Sieć neuronowa Google zapatrzona w koty
W Google X Laboratory znajduje się jedna z największych sieci neuronowych, stworzona jako próba symulacji ludzkiego mózgu. Składa się ona z 16 000 procesorów i swobodnie absorbuje informacje z internetu - mówiąc prościej: uczy się sama.
Pomysł zakładał, że przy tak ogromnych ilościach danych algorytmy odpowiedzialne za naukę zaczną rozpoznawać pewne wzory i połączenia między nimi. Wyniki projektu są zaskakujące. Po tym jak jedna z największych sieci neuronowych przyswoiła sobie 10 milionów nagrań wideo z YouTube postanowiła nauczyć się rozpoznawać... koty.
- Podczas nauki nigdy nie powiedzieliśmy jej - to jest kot. Ona właściwie sama wymyśliła ideę kota - powiedział Jeff Dean, jeden z twórców wspomnianej sieci.
Sieć neuronowa Google stworzyła nawet wzorcowy wizerunek idealnego kota. Naukowcy uważają, że zaczęła ona działać trochę jak cyfrowy odpowiednik tego, co dzieje się na co dzień w korze wzrokowej człowieka. Oczywiście nasze mózgi mają dużo szersze możliwości.
Stworzenie modelu ludzkiej kory wzrokowej, którego efektywność porównywalna byłaby do oryginału "może być w naszym zasięgu przed końcem tej dekady".
Pozostaje jeszcze pytanie dlaczego sieć neuronowa Google postanowiła nauczyć się rozpoznawać właśnie koty? Za to już odpowiedzialni są ci wszyscy, którzy rozplenili koty po całym internecie. Sieć neuronowa otrzymywała całkowicie losowe dane, najwyraźniej najczęściej powtarzającym się motywem było to zwierzę.
