Заставляем компьютер "думать" быстрее. Могут ли компьютеры действительно думать? Отключение зависших программ
Начало: 17.08.2010 | Окончание: 17.09.2010
Ян Давид Евгеньевич
Давид Ян , Председатель совета директоров и основатель группы компаний ABBYY, кандидат физико-математических наук, лауреат Премии Правительства России в области науки и техники.В 1989 году Давид Ян, в то время еще студент 4-го курса МФТИ (Московского физико-технического института), основал вместе с сотрудником ИПТМ РАН Александром Москалёвым компанию Bit Software. В 1998 году Bit Software была переименована в ABBYY. Наряду с основной деятельностью в рамках компании ABBYY. На сегодняшний день ABBYY является одним из ведущих мировых разработчиков программного обеспечения и поставщиком услуг в области распознавания и ввода документов, лингвистики и перевода. Давид участвует в ряде других проектов. Среди них следует отметить:
- Создание первого в мире карманного коммуникационного компьютера для подростков Cybiko (Россия, США, Тайвань, 1998-2003 гг.);
- Участие в компании ATAPY Software (2001);
- Основание и участие в работе компании iiko, читается «Айко», создающей систему нового поколения для управления ресторанами и сервисами индустрии гостеприимства (2005);
- Участие в ряде творческих проектов, таких как мастерская FAQ-Café (2004), ресторан, клуб, галерея ArteFAQ (2007); творческий клуб «Сквот» (2009); клуб «Сестры Гримм» (2009);
- Участие в благотворительных и образовательных проектах, таких как образовательный фонд Ayb («Айб», 2005), Наблюдательный совет МФТИ, образовательный центр Tumo (2006) и ряд других проектов.
Вопросы и ответы:
Вопрос:
Дмитрий
Давид Евгеньевич, по вашему мнению или по мнению Ваших специалистов, на основании какого системообразующего принципа мозг строит абстрактные (обощенные) образы (модели) действительности? Если вообще строит.
Вопрос:
Антон
С. В. Савельев в своем интерью на этом же сайте 4 года назад по поводу ИИ заявил, что ИИ создан не будет, т.к.:
[i]"... потому что никаких реальных оснований для создания искусственного интеллекта нет. И то, что называется нейрокомпьютером – абсолютная липа, вымысел людей, занимающихся техническими науками, совершенно не представляющими ни принцип работы мозга, ни принципы мышления.
Мозг – морфогенетически активная система. Это означает, что связи между нейронами на протяжении всей жизни все время меняются, а поскольку нейронов у нас 150 миллиардов, то для того, чтобы хотя бы убого смоделировать эту систему, надо взять 150 млрд. процессоров, внутрь которых посадить людей, которые будут случайным образом непрерывно перепаивать связи между ними. При этом еще надо знать еще некоторые закономерности этой перепайки. Люди, которые занимаются построением «псевдонейрокомпьютеров», строят их на алгоритмах, принятых в математике, то есть на тех понятиях, которые для мозга являются казуистикой. Поэтому никакой следующей системы эволюции в виде искусственного интеллекта не будет, т. к. интеллект, т.е. мышление, построено на совершенно других принципах."
Вы согласны с его мнением, и если нет - то где у Савельева ошибка?
Ответ:
Ян Давид Евгеньевич
Технологии нейрокомпьютеров действительно не имеют отношения к понятию «искусственный интеллект». Нейрокомпьютеры – это красивое название чисто статистической, математической идеи, в то время как к искусственному интеллекту причисляют технологии, имеющие отношение к выдвижению гипотезы и к наличию структурной модели об окружающем мире.
Что касается термина «искусственный интеллект», под ним в реальности ученые понимают две вещи. Это, во-первых, моделирование мышления. Во-вторых, технологии, заменяющие человека в определенных сферах его деятельности (это машинный перевод, классификация объектов, распознавание трехмерных сцен, образов и прочее). Эти технологии не имеют никакого отношения к моделированию мышления. Они, как правило, построены на вопросах структурной информации о мире. В этом направлении есть ряд подходов, задача которых – заменить человека в ряде его видов деятельности.
Согласен ли я с Савельевым, что в ближайшем будущем человек не сможет смоделировать человеческое мышление посредством компьютерных процессоров? Думаю, да. Последние исследования показывают, что человеческий мозг и импульс в нем носят не вполне цифровой характер. Это не бинарная система (1 и 0), в ряде случаев она напоминает аналоговую систему, именно поэтому цифровая техника может принципиально не иметь возможности смоделировать мозг.
Что делать в этом направлении? Во-первых, не надо мнить себя Господом Богом. И нужно понимать: то, что мы не смогли смоделировать птицу или стрекозу, вовсе не означает, что мы не научились перемещаться по воздуху. Ведь человек создал сложнейшие технические системы (дельтапланы, вертолеты, самолеты, ракеты), благодаря которым мы можем летать. Если перефразировать Савельева, выходит, раз мы не можем смоделировать мозг в том виде, в каком он существует у человека, мы никогда не научимся в определенном объеме выполнять сложную интеллектуальную работу. Это, конечно, не так. Уже сегодня интеллектуальные компьютерные системы заменяют людей, выполняя их интеллектуальную работу на определенных участках точнее и быстрее.
Вопрос:
Сергей
А нужно ли вообще учить компьютер думать? Это для того, чтобы люди не думали, а только кнопки нажимали как полные идиоты? К этому ли надо стремиться?
Вопрос:
Владимир
Здравствуйте!
Расскажите, пожалуйста, какими вы видите перспективы развития ИИ и робототехники в мире и в России.
Спасибо!
Вопрос:
Ущеко Вячеслав
Меня интересует нечеткая логика при построении схем искусственного интеллекта.
Как Вы считаете, можно ли нечеткую логику использовать для создания новых теорий?
Вопрос:
Глеб
Можно ли у вас работать удалённо? к примеру из Риги? или есть ли у Вас филиалы в Латвии? :)
Вопрос:
Ruslan
У меня несколько вопросов:
1. Насколько плотно специалисты по искусственному интеллекту контактируют с биологами, изучающими мозг?
2. Можно ли в настоящее время, взяв биологический мозг, послойно отсканировать всю архитектуру нейронов и межнейронных связей?
3. Можно ли затем воспроизвести ее в виде микросхемы или смоделировать программно, воспроизведя полностью все количество нейронов и связей между ними?
4. На каком пути, по Вашему мнению, следует ожидать решения проблемы искусственного разума - на пути изучения и копирования человеческого мозга либо на пути совершенствования компьютеров и компьютерных программ на собственной основе?
5. Имеет ли место сознательное противодействие созданию искусственного разума со стороны государств или иных структур из этических соображений или из боязни утратить контроль над этим продуктом?
Ответ:
Ян Давид Евгеньевич
Я не являюсь специалистом в области исследования мозга и не занимаюсь проблемой моделирования мышления, поэтому мой ответ на этот вопрос будет носить дилетантский характер. Но, тем не менее, я абсолютно уверен, что моделирование деятельности мозга человека на физическом уровне еще долго не даст никакого практического результата. Причина в колоссальной сложности технической системы, под названием «человеческий мозг». В то же время попытки смоделировать мышление с помощью компьютерных процессоров также не смогут дать серьезного результата в связи со значительной упрощенностью этой системы.
На мой взгляд, интересными и перспективными являются эксперименты, комбинирующие эти подходы. Уже известно о первых положительных результатах, когда на базе биологических систем выращенной на кремнии популяции создаются самообучающиеся чипы, реагирующие на внешние раздражители и принимающие простые решения. Мне кажется, что в этом направлении человечество ожидают революционные открытия в самом ближайшем будущем.
Вопрос:
iq
Зачем машину заставлять думать? Машина должна работать. Если ее научить думать, то она заставит работать людей на нее.
Ответ:
Ян Давид Евгеньевич
Iq, блестящий каламбур! Возьмем на вооружение! Но, если серьезно, мы все понимаем, что слово «работать» имеет уже не то значение, что 100 лет назад. Если основным ресурсом в эпоху индустриализации было материальное сырье, то сегодня, в эпоху знаний, им становится информация. Преобразование информации в полезные знания и есть та работа, которую выполняют сотни миллионов людей во всем мире. Именно здесь требуется сегодня основная помощь, и современные компьютерные системы помогают человеку решить эту задачу.
А то, что машина заставит человека работать на нее – это скорее надуманные фантастами страхи. Искусственный интеллект – это вполне конкретный термин, объединяющий ряд технологий, связанных с автоматической классификацией объектов, с принятием решений и прочее.
Эти технологии уже давно используются в окружающей нас бытовой технике – от стиральных машин до кондиционеров. Так что, не нужно путать технологии искусственного интеллекта с технологиями искусственного мышления.
Вопрос:
Александр Прусаков
Уважаемый Давид Евгеньевич, я думаю, многие благодарны за Вашу поддержку (наряду с Российским фондом фундаментальных исследований) Двенадцатой национальной конференции по искусственному интеллекту, которая состоится в Твери. Многие, вероятно, благодарны за формулу счастья, фестиваль бодиарта или вкусный обед за 169 руб. Но, так случилось, что мы живем в момент малоосмысленного реформирования угасающей Российской науки. Здесь Ваше мнение интересно, а Ваше слово значимо! В нынешнем году существенно уменьшается финансирование РФФИ, ресурсы перенаправляются в менее «прозрачные» и эффективные структуры. Есть ли мысли об эффективной организации государственной поддержки наук об Искусственном Интеллекте?
Ответ:
Ян Давид Евгеньевич
Наша компания инвестирует значительные суммы в исследования и разработки в области искусственного интеллекта. Также на Факультете инноваций и высоких технологий (ФИВТ) МФТИ в 2006 году была открыта наша кафедра «Распознавания изображений и обработки текста», где студенты изучают не только Computer Science, но и некоторые специализированные предметы в области искусственного интеллекта.
Мы поддерживаем конференцию «Диалог», которая ежегодно собирает ведущих мировых специалистов в области компьютерной лингвистики. Есть планы по организации и поддержке других мероприятий, конференций и олимпиад в области искусственного интеллекта, лингвистики и компьютерных наук. Сейчас мы находимся в стадии выбора целевых проектов.
Мы как коммерческая организация не можем взять на себя функцию государства. На мой взгляд, единственный правильный путь по поддержке исследований в области искусственного интеллекта – это сотрудничество компаний, аналогичных нашей, и государства в области образования и науки.
Самый простой способ ускорить работу компьютера – это приобрести новый более современный. Однако столь кардинальные меры требуются не так часто. Компьютерная грамота предлагает 8 советов по ускорению работы ПК.
Ускорить загрузку
Если загрузка операционной системы превратилась в длительное ожидание, и можно спокойно сходить заварить чаю, а то и сделать пару-тройку телефонных звонков, то не лишним будет разобраться в чем дело и исправить данную ситуацию.
Первым делом необходимо отключить лишние программы, которые не нужны вам в автозагрузке. Например, Skype, если вы не планируете им пользоваться сразу, а также ряд других приложений, о существовании которых вы, быть может, даже и не догадывались.
Для выполнения этого действия в Windows 10 откройте Диспетчер задач – либо сочетанием клавиш Ctrl+Shift+Esc, либо через контекстное меню с Панели задач. В самом Диспетчере перейдите во вкладку «Автозагрузка» и здесь выберите лишние приложения, отключая их по кнопке «Отключить». В крайнем случае можно отключить все доступные здесь программы, так как жизненно важные компоненты сюда всё равно не попадают.
Далее можно попробовать отключить опцию Быстрого старта. Предполагается, что данная опция немного ускоряет процесс загрузки, однако зачастую оказывает больше вреда для ряда пользователей. Как вариант, можно отключить и проверить какие будут изменения, а при необходимости включить обратно.
Сделать это можно через конфигурацию управления питанием. Через поиск Windows найдите раздел «Электропитание» и в левой колонке перейдите по ссылке «Действия кнопок питания». По умолчанию снять чекбокс со значения «Включить быстрый запуск (рекомендуется)» не получится. Перед этим нужно выше нажать на ссылку «Изменение параметров, которые сейчас недоступны».
Активировать наилучшее быстродействие
Вся красота в Windows 10 ежесекундно потребляет ресурсы процессора и оперативной памяти. Однако при желании можно пожертвовать красивыми эффектами переключения окон и прочими фишками, активировав минималистический вид операционной системы.
Делается это через «Дополнительные параметры системы», которые доступны в колонке слева в окне «Система» (вызывается сочетанием Win+Break). В области «Быстродействие» кликните на кнопку «Параметры» и в новом окне выберите пункт «Обеспечить наилучшее быстродействие». По нажатию на кнопку «Применить» у вас будет возможность оценить изменения. Если они вас не устраивают, то можно опционально вернуть какие-то эффекты.
Ускорить открытие меню Пуск
Если открытие Пуска стало притормаживать, можно вручную ускорить этот процесс. По умолчанию в реестре операционной системы прописана небольшая задержка на открытие данного меню. И если сам компьютер притормаживает, то это значение можно уменьшить. Однако помните, что без надобности лезть в настройки реестра не стоит, и уж тем более экспериментировать со значениями, в которых вы не разбираетесь.
Чтобы открыть редактор реестра, нажмите сочетание Win+R и в строке «Выполнить» наберите команду regedit . Нажмите Ok и у вас откроется окно редактора. Перейдите в раздел HKEY_CURRENT_USER\Control Panel\Desktop.
Здесь вам нужна запись, которая называется MenuShowDelay . Кликните на нее дважды, чтобы отредактировать значение. Здесь указано количество миллисекунд, которое уходит на задержку перед открытием Пуска. Изначальное значение – 400. Не рекомендуется менять его на 0, но, как вариант, снизить значение в два раза – до 200 – вполне приемлемо.
Убрать лишние команды из контекстного меню
Некоторые программы считают своим долгом добавить дополнительных команд собственного производства в контекстное меню операционной системы. Со временем это меню может разрастись настолько, что с трудом будет умещаться в экран, не говоря уже о том, что на поиски нужного пункта каждый раз придется собирать экспедицию.
Аналогично с программами из автозагрузки, эти команды контекстного меню также можно отключить. Разве что стандартными средствами Windows здесь не обойтись. Одним из решений является бесплатная программа CCleaner, которая не только чистит реестр, но и занимается другими видами очистки системы.
Данная программа доступна даже без установки (так называемая Portable версия). В ней необходимо перейти в раздел «Сервис», выбрать пункт «Автозагрузка» и перейти во вкладку «Контекстное меню». Здесь просто выбираете соответствующую программу и нажимаете на кнопку «Выключить».
Дефрагментация жесткого диска
На современных устройствах необходимость в регулярной дефрагментации жесткого диска практически отпала. Windows автоматически выполняет эту процедуру по расписанию. Однако если у вас довольно старое устройство, то вероятно здесь могут быть проблемы. Кстати, если у вас используется носитель SSD, то имейте в виду, что он в дефрагментации не нуждается.
Для процедуры дефрагментации существует множество инструментов. Одним из наиболее удачных является специализированное приложение Disk Defrag . Оно не только дефрагментирует файлы и свободное пространство, но и оптимизирует размещение системных файлов и может работать в фоновом режиме.
«Этот компьютер» по умолчанию
Раньше при открытии проводника мы попадали в раздел «Мой компьютер», который ныне называется «Этот компьютер». Теперь же при нажатии сочетания клавиш Win+E открывается так называемый «Быстрый доступ», который, по мнению разработчиков, будет удобнее. Однако часто используемые папки, приведенные здесь, отображаются в списке слева, а по-старинке получить доступ к жестким дискам в один клик уже не получится.
Поэтому исправляем это недоразумение и возвращаем привычный вид Проводника. Для этого через его меню «Вид» выбираем команду «Параметры» и кнопку «Изменить параметры папок и поиска». В открывшемся окне из выпадающей области «Открыть проводник для:» меняем значение с «Быстрого доступа» на «Этот компьютер».
Проделать данную операцию будет полезно даже тем, у кого нет проблем со скоростью работы самого компьютера. Банально сократить ежедневное путешествие до нужного диска в Проводнике будет существенным ускорением рутинного действа.
Удаление лишних программ
Установка каждой программы заполняет системный реестр и занимает место на жестком диске. Поэтому, когда счет приложений перевалил уже за сотню, имеет смысл удалить всё ненужное. Ведь почти каждый найдет у себя с десяток-другой программ, которые не использовались годами.
Удалять программы можно через стандартную утилиту «Программы и компоненты», однако зачастую она грузится достаточно долго, подгружая заголовки всех установленных приложений. Поэтому иногда будет быстрее удалять программы через сторонние решения. Например, через тот же CCleaner, озвученный ранее. Более того, специализированные программы по удалению софта делают данную процедуру более основательно, нежели стандартная процедура Windows, после которой зачастую в реестре продолжает оставаться масса ненужного мусора.
Отключение зависших программ
Одной из претензий к операционным системам Windows всегда была нестабильность. В частности, периодически зависания приложений, с появлением малоприятного окошка, уведомляющего, что приложение придется закрыть. Причем нередко сама процедура закрытия зависшей программы затягивается.
Но существуют и альтернативные пути отключения программ со статусом «Не отвечает». Это можно сделать без использования Диспетчера задач, используя специальный скрипт, либо же установив небольшую утилиту SuperF4 , которая добавит специальное сочетание клавиш, которое быстро будет закрывать зависшие программы.
Что делает компьютер быстрее?
Приведенные выше рекомендации не гарантируют существенного ускорения работы вашего ПК. Проблемы со скоростью могут иметь более глобальные причины. Если вашему компьютеру уже добрый десяток лет, то для адаптации к современным реалиям он просто окажется не готов, как ты его не настраивай. Тем не менее, если у вас есть проблемы с областями, описанными выше, советы Компьютерной грамоты могут оказаться полезными.
Новая компьютерная программа за одно мгновение может понять, о чём человек думает.
Авторы исследования могут предугадать, что человек сейчас видит - на основе деятельности нейронов, считываемой с помощью вживлённых в мозг электродов. Учёные обнаружили, что декодирование мыслей человека, впервые увидевшего изображение, происходит в течение долей секунды.
Новые результаты могут однажды помочь немым пациентам или людям, у которых есть проблемы с общением, выражать свои мысли. Об этом заявил нейролог из Университета Вашингтона в Сиэтле, Раджеш Рао. «Клинически это означает, что можно создать механизм общения с парализованными, пережившими инсульт пациентами и другими людьми, "запертыми внутри себя"», - сказал Рао.
Чтение мыслей
В последние годы учёные добились значительных успехов в расшифровке человеческих мыслей. Так, в 2011 году исследователи смогли перевести электроэнцефалограмму в видео , которое люди в это время смотрели. В 2014 году двое учёных обменялись мыслями с помощью соединённых вместе мозгов. В других исследованиях было показано, что компьютеры могут «видеть» наши сны, используя для анализа мозговую активность.
Рао и коллеги тоже захотели побыть в тренде. Они попросили людей, страдающих серьёзными случаями эпилепсии, которым в височные доли были имплантированы электроды, поучаствовать в эксперименте по декодированию мыслей. (Пациентам всего неделю как вживили электроды в височные доли, чтобы врачи смогли определить место расположения источника припадков).
«Им и так бы вживили электроды, так что мы лишь дали им несколько дополнительных заданий во время их пребывания в больнице. Всё равно здесь им нечем заняться», - сказал автор исследования доктор Джефф Ожеманн, нейрохирург Медицинского центра Университета Вашингтона. Височные доли также отвечают за сенсорное восприятие, вроде визуализации и узнавания образов, которые видит человек.
