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谷歌展示多款AI游戲:人工智能系統準確識別涂鴉

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發表時間:2020-08-07 00:00

據外媒報道,對谷歌來說,僅僅將機器學習和人工智能用于產品還遠遠不夠。谷歌還希望用戶能理解,這些技術是如何運轉的。為了展示神經網絡的內部運轉方式,谷歌還開發了“可視的高維空間”。這一工具由多名數據可視化專家開發,展示了大型神經網絡如何保存并繪制不同數據之間的連接。

谷歌展示多款AI游戲:人工智能系統準確識別涂鴉

  去年,在深度學習引擎開源的幾個月之后,谷歌一名研究員與《紐約時報》合作,制作了數據可視化材料,解釋了神經網絡的運行方式。目前,谷歌推出了在線工具和游戲集合AI Experiments,幫你理解機器學習的內部原理。

  以游戲“趕緊來畫”為例。這款游戲類似于看圖猜詞,玩家有20秒時間在屏幕上畫一個物體,而谷歌將在倒計時結束后進行猜測。目前,谷歌取得的成果很棒。例如,系統會讓用戶畫迷彩圖案、微波爐、六邊形、雨傘、棒球和鱷魚,神經網絡每次都能準確識別。

  不過,這款游戲作為學習工具的意義并不在于準確猜測。通過觀察谷歌系統響應涂鴉的方式,你可以更好地理解谷歌的技術如何工作。

  例如,游戲讓我去畫一棵樹。開始,我畫了樹葉,谷歌系統猜測的是“亂寫的東西”。隨后我添加了更多的樹葉,系統認為這是“刷子”。后,我畫了樹干,而谷歌的神經網絡說道:“哦,我知道了,這是棵樹?!?隨后,你可以瀏覽其他玩家畫的樹,從而更好地了解谷歌如何利用涂鴉去進行猜測。)

  類似地,當游戲讓我畫一個甜甜圈時,我開始畫了兩個同心圓。谷歌的系統似乎有些猶豫,并不清楚我要畫什么。但當我添加了糖霜和果仁之后,系統準確地做出了猜測。這里的經驗是:為了理解整體是什么,神經網絡需要多方面數據,且這些數據需要相互關聯。

  AI Experiments中還包括其他游戲。例如,通過“AI二重唱”,你可以用算法去制作音樂。此前在名為Project Magenta的項目中,谷歌研究員探索了多種方式,用神經網絡去模擬人類的創造性。終結果很驚艷,尤其考慮到音樂的創作仍然神秘。谷歌這一項目的部分動機在于,通過模擬樂感去探索人類的智力。

  為了展示神經網絡的內部運轉方式,谷歌還開發了“可視的高維空間”。這一工具由多名數據可視化專家開發,展示了大型神經網絡如何保存并繪制不同數據之間的連接。

  當然,AI Experiments不僅僅是免費的神經網絡技術教育工具。所有的互動,無論是“趕緊來畫”還是其他游戲,都能進一步改進谷歌系統識別照片和語言的能力。這一方面讓谷歌的產品更強大,另一方面也服務于用戶。終數據被用于谷歌照片等應用,使其可以利用人工智能技術去迅速管理你的照片。



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