פני החתול שנוצרו על ידי מוח המחשבים של גוגל. תמונה באדיבות גוגל.
לפני מספר חודשים גוגל שיתפה אותנו באתגר נוסף שהיא לקחה. זה לא היה מפואר כמו מכונית נטולת נהג או סקסית חנונית כמו משקפי מציאות מוגברים, אבל בסופו של דבר, היא יכולה להיות גדולה יותר משניהם. למעשה, זה ככל הנראה יהפוך את שניהם ליותר דינמיים.
מה שגוגל עשתה היה ליצור מוח סינטטי, או לפחות את החלק ממנו שמעבד מידע חזותי. מבחינה טכנית, היא בנתה גרסה מכנית של רשת עצבית, צבא קטן של 16, 000 מעבדי מחשבים שבעצם הצליחו לעבוד יחד, למעשה הצליחו ללמוד.
באותה תקופה, מרבית תשומת הלב התמקדה במה שכל אותן מכונות למדו, ובעיקר הייתה כיצד לזהות חתולים ביוטיוב. זה עורר הרבה איכסאות וסדקים בשאלה האם המחשבים תוהים מדוע כל כך הרבה מהחתולים שוטפים שירותים.
אבל גוגל עברה מסלול שמדענים חוקרים כבר שנים רבות, הרעיון להשתמש במחשבים כדי לחקות את הקשרים והאינטראקציות של תאי מוח אנושיים עד לנקודה בה המכונות מתחילות ללמוד למעשה. ההבדל הוא שבגדי החיפוש הצליחו לרסן משאבים וכוח מחשוב שמעט חברות יכולות.
הפנים מוכרות
במשך 10 יום, 1000 מחשבים ללא הפסקה - המשתמשים באותם 16, 000 מעבדים - בדקו תמונות ממוזערות אקראיות שצולמו מתוך 10 מיליון סרטוני YouTube שונים. ומכיוון שהרשת העצבית הייתה כה גדולה - היו לה יותר ממיליארד קשרים - היא הייתה מסוגלת ללמוד לזהות תכונות בפני עצמה, בלי שום הנחיה אנושית אמיתית. באמצעות הכמות העצומה של מידע שהיא קלטה, הרשת, על ידי הכרת היחסים בין נתונים, בעצם לימדה את עצמה את הרעיון של חתול.
מרשימים. אך בתחום הידיעה, האם זו סיבה לשמחה רבה? ובכן כן. מכיוון שבסופו של דבר כל המכונות העובדות יחד הצליחו להחליט אילו תכונות של חתולים ראויות לתשומת לבן ואיזה דפוסים היו חשובים, במקום שנאמר להם על ידי בני האדם אילו צורות מסוימות לחפש. ומתוך הידע שנצבר באמצעות חזרות רבה, הרשת העצבית הצליחה ליצור תמונה דיגיטלית משלה על פני חתול.
זו קפיצת מדרגה גדולה לבינה מלאכותית. סביר להניח שיש לזה גם תמורה נאה עבור גוגל. אחד החוקרים שעבדו על הפרויקט, מהנדס בשם ג'ף דין, אמר לאחרונה ל- MIT Technology Review כי כעת הקבוצה שלו בודקת מודלים ממוחשבים שמבינים תמונות וטקסט יחד.
"אתה נותן לזה 'עקרב' וזה נותן לך תמונות של נקבות, " הסביר דין. "אם אתה נותן לו תמונה של אווז, זה נותן לך 'אשה' כמילה."
לכן חיפוש התמונות של גוגל יכול להיות הרבה פחות תלוי בטקסט הנלווה לזהות מה יש בתמונה. וסביר להניח שתיישם את אותה גישה לשכלול זיהוי דיבור על ידי היכולת לאסוף רמזים נוספים מווידיאו.
אין ספק שהיכולת להשתמש באלגוריתמים לקלוט ולארוג יחד זרמים רבים של נתונים, אפילו סוגים שונים של נתונים, כמו צליל ותמונות, תעזור להפוך את המכונית ללא הנהג של גוגל לאוטונומית בהרבה. אותו דבר עם משקפי גוגל.
אבל עכשיו נתח פרספקטיבה. על כל ההתקדמות שלה, עדיין יש לגוגל דרך ארוכה למדידה של הדבר האמיתי. הרשת העצבית המסיבית שלה, זו עם מיליארד קשרים, היא מבחינת נוירונים וסינפסות, עדיין קטנה פי מיליון מהקליפה החזותית של המוח האנושי.
עניין של אינטליגנציה
להלן התפתחויות אחרונות בתחום הבינה המלאכותית:
- דבורה, או לא דבורה: צוות מדענים בריטים מנסה ליצור מודל מדויק למוח של דבורת דבש. על ידי העתקת מערכות המפתח המרכיבות את תפיסת הדבורה, כמו חזון וריח, החוקרים מקווים שבסופו של דבר יוכלו להתקין את מוח הדבורה המלאכותית ברובוט מעופף קטן.
- אבל האם זה לוקח בחשבון את הכיסוי ?: תוכנה חדשה בשם Booksai משתמשת בבינה מלאכותית בכדי לתת לך המלצות על ספרים המבוססים על הסגנון, הטון, מצב הרוח והז'אנר של דברים שאתה כבר יודע שאתה אוהב לקרוא.
- האם אני תמיד נראה טוב כל כך ?: מדענים בייל תיכנתו רובוט שיכול לזהות את עצמו במראה. בתיאוריה, זה אמור להפוך את הרובוט, שנקרא ניקו, למסוגל טוב יותר ליצור אינטראקציה עם סביבתו ובני האדם.
- לא אבדו בחלל לא עוד: אסטרונומים בגרמניה פיתחו אלגוריתם של בינה מלאכותית שיעזור להם לתאר ולהסביר את המבנה והדינמיקה של היקום בדיוק מדהים.
- צעד בדרך זו: מדענים ב- MIT יצרו מכשיר אינטליגנטי לביש שיוצר מפה בזמן אמת של המקום בו עברתם זה עתה. זה נועד ככלי לסייע למגיבים הראשונים בתיאום חיפוש והצלת אסונות.
בונוס וידיאו: בצרפת - איפה עוד? - ממציא יצר רובוט שלא רק מגזם גפנים, אלא גם בעל האינטליגנציה לשנן את הצרכים הספציפיים של כל צמח. ועכשיו זה לומד לקטוף ענבים.
עוד מ- Smithsonian.com
בניית מוח אנושי
איך המוחות מרוויחים כסף
