Googleova neuronska mreža simulira mozak

Google je razvio virtualnu neuronsku mrežu koja pregledom snimaka na YouTubeu može naučiti kako izgleda mačka. Neuronska mreža razvijena je u Google X, istraživačkom i razvojnom laboratoriju najpoznatijem po svojim projektima Project Glass i samovozečim automobilima. Mreža je skup od tisuću računala i 16000 jezgri između njih.

Kako neuronska mreža uči? Google je trenirao mrežu s 200*200 pikselnim slikama uzete slučajnim odabirom iz 10 milijuna YouTube videa, a mreža je u videima tražila ponavljajuće značajke. Neuronska mreža nije samo u stanju detektirati lica, već i pojmove više razine, poput mačjeg lica ili ljudskog tijela, prenosi The Verge.

Googleova neuronska mreža prije početka analize nije naučena kako izgledaju lice, tijelo ili mačka, niti je imala bilo kakve podatke o navedenom. Nakon što mreža otkrije ponavljajući objekt, računalo razvija slikovne karte koje potom koristi za otkrivanje sličnih objekata.

Ove slikovne karte u Googleu su nazvali neuronima, prema teoriji o određenim neuronima u ljudskom mozgu kojima je zadatak prepoznavanje kategorije objekta – poput lica ili ruke.

Tradicionalne metode učenja temelje se na učenju računala od strane znanstvenika kako predmeti izgledaju – na temelju njihovih rubova i oblika; a zatim obilježava sliku da sadrži traženi objekt. Međutim, Dr. Jeff Dean, koji je radio na projektu, izjavio je da “niti jednom tijekom treninga neuronske mreže nije definirao – to je mačka.” Jednostavno – neuronska mreža u osnovi je sama izumila koncept mačke.

‘Googleov mozak’ stvorio je zamišljenu sliku mačke koristeći hijerarhiju memorijskih lokacija za uspješno detektiranje općih značajka, nakon što je neuronska mreža bila izložena milijunima slika. Međutim, znanstvenici su izjavili da se čini kako su razvili kibernetskog ‘rođaka’ onoga što se odvija u vizualnom korteksu mozga, prenosi NY Times.

“Važno je napomenuti da je naša mreža još uvijek mala u odnosu na ljudski vizualni korteks, koji je milijun puta veći u kontekstu broja neurona i sinapsa”, napisali su znanstvenici.

Sustav još uvijek nije savršen, ali na temelju ovih uspješnih rezultata istraživački projekt preuzet je od Google X, te se nastavlja razvoj od strane tima za pretraživačke i poslovne usluge. Google se nada da će poboljšati algoritam i koristiti ga za pretraživanje slika, prepoznavanje govora i strojnog prevođenja jezika.

Iako neke ideje računalnih znanosti korištene u ovom projektu nisu nove, sama razina i opseg softverskih simulacija vodi do učećih sustava koji prije nisu bili mogući. Googleovi znanstvenici nisu sami u iskorištavanju i istraživanju ovakvih tehnika, koje se mogu definirati kao “deep learning” metode, tj. metode za duboko učenje. Prošle godine Microsoftovi znanstvenici predstavili su rezultate istraživanja koji otkrivaju da tehnike mogu biti korištene kod izgradnje računalnih sustava koji će razumijeti ljudski govor.

Unatoč manjoj skali u odnosu na biološki mozak, Googleova neuronska mreža i istraživanje pružaju nove dokaze da se postojeći algoritmi za strojno učenje mogu poprilično poboljšati nakon što strojevi dobe pristup velikoj količini podataka.

Googleovi znanstvenici ostaju oprezni o tome jesu li su naišli na ‘sveti gral’ strojeva koji mogu samostalno učiti. Cijeli znanstveni rad u pdf formatu dostupan je ovdje.

Izvor: zimo.co

Leave a Comment