Технологию машинного самообучения обкатывают на распознавании котов
22-09-2011
«Котораспознавательный компьютер» был создан в рамках более крупного проекта по развитию возможностей машинного самообучения. Сейчас исследовательское подразделение компании Google планирует использовать наработки из этого проекта для повышения эффективности своих систем индексирования и машинного перевода с одних языков на другие.
Постройкой новой системы занималась целая группа штатных ученых Google из секретной исследовательской лаборатории X Labs вместе с командой профессора Эндрю Нг (Andrew Ng), заведующего лабораторией искусственного интеллекта в Стэнфордском университете штата Калифорния (США).
Работа этого исследовательского коллектива значительно отличается от многих других технологий для распознавания образов, которые задают отличительные признаки объектов до того, как их «увидит» машина.
В отличие от традиционного подхода, «Котораспознавательный компьютер» ничего не знает об изображениях, которые ему предлагается распознать и систематизировать по отличительным признакам. Для работы новых алгоритмов ученые задействовали 16 тысяч процессорных ядер, что обеспечило симуляцию живого мозга. Созданная нейронная сеть в этом компьютере насчитывает порядке 1 миллиарда связей между узлами. Согласно современным представлениям о работе мозга, именно эти связи обеспечивают работу мозга по обучению и сопоставлению предлагаемых образов. Накапливаемые знания хранятся в мозгу в виде фиксированных коммутационных маршрутов при передаче сигналов.
Как утверждают нейробиологи, часть человеческого мозга, отвечающая за зрение, сильно развилась в ходе эволюции, что обеспечивает распознавание сугубо специфических объектов – именно такие «продвинутые» возможности визуального распознавания помогают вам узнать портрет вашей бабушки или ее кошки. По мере того, как ученые «показывали» своей системе фотографии кошек, некоторые части нейронной сети стали реагировать на отдельные элементы в фотографиях точно так же, как зрительные области человеческого мозга. Стоит заметить, что для достижения таких результатов за три дня ученым пришлось «показать» около 10 миллионов фотографий. В итоге система теперь может с высокой степенью вероятности сказать, что на снимке изображена кошка, а не что-либо другое.
Несмотря на весь успех своей работы, авторы не дают никаких оценок по степени приближения к биологическим аналогам. В частности, авторы заявляют, что их система опережает любые существующие компьютерные системы по уровню реализации нейронных сетей, однако зрительная система любого человека все равно остается далеко впереди. Вообще, как говорят исследователи, положительные результаты оказались приятным сюрпризом, поскольку интуиция подсказывала, что самообучение вряд ли может иметь место при таком узком контексте и практическом отсутствии подсказок.
Интересно, что кроме узнавания котов на фотографиях, новая система научилась выделять человеческие фигуры на снимках, а также узнавать человеческие лица. Сейчас новаторская разработка постепенно выходит за рамки закрытых лабораторий, результаты этой научной работы уже были представлены на международной конференции по машинному обучению, проходящей сейчас в Эдинбурге.
По материалам сайтов BBC и The Verge.
