Keinotekoinen äly on edistynyt valtavasti ja on ihmisen kykyjen suhteen melko ylivoimainen. Onneksi on monia alueita, joilla hiili hajottaa piitä, ja yksi niistä on värien luominen.
Tietokonetutkija Janel Shane on kehittänyt koneoppimisalgoritmin, joka ei vain luo värejä, vaan myös nimeää ne. Voimme mielellään todeta, että luovat ihmiset eivät tässä tapauksessa ole vaarassa. Ne ovat täysin turvassa värin arvaamisrobotien kapinalliselta.
Keinotekoinen hermoverkko
”Kun otetaan huomioon keinotekoisen hermoverkon rakenne kokonaisuutena, voidaan päätellä, että se todella havaitsee ruskeat, beige ja harmaat värit suuressa määrin. Keinotekoisella älykkyydellä on todella huono kyky havaita erilaisia värisävyjä”, kirjoitti tutkija Shane Tumblr-sivullaan olevaan viestiin.
Keinotekoisen älykkyyden keksintöihin sisältyy elinvoimainen Gray Pubic -niminen palkittu, ohut vaaleanpunainen nimeltään Bank Butt, vihertävän harmaa nimeltään Snowbonk ja antiikki vaaleanpunainen, jota tietokone nimeltään Testing. Mutta erityinen saavutus on hiekka ruskea, jota kutsutaan yksinkertaisesti Turdlyksi (englanniksi "kova").
Mainosvideo:
Vaikka nimet näyttävät oudolta, tutkijoiden työ heissä oli erittäin jännittävää. Lähtökohtana oli Sherwin-Williams-luettelo, joka sisälsi 7700 väriä.
"Älykäs" algoritmi
Kuten Shane selitti Ars Technicalle, hän käytti algoritmia, joka pystyy arvaamaan kaikki tietyssä järjestyksessä olevat merkit. On melko mielenkiintoista luoda uusia autoja RGB-arvojen perusteella, jotka voivat määrittää, kuinka paljon punaista, vihreää ja sinistä on yhdistetyissä väreissä.
”Myöhemmin koulutusprosessissa keinotekoinen hermoverkko koulutetaan vielä paremmin. - jatkaa Shane blogissaan. "Tässä vaiheessa AI pystyy tunnistamaan päävärit, kuten valkoinen, punainen ja harmaa, vaikkakaan eivät aina tarkasti."
Tarjoavat tarvittavat tiedot
Tietojen tutkijat ja ohjelmoijat testaavat tällä hetkellä koneoppimisen rajoja. Avain innovatiivisuuteen on antaa tietokoneille mahdollisuus oppia. Algoritmeja ei ole ohjelmoitu ymmärtämään värejä, mutta koneista voi saada yleiskuvan, jos keksijät tarjoavat heille tarpeeksi tietoa.
Koneoppiminen mahdollisti AlphaGon ohjelmoinnin, josta tuli viime vuonna ensimmäinen tekoäly. Hän onnistui voittamaan ihmisen muinaisessa Go-pelissä. Konetta käytetään myös verkkosuosituksissa, petosten havaitsemisessa ja jopa itse ajavien koneiden opettamiseen.
Maya Muzashvili
