Аспирант научился различать 200 пород собак ради победы над алгоритмом распознавания изображений Google Статьи редакции

Аспирант Стэнфордского университета рассказал журналу Wired о собственных исследованиях искусственного интеллекта и попытке победить алгоритмы Google в сфере распознавания изображений. Научившись отличать более 200 пород собак, ему удалось доказать, что в точности определения объектов на фотографиях человек всё ещё способен оказаться лучше компьютерной программы.

Французский бульдог

Посоревноваться с системами искусственного интеллекта в угадывании снимков молодой учёный Андрей Карпатый (Andrej Karpathy) впервые решил в 2011 году. Воспользовавшись программным обеспечением, разработанным в его вузе, он провёл тест на 50 тысячах картинок, разбитых на 10 категорий: «собаки», «лошади», «грузовики» и так далее. Его собственные показатели при прохождении заданий в среднем были выше точности, продемонстрированной компьютером.

В 2014-м Карпатый решил повторить эксперимент, на этот раз взяв за основу тест на визуальное распознавание, созданный проектом ImageNet. Ранее одна из программ Google прошла тест ImageNet, верно отсортировав 93,4 процента изображений. Точность распознавания фото, показанная Андреем Карпатым на этом же тексте с первой попытки, оказалась ниже — «всего» 85 процентов.

Как говорит сам аспирант Стэнфорда, дело оказалось в том, что с 2011 года искусственный интеллект научился определять снимки по куда большему числу категорий, чем раньше. Категория «собаки», к примеру, теперь превратилась почти в 200 разных подгрупп, в зависимости от конкретной породы пса, изображённого на картинке. Для того, чтобы вновь победить ИИ, Карпатому пришлось стать экспертом по собакам и научиться визуально отличать по внешнему виду все 200 пород.

Когда я увидел всех этих собак, то подумал: о нет, машина легко распознает эти изображения, а я буду напрягаться и потеть, пытаясь понять, что это за порода.

Андрей Карпатый, аспирант Стэнфорда

Спустя две недели и 50 часов тренировок, молодой человек вновь прошёл тест. На этот раз ему удалось победить Google. Карпатый верно идентифицировал 94,9 процента изображений. Точность машинного распознавания оказалась почти на 1,7 процента ниже.

Сам молодой учёный свой результат оценивает скромно. По его словам, точно распознавать объекты на фотографиях важно, но куда сложнее другая задача, связанная с определением трёхмерных параметров на фото — взаимоудалённости предметов друг от друга, правильное определение их форм, размеров и так далее. Также проблемной зоной в области развития искусственного интеллекта остаётся его способность идентифицировать на снимках абстрактные объекты.

Помимо исследовательских экспериментов в вузах, при помощи проекта ImageNet ежегодно проводятся и открытые соревнования по распознаванию объектов на фото под названием ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC). Сам проект в настоящее время объединяет в своей базе данных более 14 миллионов изображений.

0
21 комментарий
Написать комментарий...
Недовольный цвет

Я тоже занимался подобным и тоже победил компьютер.
http://www.nssmag.com/fashion-or-porn

Ответить
Развернуть ветку
Младший завод

А я вот без специальных тренировок умею различать военную технику последних полутора веков, особенно ствольную артиллерию. Не думаю, что компьютер сможет со мной сразиться в ближайшие 10 лет.
ЗЫ
А если и сможет, то его владельцы вряд ли захотят (по соображениям секретности).

Ответить
Развернуть ветку
Справедливый Женя

Очень круто, что вы так разбираетесь в технике (без сарказма), но за 10 лет, о которых вы говорите, компьютер научится делать куда более крутые вещи, чем различать изображения (а их он будет различать просто невероятно точно).

Ответить
Развернуть ветку
Младший завод

В любых ракурсах? Да ладно. Гугл сейчас даже по чёрно-белым картинкам нормально искать не умеет.
Подумайте о том, сколько завышенных ожиданий испытывали по отношению к ИИ в 1990-е гг.

Ответить
Развернуть ветку
Справедливый Женя

Дак в 90-е годы скорость развития была гораздо ниже. Сейчас, к тому же, гораздо больше специалистов, заинтересованных в этом. Спорить сложно, даже невозможно об этом, потому что мы как минимум не эксперты, но наблюдая за динамикой развития, сложно представить, что за 10 лет ничего не изменится. Да и это очень полезная технология, к тому же. Свершилось преступление, а компьютер по 10-и часовой записи камеры видео-наблюдения за минуты нашел преступника по заданным параметрам) круто же

Ответить
Развернуть ветку
Младший завод

Нет, распознавание лиц — это не то же самое, что отличие техники. Внутри одной расы лица очень похожи друг на друга, о чём свидетельствует известная легенда об эпизоде в Мимино с японцами в лифте.

Ответить
Развернуть ветку
Справедливый Женя

Дак на видео не будет четко видно лицо. И не обязательно вовсе распознавать по лицу. Достаточно одежды при хорошей технологии.

Ответить
Развернуть ветку
Младший завод

Не очень понял, как это может работать, ну да поживём — увидим. Предлагаю вернуться к нашим баранам.
Для решения задачи, упомянутой мной выше, надо натаскать нейронную сеть на огромное количество изображений, которые рассеяны по многочисленным интернет-форумам и менее многочисленным онлайн-библиотекам (неотсканированные бумажные книги в расчёт не беру, чтобы обеспечить равные начальные условия). Это совсем не так просто, как просто брать готовые снимки камер наружного наблюдения.

Ответить
Развернуть ветку
Мясной кубок

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Младший завод

Так кажется всем, кто не живёт месяцами среди людей этой расы.
Зоологи, наблюдающие белых медведей в природе, рассказывают, что можно научиться и животных в "лицо" различать.

Ответить
Развернуть ветку
Должен самолет
> Не думаю, что компьютер сможет со мной сразиться в ближайшие 10 лет.

смотря сколько техники захватит ИИ ;)

Ответить
Развернуть ветку
Поэтический шмель

А я всегда проигрывал этой штуке

Ответить
Развернуть ветку
Замкнутый хот-дог

У кого-то слишком много времени..

Ответить
Развернуть ветку
Национальный парфюмер

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Деревянный единорожек88

Охуеть.

Ответить
Развернуть ветку
Верховный диод

..Теперь

Ответить
Развернуть ветку
Всероссийский велосипед

Дайте этому господину Ph. D. по распознаванию собак

Ответить
Развернуть ветку
Мясной кубок

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Сердечный Артем

Шелдон, ты?

Ответить
Развернуть ветку
Учебный Макс

Французский Ди Бульдог

Ответить
Развернуть ветку
Серебряный якорь
Ответить
Развернуть ветку
Читать все 21 комментарий
null