Հետազոտողները «սովորեցրել» արհեստական բանականություն է ստեղծել նոր գույներով

Արհեստական ինտելեկտը հասել է մեծ առաջընթաց եւ դա վերադաս առումով մարդկային ունակությունների: Բարեբախտաբար, կան բազմաթիվ ոլորտներ, որտեղ ածխածնի ընդմիջումների կրեմնիում, եւ նրանցից մեկը այն է, որ ստեղծել գույն.

Համակարգչային հետազոտող Dzheynel Շեյն ն մշակել է մեքենա ուսուցման ալգորիթմ, որը կարող է ոչ միայն ստեղծել գույնը, այլեւ ինքն է զանգահարել նրանց. Դուք կարող եք երջանիկ ենք նկատի ունենալ, որ ստեղծագործական մարդիկ այս դեպքում չէին վտանգի տակ. Նրանք գտնվում են ապահով ապստամբության ռոբոտների, գուշակել գույնը:

Artificial նեյրոնային ցանցի

«Նայում կառուցվածքի արհեստական նեյրոնային ցանցի որպես ամբողջություն, մենք կարող ենք եզրակացնել, որ դա, իրոք, ավելի ու ավելի ընկալում շագանակագույն, բեժ եւ մոխրագույն: Արհեստական ինտելեկտը չի ունենա շատ վատ ունակությունը որոշելու տարբեր երանգներ գույների », - գրել է մի գիտնականի Shane է հայտարարության վերաբերյալ իր Tumblr էջում:

Թվում գյուտերի արհեստական ինտելեկտի ունի վառ հաղթողին անունով Մոխրագույն Հանրային, նուրբ վարդագույն կոչվում բանկը Butt, կանաչավուն մոխրագույն, որը հայտնի է որպես Snowbonk, եւ անտիկ վարդագույն, որը հանդիսանում է համակարգչային կոչվում Testing: Սակայն հատուկ ձեռքբերումն այն է, մի ավազոտ շագանակագույն, որը ստացել է պարզ անուն Turdly ( «կոշտ» է թարգմանաբար անգլերենից):

Չնայած անունները տարօրինակ հնչի, բայց աշխատանքը գիտնականների նրանց վրա էր, շատ հետաքրքիր: Մեկնակետն էր կատալոգ SHERWIN-WILLIAMS, որը ներառում է 7700 գույներով.

"Smart" ալգորիթմ

Ինչպես բացատրվում է Shane Ars Technica, նա օգտագործել է ալգորիթմ, որը կարող է գուշակել, թե բոլոր սիմվոլները մի կոնկրետ հաջորդականությամբ. Դա հետաքրքիր է ստեղծել նոր մեքենաներ հիման վրա RGB արժեքների, որոնք կարող է որոշել, թե որքան կարմիր, կանաչ եւ կապույտ գույնի համադրությունը.

«Հետագայում ուսուցման գործընթացում արհեստական նեյրոնային ցանցի կվերապատրաստվեն ավելի լավ. - Shane շարունակում է իր բլոգում: - Այս պահին, AI, կկարողանա որոշել, թե այնպիսի հիմնական գույներով, ինչպիսիք են սպիտակ, կարմիր եւ մոխրագույն, թեեւ ոչ միշտ ճշգրիտ »:

Ապահովել է անհրաժեշտ տեղեկատվություն

Ներկայում, համակարգչային գիտնականները եւ ծրագրավորողների են փորձարկում սահմանները մեքենա ուսուցման կարողությունները: Բանալին է նորարարական մոտեցման է տրամադրել հնարավորություններ սովորել համակարգիչներ: Ալգորիթմերը են ծրագրավորված է հասկանալ գույները, սակայն մեքենան կարող է ստանալ ընդհանուր պատկերացում, որ եթե համահեղինակները կտրամադրեն նրանց բավարար տեղեկատվություն:

Իմանալով, որ, հնարավոր է ծրագրավորել AlphaGo, ով դարձավ առաջին արհեստական հետախուզական է անցյալ տարի: Նա կարողացել է հաղթել մարդուն մի կուսակցություն է հնագույն խաղի Go. Այդ մեքենան օգտագործվում է նաեւ առցանց առաջարկությունների հայտնաբերման խարդախության եւ նույնիսկ պատրաստել ավտոմեքենաներ քաղաքապետարանի հետ: