В отличие от человеческого мозга, способного обрабатывать несколько вещей одновременно, современные машины мыслят скорее линейно. Тем не менее, в некоторых областях они уже превосходят человека. VentureBeat перечислила шесть из них, в которых ИИ уже лучше людей.

Распознавание изображений и предметов

Капсульные сети, изобретенные отцом искусственной нейронной сети Джеффри Хинтоном, почти вполовину снизили процент ошибок в тесте, в котором требовалось распознать игрушку. Использование большего числа капсул позволило машине лучше опознавать предмет, даже если его внешний вид отличается от того, что она видела раньше. Другой пример — разработанный Google алгоритм PlaNet, позволяющий определить место, где была сделана фотография, лучше, чем человек.

Видеоигры

Алгоритм глубокого обучения с подкреплением DeepMind безо всякого программирования научился играть в Breakout. Затем в сообществе специалистов по машинному интеллекту началась гонка по обучению компьютера играть во всевозможные игры — Space Invaders, Doom, Pong, World of Warcraft. И в большинстве из них ИИ уже превосходит опытных игроков.

Распознавание и воспроизводство голоса

В прошлом году Google выпустила WaveNet, а Baidu — Deep Speech, сети глубокого обучения, которые автоматически генерируют речь человека, слушая его и пытаясь походить на него. Система LipNet, созданная оксфордскими учеными и специалистами DeepMind, добилась 93% успеха в чтении по губам, тогда как средний показатель человека — 52%. Группа из Вашингтонского университета разработала систему, синхронизирующую аудио с видео.

Имитация художественного стиля

Нейронная сеть может изучить манеру нанесения мазков и используемые цвета в определенном художественном произведении и перенести особенности стиля на новое произведение. Пример — DeepArt.io, компания, которая создает приложения, применяющее сотни различных стилей к фотографиям пользователей. Художник и программист Джин Коган тоже использовал этот метод, создав «Мону Лизу» в стиле других художников — Пикассо, Ван Гога, Моне.

Прогнозы

Стэнфордский исследователь Тимнит Гебру взял 50 млн изображений Google Street View и исследовал, что сеть глубокого обучения может с ними сделать. Оказалось, что она смогла локализовать и распознать более 22 млн машин, включая их марки, модели, типы и годы выпуска. И привязала их к политическим убеждениям их владельцев. Другой пример более точного прогнозирования — Google Sunroof. Эта технология высчитывает, сколько энергии будут производить солнечные панели на крыше вашего дома, на основании съемки крыши вашего дома с воздуха.

Дизайн вебсайтов

Интеграция ИИ в программы создания дизайна помогает обновлять и поддерживать актуальность сайтов быстрее и точнее, чем это выйдет у человека. Технология основывается на среднестатистическом мнении пользователей о внешнем виде сайта. Многие современные сайтостроители либо уже пользуются методами глубокого обучения, либо планируют начать.