वह चित्र कहाँ लिया गया था? कंप्यूटर एक समय में एक छवि के स्थान को कम करने के लिए संदर्भ और स्मृति का उपयोग करने की क्षमता में मनुष्यों के लिए एक नुकसान थे। लेकिन उन दिनों एक करीबी के लिए ड्राइंग हो सकता है। जैसा कि जूली मॉर्गेनस्टर्न ने एमआईटी टेक्नोलॉजी रिव्यू के लिए रिपोर्ट की है, Google द्वारा विकसित एक नया तंत्रिका नेटवर्क लगभग हर बार मनुष्यों को पछाड़ सकता है - यहां तक कि फोटो के साथ घर के अंदर भी।
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इसे प्लानेट कहा जाता है, और यह निर्धारित करने के लिए एक तस्वीर के पिक्सेल का उपयोग करता है जहां इसे लिया गया था। तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने पृथ्वी को हजारों भौगोलिक "कोशिकाओं" में विभाजित किया, फिर नेटवर्क में 100 मिलियन जियोटैगेड छवियों पर इनपुट किया। कुछ छवियों का उपयोग नेटवर्क को सिखाने के लिए किया गया था जहां एक छवि कोशिकाओं के ग्रिड पर गिर गई थी, और अन्य का उपयोग प्रारंभिक छवियों को मान्य करने के लिए किया गया था।
फिर चीजें गंभीर हो गईं: शोधकर्ताओं ने अन्य 2.3 मिलियन छवियों को टैग के साथ रखा और नेटवर्क को परीक्षण में डाल दिया। प्लेनेट को लगा कि 3.6 प्रतिशत "सड़क-स्तरीय सटीकता" के साथ लिया गया था, शहर के स्तर पर एक और 10.1 प्रतिशत, देश स्तर पर 28.4 प्रतिशत और महाद्वीप स्तर पर 48 प्रतिशत था। हालांकि सही नहीं है, यह एक कंप्यूटर के लिए बहुत अच्छा है।
अंत में, शोधकर्ताओं ने अपने नेटवर्क को अंतिम परीक्षण के लिए रखा। उन्होंने इसे लोगों के खिलाफ यह देखने के लिए तैयार किया कि किसी स्थान का अनुमान लगाने के अपने सर्वश्रेष्ठ प्रयासों की तुलना में यह कितना अच्छा है। 56 प्रतिशत समय, प्लैनेट ने मनुष्यों की तुलना में बेहतर अनुमान लगाया- और इसके गलत अनुमान केवल छवियों के वास्तविक स्थान से लगभग 702 मील दूर थे। इसके विपरीत, मनुष्यों के गलत अनुमान 1, 400 मील की दूरी पर थे।
यदि यह सब आपको टर्मिनेटर की बुराई स्काईनेट प्रणाली की याद दिलाता है, जिसे सैन्य हार्डवेयर का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया था, तो इससे पहले कि यह भावुक हो गया और मानवता के सभी को नष्ट कर दिया, आप अकेले नहीं हैं। तुलना पहले से ही की गई है - और नेटवर्क के अलौकिक कौशल को देखते हुए, यह बहुत उपयुक्त है। खैर, भावुक, दुष्ट भाग को छोड़कर।
शोधकर्ताओं का मानना है कि एक दिन, तंत्रिका नेटवर्क को और अधिक जटिल विश्लेषण करने और यहां तक कि एक दूसरे को सिखाने के लिए सेल फोन जैसी चीजों में शामिल किया जाएगा। लेकिन इन दिनों, सेल्फ-ऑर्गेनाइजिंग सिस्टम इस बात का पता लगाते हैं कि तस्वीरें कहाँ से ली गई हैं और अब तक के लिए ट्राइपी, गैलरी-योग्य आर्ट ... बनाई जा रही हैं।
