बिल्ली का चेहरा Google के कंप्यूटर मस्तिष्क द्वारा बनाया गया है। छवि Google के सौजन्य से
कुछ महीने पहले Google ने हमारे साथ एक और चुनौती साझा की थी, जिस पर उसने काम किया था। यह ड्राइवर रहित कार के रूप में या वास्तविक रूप से संवर्धित वास्तविकता के चश्मे के रूप में गीकली सेक्सी के रूप में काल्पनिक नहीं था, लेकिन अंत में, यह दोनों से बड़ा हो सकता है। वास्तव में, यह संभावना दोनों को और भी अधिक गतिशील बना देगा।
Google ने जो किया वह एक कृत्रिम मस्तिष्क या कम से कम इसका एक हिस्सा था जो दृश्य जानकारी को संसाधित करता है। तकनीकी रूप से, इसने एक तंत्रिका नेटवर्क का एक यांत्रिक संस्करण बनाया, 16, 000 कंप्यूटर प्रोसेसर की एक छोटी सेना, जो एक साथ काम करके, वास्तव में सीखने में सक्षम थी।
उस समय, सबसे अधिक ध्यान उन सभी मशीनों पर केंद्रित था, जो मुख्य रूप से YouTube पर बिल्लियों की पहचान करने के तरीके थे। इसने बहुत सारे yucks और दरारें पैदा कर दीं कि क्या कंप्यूटर आश्चर्यचकित था कि इतने सारे बिल्लियां शौचालय क्यों बहा रही थीं।
लेकिन Google एक ऐसे रास्ते पर जा रहा था जिसे वैज्ञानिक कई वर्षों से खोज रहे थे, मानव मस्तिष्क कोशिकाओं के कनेक्शन और अंतःक्रियाओं की उस बिंदु पर नकल करने के लिए कंप्यूटर का उपयोग करने का विचार जहां मशीनें वास्तव में सीखना शुरू करती हैं। अंतर यह है कि खोज कीमहल संसाधनों और कंप्यूटिंग शक्ति के लिए सक्षम थी जो कुछ कंपनियां कर सकती हैं।
चेहरा जाना पहचाना है
10 दिनों के लिए, नॉन-स्टॉप, 1, 000 कंप्यूटर-उन 16, 000 प्रोसेसर का उपयोग करते हुए - 10 लाख विभिन्न YouTube वीडियो से यादृच्छिक यादृच्छिक छवियों की जांच की गई। और क्योंकि तंत्रिका नेटवर्क इतना बड़ा था - इसके एक अरब से अधिक कनेक्शन थे - यह किसी भी वास्तविक मानव मार्गदर्शन के बिना, अपने दम पर सुविधाओं की पहचान करने में सक्षम था। बड़े पैमाने पर जानकारी के माध्यम से इसे अवशोषित, नेटवर्क, डेटा के बीच संबंधों को पहचानकर, मूल रूप से खुद को एक बिल्ली की अवधारणा सिखाया।
प्रभावशाली। लेकिन ज्ञान के दायरे में, क्या यह महान उत्साह का कारण है? सही है। क्योंकि अंतत: एक साथ काम करने वाली सभी मशीनें यह तय करने में सक्षम थीं कि बिल्लियों की किन विशेषताओं ने उनका ध्यान आकर्षित किया और किन पैटर्नों पर ध्यान दिया गया, न कि मनुष्यों द्वारा बताए जाने के लिए जिन्हें देखने के लिए विशेष आकार चाहिए। और बहुत दोहराव के माध्यम से प्राप्त ज्ञान से, तंत्रिका नेटवर्क एक बिल्ली के चेहरे की अपनी डिजिटल छवि बनाने में सक्षम था।
कृत्रिम बुद्धि के लिए यह एक बड़ी छलांग है। यह भी गूगल के लिए अच्छा भुगतान करने की संभावना है। इसके शोधकर्ताओं में से एक, जिन्होंने प्रोजेक्ट पर काम किया था, जेफ डीन नामक एक इंजीनियर ने हाल ही में एमआईटी की टेक्नोलॉजी रिव्यू में बताया कि अब उनका समूह कंप्यूटर मॉडल का परीक्षण कर रहा है जो छवियों और पाठ को एक साथ समझते हैं।
