na crtežu.

Nakon što vidi gomilu crteža, na primer kaktusa, neuronska mreža formira šablon, obrazac kaktusa. Naime, neuronska mreža tada uspeva da formira određenu sliku kaktusa, pa prema toj slici određuje koliko je vaš crtež bio uspešan, odnosno neuspešan.

Pogledajte kako ume da bude zabavno 🙂

Oni koji odluče da igraju Quick, Draw! treba da nacrtaju šest pojmova, a za svaki crtež imaju 20 sekundi. Desi se da neuronska mreža već tokom vašeg crtanja uspe da prepozna šta je ono što crtate, ali se desi i da uopšte ne prepozna, pa čak ni da ne bude nimalo blizu. Tada je zanimljivo pogledati kako su drugi korisnici nacrtali taj isti pojam i po čemu se vaš crtež razlikuje od ostalih.

Pored igrice Quick, Draw! zasnovane na crtanju, projekat A. I. Experiments razvija igrice, odnosno aplikacije, koje su zasnovane na jeziku, muzici, zvucima, fotografijama.

Sonja Todorović

Sonja Todorović

Studentkinja Opšte književnosti i teorije književnosti. Kreativni pisac u SeoExpert.rs. Zainteresovana za internet komunikaciju, pretraživanje, društvene mreže, SEO, kopirajting, lekturu i korekturu. Jedan od administratora popularne fejsbuk stranice Kultiviši se i istoimenog sajta.

Komentariši

Klikni ovde da bi ostavio trag

Preporuka

Prijavite se na mejling listu


Pratite nas: