Buaku
no life, no pain
Созданный Google искусственный интеллект научился различать котов
www.lenta.ru/articles/2012/06/29/cats/


Скриншот с сайта YouTube

Исследуя алгоритмы машинного обучения, ученые из Google построили самую крупную в мире нейронную сеть, предназначенную для анализа изображений. После нескольких дней работы система научилась распознавать лица людей, некоторые части тел и... кошек. В этом, впрочем, нет ничего удивительного - систему тренировали на кадрах из случайных роликов, взятых с YouTube. Там, как известно, этих самых кошек - выше крыши.

Машина и учитель

Термин "искусственный интеллект" придумал создатель языков программирования ALGOL и LISP Джон Маккарти в 1955 году. Это было прекрасное и наивное время - люди недооценивали сложность собственного мозга и отчаянно переоценивали возможности компьютеров. Казалось, еще чуть-чуть и появятся машины, которые будут умнее и быстрее самого человека (и, как следствие, истребят человечество). Шли годы, компьютеры усложнялись, а искусственного интеллекта так и не появилось. Как оказалось, компьютер нельзя научить полноценно мыслить (по крайней мере, пока), однако натренировать его на выполнение каких-то осмысленных аналитических операций очень даже можно.

Раздел теории искусственного интеллекта, занимающийся такими вот обучающимися алгоритмами, получил название машинного обучения. Нужно понимать, что машинное обучение - это хорошо развитая прикладная наука, использующая самые современные методы анализа, статистики и многих других разделов математики. Машинное обучение используется при создании систем распознавания изображений, голоса, анализа текста, а также спам-фильтров. Мы поговорим лишь об одном классе алгоритмов, известном как обучение с (частичным) привлечением учителя.


На этой картинке непросто распознать суслика и ослика. Этому мешает, среди прочего, наличие паукана

читать дальше