Рао, Ожеман и их коллеги дали участникам исследования смотреть на быстро сменяющие друг друга картинки на экране. Это были изображения лиц и домов. Кроме того, там было несколько пустых изображений. Пациентам надлежало следить за появлением изображения перевёрнутого дома.
Электроды были подсоединены к программе, которая способна была анализировать по тысяче мозговых сигналов в секунду, определяя, какой сигнал бы означал, что человек смотрит на дом, а какой - на лицо. Для первых двух третей изображений компьютер определил, что «так выглядит сигнал мозга человека, который смотрит на изображение дома». Для оставшейся одной трети компьютер с вероятностью 96% смог определить, на что именно смотрит человек. Об этом учёные сообщили 21 января в статье в журнале PLOS Computational Biology . Что интересно, компьютер смог выполнить задачу в тот 20-миллисекундный отрезок времени, пока человек смотрел на изображение.
Сложный процесс
Оказалось, что в зависимости от того, на что смотрит человек, - на лицо или изображение дома - активизируются разные группы нейронов. Кроме того, оказалось, что компьютеру для расшифровки нужно два типа мозговых сигналов: событийно-обусловленный потенциал и широкополосное изменение спектра. Первое - это характерный зубец на электроэнцефалограмме, означающий реакцию мозга на любой стимул. Второе означает изменение электрической активности в определённой зоне мозга.
«Традиционно учёные исследуют отдельные нейроны, - говорит Рао. - Наше исследование дало более общую картину на уровне крупных нейронных сетей. Мы смогли увидеть, как бодрствующий человек воспринимает сложный визуальный объект».
Позволив исследователям в режиме настоящего времени определить, какая часть мозга отвечает на определённый стимул, новая методика открыла двери для тотальной картографии деятельности человеческого мозга.
Слово "компьютер" переводится с английского как "вычислитель". То есть он хорошо может считать. А вот научить его думать учёные пытаются уже много лет. Самое лучшее, чего мы смогли достичь - это научить компьютер играть в шахматы.
Мы всегда пытались сделать это, создавая алгоритмы. Они хорошо работают для ситуаций, в которых мы заранее знаем результат. А если результат неизвестен? Или количество вариантов такое большое, что предусмотреть все мы не можем. Как же быть в этой ситуации? Оказалось, что тут мы можем использовать способность компьютера быстро обрабатывать большие объёмы данных. Нужно загрузить много-много информации на одну тему и заставить компьютер найти в этой информации какие-то закономерности (как это сделать, учёные уже знают). Компьютер их запомнит, и, если он получит другую информацию на заданную тему, он сможет на основе этих закономерностей принять решение. Конечно, оно необязательно будет правильным, но ведь и люди часто ошибаются.
Это направление в науке о компьютерах получило название "машинное обучение" (или "machine learning" по-английски).
Правда, есть одна проблема - для того, чтобы обрабатывать большие данные, нужны мощные компьютеры. На слабых этого не сделаешь. И тут нам на помощь приходят "облачные" вычисления.
Что такое облако ? Облака — это взвешенные в атмосфере продукты конденсации водяного пара. Угадать заранее, что выпадет из облака - дождь, снег, град - сложно. Иногда это может быть что-то совсем неожиданное. Например, рыба. :) То же и с вычислительными облаками. Они находятся "где-то" далеко, они мощные, могут содержать огромное количество "виртуальных" компьютеров, они могут выдать нам очень быстро любой результат. И, что важно, для того, чтобы воспользоваться ими, нужно просто открыть окно в браузере или мобильное приложение. Этим и пользуются учёные для применения методов "машинного обучения". В облако загружается очень много данных, создаётся много виртуальных компьютеров для обработки этих данных. Потом мы учим компьютеры тому, как эти данные обрабатывать и, после получения результата используем его для анализа новой информации.
Можно ли посмотреть, как всё это работает? Конечно! Проще всего сделать это, воспользовавшись сервисами, которые используют "машинное обучение". Давайте рассмотрим "когнитивные" сервисы, которые создала компания Microsoft для работы с картинками, фотографиями, текстами, речью и многим другим.
КОГНИТИВНЫЙ, -ая, -ое. [от лат. cōgnitio знание, познание] - Связанный с познанием, с мышлением; познавательный. Когнитивный анализ - исследование процессов познания человеком окружающего мира, а также способности человека приобретать новые знания. Когнитивная система человека - центральная нервная система и органы чувств, с помощью которых человек познает окружающий мир и самого себя.
Для того, чтобы "испытать" сервисы, нужно зайти на сайт https://www.microsoft.com/cognitive-services/
Попробуем загрузить фотографию и посмотрим, что скажет нам компьютер о ней.
В данном случае анализируются эмоции. Каждая эмоция оценивается в цифрах. Чем ближе значение к единице (самое большее возможное - 1), тем больше она выражена. Нам у этого мальчика больше всего заметно удивление. Компьютер присвоил этой эмоции значение 0.875295341. У всех остальных эмоций оно близко к нулю (кроме радости, но она тоже не очень велика). То есть можно сказать, что по мнению компьютера, мальчик больше всего удивлён и немного обрадован. Мне кажется, что это близко к истине.
А что вы скажете об этой женщине?
Компьютер определил, что больше всего она испытывает отвращение (0.72907275), немного грусть (0.150495708) и немного гнев (0.11228478) . Похоже на правду?
Можете поэкспериментировать со своими фотографиями. Посмотрите, что получится. Да, кстати, не подсовывайте сервису фотографии неодушевлённых предметов - он хорошо разбирается в фотографиях и может легко понять, где люди, а где - нет.
Ещё один когнитивный сервис, с которым можно "поиграть" - сервис по распознаванию лиц https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/face-api . Он может многое рассказать о человеческом лице: пол, возраст, настроение, в очках человек или нет, описать лицо. Он может определить, сколько человек на фотографии и описать каждого. Может сравнить две фотографии и сказать, насколько вероятно, что на них изображён один и тот же человек.
Например, на этой картинке совпадение - 0.771, то есть довольно высокое (как мы поним, самое большое значение - 1).
А на следующей - компьютер решил, что лица героев не очень похожи (0.195).
Но больше всего нам нравится сервис компьютерного зрения https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/computer-vision-api . Его работа поразительна!
Загружаем картинку, и сервис определяет, какого она типа (картинка или фото), что на ней изображено, какие цвета преобладают, можно ли смотреть её детям и т.д. Например, на этой картинке компьютер увидел женщину 24 лет, бегущую по дороге на фоне неба:
А на этой - вид высоких зданий на фоне гор. Конечно, вы сразу догадались, что это за город?
А на этой картинке сервис обнаружил и прочитал текст (и очень точно):
Многое ещё могут когнитивные сервисы благодаря использованию машинного обучения. Предлагаем самостоятельно изучить их и, мы уверены, вы найдёте для себя ещё много интересного.
Наверное, вы заметили, что результаты сервис представляет в таком формате:
"faceRectangle": {
"anger": 0.000005779621,
"contempt": 0.0000634569,
"disgust": 0.0000245519477,
"fear": 0.000346612127,
"happiness": 0.114344768,
"neutral": 0.00990214851,
"sadness": 0.0000173390872,
"surprise": 0.875295341
Этот формат называется JSON (расшифровывается как JavaScript Object Notation) - специальный формат данных, который программисты могут считывать и использовать в своих программах. Благодаря этому когнитивные сервисы используются не только для развлечения и понимания мощи машинного обучения, но и в разных программах (для смартфонов и для веб-сайтов), которые вы, возможно, уже используете.
Вот так мы учим компьютеры распознавать объекты реального мира. И совсем скоро эти навыки будут использоваться практически везде. Будьте готовы к сюрпризам!
