Сеть Google научилась самостоятельно распознавать котов

Специалисты из Google создали крупнейшую в мире нейронную сеть. Теперь им предстоит научить систему самостоятельно распознавать и сортировать информацию. Первый шаг в этом направлении уже сделан: система научилась отличать видеоролики с участием котов.

Сегодня системы распознавания информации используются достаточно широко. Они применяются, например, для распознавания устной речи (в целях преобразования ее в письменную либо для перевода с иностранных языков), для проверки сообщений на спам или идентификации изображений. Однако научить машину распознавать и сортировать информацию – довольно масштабная задача. Особенно сложна предварительная сортировка данных. Подавляющее большинство современных алгоритмов основано на анализе огромного количества экспериментальных данных. То есть для того, чтобы сеть научилась идентифицировать, например, автомобили, в нее необходимо загрузить огромное количество изображений машин.

Недавно компания Google предложила альтернативную систему, суть которой передает ее название: система self-taught learning (самообучающееся обучение) самостоятельно «разгребает» неотсортированную информацию, используя принципу «схожести». То есть, если в компьютер загрузить снимки автомобилей и не автомобилей, то через какое-то время система она научится различать первые от вторых. Преимущества новой системы очевидны: теперь операторам требуется наблюдать только за промежуточными результатами отбора, а не за начальными данными.

Примечательно, что работа таких систем основывается на так называемых нейронных сетях - математических моделей, работающих по принципу процессов, происходящих  в реальном головном мозге. Это тоже создает определенные трудности, поскольку  существующая архитектура компьютеров плохо приспособлена для таких моделей.

Однако ученые из Google уже получили первые положительные результаты. Запустив свою систему на шестнадцати тысячах процессоров, специалистам удалось смоделировать, в которой существует примерно миллиард взаимосвязей между отдельными процессами-нейронами.

Эксперимент получился действительно масштабным. Все предыдущие эксперименты по машинному обучению использовали сети, в которых существовало не более десяти миллионов взаимосвязей.

Получившей в результате работы сети была дана задача отсортировать видеоролики с YouTube. И через какое-то время, система научилась отличать ролики с участием котов от остальных видеоматериалов. А, кроме того, исследователи сумели улучшить качество распознавания информации.

2.07.2012

Интересное по этой теме: