Уникальный компьютер может читать по губам
Ученые из Оксфордского университета презентовали LipNet — компьютерную программу, способную читать по губам. По словам разработчиков, ее точность достигает 93,4 процента.
Возможность создания уникальной программы появилась благодаря полученным учеными результатам изыскания, показавшего, что человек по движению губ намного лучше распознает длинные слова.
Таким образом, вместо идентификации каждого произнесенного слова по-отдельности, новый алгоритм может провести анализ целого предложения.
Затем каждое из слов расшифровывается с помощью метода глубокого обучения.
Известно, что в основе метода глубокого обучения лежат нейронные сети. Обучение разработано в качестве разновидности машинного обучения, которое предусматривает использование многоуровневых нейронных сетей.
В свою очередь, нейронные сети являются математическими моделями, способными симулировать полноценный процесс обучения людей.
В прошлом году ученые представили результаты другого изыскания, показавшего, насколько вероятно научить компьютер флирту.
Согласно прогнозам экспертов, для создания таких машин потребуется не более десяти лет.
Исследованием руководил профессор Джеффри Хинтон (Geoff Hinton).
Он дал обещание, что компьютеры смогут мыслить подобно человеку в ближайшее десятилетние. Научить машины искусству флирта профессор намерен с помощью нового класса алгоритмов, которые на данный момент Хинтон разрабатывает для компании Google.
Суть уникальных алгоритмов заключается в том, что каждому слову приписывается набор цифр (он же вектор), определяющий его положение в теоретическом «смысловом пространстве» или облаке.
Отдельное предложение должно быть воспринято в качестве соединительной линии между словами и сведено к определенному набору цифр.
Однако специалист столкнулся с единственной проблемой: необходимо точно понять, какие именно цифры надо приписывать каждому слому в языке.
Чтобы решить этот вопрос, профессор использовал так называемое «глубокое обучение».
Согласно методике, позиция каждого слова в смысловом облаке будет распределена случайно. Только потом искусственный интеллект тренируют, предлагая ему обрабатывать определенный набор информации.
Таким образом, вместо идентификации каждого произнесенного слова по-отдельности, новый алгоритм может провести анализ целого предложения.
Затем каждое из слов расшифровывается с помощью метода глубокого обучения.
Известно, что в основе метода глубокого обучения лежат нейронные сети. Обучение разработано в качестве разновидности машинного обучения, которое предусматривает использование многоуровневых нейронных сетей.
В свою очередь, нейронные сети являются математическими моделями, способными симулировать полноценный процесс обучения людей.
В прошлом году ученые представили результаты другого изыскания, показавшего, насколько вероятно научить компьютер флирту.
Согласно прогнозам экспертов, для создания таких машин потребуется не более десяти лет.
Исследованием руководил профессор Джеффри Хинтон (Geoff Hinton).
Он дал обещание, что компьютеры смогут мыслить подобно человеку в ближайшее десятилетние. Научить машины искусству флирта профессор намерен с помощью нового класса алгоритмов, которые на данный момент Хинтон разрабатывает для компании Google.
Суть уникальных алгоритмов заключается в том, что каждому слову приписывается набор цифр (он же вектор), определяющий его положение в теоретическом «смысловом пространстве» или облаке.
Отдельное предложение должно быть воспринято в качестве соединительной линии между словами и сведено к определенному набору цифр.
Однако специалист столкнулся с единственной проблемой: необходимо точно понять, какие именно цифры надо приписывать каждому слому в языке.
Чтобы решить этот вопрос, профессор использовал так называемое «глубокое обучение».
Согласно методике, позиция каждого слова в смысловом облаке будет распределена случайно. Только потом искусственный интеллект тренируют, предлагая ему обрабатывать определенный набор информации.