डीन ने बताया, "आप इसे 'पर्पोइज़' देते हैं और यह आपको पर्पोज़िज़ की तस्वीरें देता है।" "यदि आप इसे एक पैरोइफ़ की तस्वीर देते हैं, तो यह आपको एक शब्द के रूप में 'पौरोइज़' देता है।"
इसलिए Google की छवि खोज एक फोटो में क्या है, इसकी पहचान करने के लिए पाठ के साथ बहुत कम निर्भर हो सकती है। और यह वीडियो से अतिरिक्त सुराग एकत्र करने में सक्षम होने से भाषण मान्यता को परिष्कृत करने के लिए एक ही दृष्टिकोण लागू करने की संभावना है।
कोई सवाल नहीं है कि एल्गोरिदम का उपयोग करने की क्षमता डेटा की कई धाराओं को एक साथ अवशोषित और बुनाई करती है, यहां तक कि विभिन्न प्रकार के डेटा, जैसे कि ध्वनि और छवियां, Google की ड्राइवरलेस कार बनाने में मदद करेगी जो बहुत अधिक स्वायत्त है। Google चश्मे के साथ भी।
लेकिन अब परिप्रेक्ष्य का एक टुकड़ा। अपनी सभी प्रगति के लिए, Google के पास अभी भी वास्तविक चीज़ को मापने के लिए एक लंबा रास्ता तय करना है। इसका विशाल तंत्रिका नेटवर्क, एक बिलियन कनेक्शन वाला, न्यूरॉन्स और सिनेप्स के संदर्भ में है, जो अभी भी मानव मस्तिष्क के दृश्य प्रांतस्था से एक लाख गुना छोटा है।
बुद्धि का मामला
यहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता के और हालिया घटनाक्रम हैं:
- मधुमक्खी या मधुमक्खी नहीं: ब्रिटिश वैज्ञानिकों का एक दल एक हनीबी के मस्तिष्क का एक सटीक मॉडल बनाने का प्रयास कर रहा है। मधुमक्खी की धारणा बनाने वाली प्रमुख प्रणालियों, जैसे दृष्टि और गंध को पुन: पेश करके, शोधकर्ता अंततः एक छोटे से उड़ने वाले रोबोट में कृत्रिम मधुमक्खी के मस्तिष्क को स्थापित करने में सक्षम होने की उम्मीद करते हैं।
- लेकिन क्या यह कवर को ध्यान में रखता है ?: बुस्साई नामक नया सॉफ्टवेयर आपको उन चीज़ों की शैली, टोन, मूड और शैली के आधार पर बुक सिफारिशें देने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग कर रहा है, जिन्हें आप पहले से ही पढ़ना चाहते हैं।
- क्या मुझे हमेशा यह अच्छा लगता है ?: येल के वैज्ञानिकों ने एक ऐसे रोबोट की प्रोग्रामिंग की है जो खुद को दर्पण में पहचान सकता है। सिद्धांत रूप में, जिसे रोबोट बनाना चाहिए, जिसका नाम निको है, जो अपने पर्यावरण और मनुष्यों के साथ बातचीत करने में बेहतर है।
- अंतरिक्ष में नहीं खोया: जर्मनी में खगोलविदों ने चार्ट की मदद करने और अद्भुत सटीकता के साथ ब्रह्मांड की संरचना और गतिशीलता की व्याख्या करने के लिए एक कृत्रिम बुद्धि एल्गोरिदम विकसित किया है।
- इस तरह से चलें: MIT के वैज्ञानिकों ने एक पहनने योग्य बुद्धिमान उपकरण बनाया है जो आपके द्वारा अभी-अभी चलाए गए स्थान का वास्तविक समय मानचित्र बनाता है। यह पहले उत्तरदाताओं को आपदा खोज और बचाव में समन्वय करने में मदद करने के लिए एक उपकरण के रूप में डिज़ाइन किया गया है।
वीडियो बोनस: फ्रांस में- और कहां? - एक आविष्कारक ने एक ऐसा रोबोट बनाया है जो न केवल अंगूर की लताओं को चुभता है, बल्कि प्रत्येक संयंत्र की विशिष्ट आवश्यकताओं को याद रखने की बुद्धिमत्ता भी है। और अब यह अंगूर चुनना सीख रहा है।
Smithsonian.com से अधिक
एक मानव मस्तिष्क का निर्माण
दिमाग कैसे पैसा बनाता है
