Версия для слабовидящих
Игра в распознавание котиков и судьба человека… Печать Email
Новости об инновациях
02.04.2015

Век с лишним назад Артур Конан Дойль в рассказе «Магическая дверь» отметил, что «Старинные мастера рисовали харчевни и святых Севастьянов, когда Колумб на их глазах открыл Новый Свет». Святые нынче не водятся, новостные ленты заполнены деталями очередной резни на Ближнем Востоке, и эвентуальными ужасами, могущими проистечь, скажем, от иранской ядерной бомбы (которая, будто, чем- то будет отличаться от израильских, индийских, корейских, пакистанских устройств…). А вот на действительно важное внимание, практически, не обращают…

Ну, вот робот KUKA продемонстрировал, что скорость и точность движений у него будут повыше, чем у человека. («Страшная месть робота KUKA» – сомневающимся в этом предложим наглядно продемонстрировать сие окружающим, обыграв предварительно в пинг-понг Тима Болля, уделать в очередном марше робота в прямом эфире – без отъема лавр у Болля фирма вряд ли согласится…). Но у человека все же остается преимущество, выработанное миллионами лет эволюции потомков обезьян. Он несколько лучше ориентируется в окружающем мире.

И важнейшая часть этой ориентации – способность к распознаванию образов. Когда-то, когда ранние обезьянки были индивидуалистами, дававшая возможность им выживать, разглядывая в ветвях банан или древесного краба, а потом, по мере того, как мартышки-единоличники вливались в дружный коллектив, обеспечивали им социальную и светскую жизнь, позволяя не только отличать альфа-самца от презренных омег, но и определять тончайшие оттенки настроения вождя, определявшие, когда можно халявно получить перераспределенный банан или кусок падали, а когда и отхватить оплеуху…

И даже когда мы говорим о труде по преимуществу физическом, но человеческом, в труде этом крайне высока всегда бывает доля проходящих по ведомству искусственного интеллекта ориентации в пространстве и распознавания образов. Причем грузчик, задача которого круглое катать, а квадратное носить, хоть и норовит порой проделать все в обратном порядке, но все же распознаёт образы несопоставимо лучше компьютеров; и не только той романтичной счетоподобной архаики, что некогда обсчитывала параметры космических трасс, но и тех пожирателей чисел, что нынче по технологии Big Data деловито выявляют покупательские предпочтения в глобальных дистрибьюторских сетях.

Правда, к осени прошлого года, компьютерные системы достаточно незаметно для окружающих приблизились к человеческой способности распознавать образы. Поведавший об этом в своем блоге Hacker’s guide to Neural Networks (название, отсылающее к культовым книгам Дугласа Адамса) Андрей Карпатий (Andrej Karpathy) рассказал, что он распознает изображения из тестового набора ImageNet, допуская 5.1% ошибок, а нейрокомпьютерная программа GoogLeNet на этом наборе образов дала 6.8% ошибок. (What I learned from competing against a ConvNet on ImageNet)

720-2010_imagenet

Человек, в котором все должно быть прекрасно, звучал в этом тесте гордо, на целых 1,7% превосходя бездушную железяку, точнее – кремниевую каменюку. Именно таким было прошлой осенью превосходство выработанной миллиарднолетней историей Земли и жизни на ней белковой нейросети над созданной инженерами программой GoogLeNet. Но прогресс не стоит на месте, и кремний эволюционирует несколько быстрее, чем белок…

И вот появляются такие свидетельства этой эволюции – «In the annual ImageNet competition, the best neural net was able to correctly classify images with a 25.7 percent error rate in 2011. That went to 16.4 percent in 2012, 11.7 percent in 2013, and 6.7 percent in 2014. Baidu showed a paper with a 6.0 percent error rate in January, Microsoft published a 4.9 percent error rate in February, and Google itself published a paper with a 4.8 percent error rate on March 2″.

Вспомним осенние, прошлого года, достижения человека, причем человеа, спечиально обучившегося распознавать тестовые данные – 5.1% ошибок против 6,8% у машины. А тут мы видим, что системы от Microsoft в феврале 2015 года показали уровень ошибок распознавания в 4,9%, а Google опубликовал 2 марта 2015 года – запомним эту дату! – данные о том, что его роботы опознают образы с уровнем ошибок в 4,8% (Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift). Им в спину дышит китаянка Baidu, с уровнем ошибок в 6,0%. Улучшил ли свои результаты отстаивающий честь человеческой расы Андрей Карпатий, неясно…

Но ясно одно – рекордные пока компьютерные системы от компьютерных гигантов обеспечили распознавание образов с результативностью лучшей, чем дает даже специально обученный человек. И более того – системы эти имеют прекрасные шансы на дальнейшее развитие. В статье Deep Neural Networks are Easily Fooled: High Confidence Predictions for Unrecognizable Images рассказывается о системах, способных с весьма высокой вероятностью распознавать такие изменения образов, которые человеческий глаз не выделяет. (Вспоминаются эксперименты первого, начала 1960-х годов, пришествия бионики, когда контролером на конвейер норовили посадить голубя…)

И значение этих публикаций переоценить трудно. Да, распознавание образов это довольно слабый искусственный интеллект. Но давайте посмотрим на то, чем заняты в современной цивилизации большинство людей? Да тем, для чего вполне хватит распознавательных способностей показанных не только рекордсменом от Google, но и новой на этом рынке Baidu – Андрей Карпатий ведь обучался распознавать образы тестового набора, да и одно дело соревнование, а другое – работа на конвейере и его аналоге изо дня в день…

А глазастому роботу-то и три смены и семь дней в неделю по плечу, или что там на этом месте у нейрокомпьютеров… И совместить в единой системе нейрокомпьютеры распознавания изображений и быстрые да точные в движениях роботы дело не простое, не дешевое, но не запрещенное никаким фундаментальным законом природы. Вполне, видимо, решаемое – как были решены задачи создания классических персональных компьютеров, всемирной паутины, мобильных гаджетов…

И вот тут-то пойдут интереснейшие социальные последствия. Такие, которые и представить в полной мере трудно. Ну, прежде всего, глазастый робот, оказавшись более универсальным и гибким, чем его предшественники, заменит своих предшественников в заводских цехах, вытолкнув оттуда случайно уцелевших пролетариев. Конечно, это произойдет не сразу, и не везде, а там, где рабочая смена робота станет обходиться дешевле, чем смена местного человека.

Затем произойдет неизбежное – роботы начнут собирать роботов. Крупносерийное, а затем и массовое производства железных работников смогут радикально снижать их стоимость. А будут они куда универсальнее роботов нынешних, благодаря тем самым системам технического зрения. И вот тут-то начнется самое забавное. Прежде всего, страны, экспортирующие человеческий труд, прежде всего из Юго-Восточной Азии, начнут терять свои геополитические конкурентные преимущества.

Но и пролетариату стран, в которые по соображениям логистики и сбалансированности платежного баланса, начнут возвращаться производства, особенно радоваться не приходится. Их на этих производствах – мягко говоря – не ждут. Они слишком уж дороги, благодаря высокой стоимости расширенного воспроизводства рабочей силы в странах Первого мира, да и изрядно избалованны наличием профсоюзов и прочей политкорректностью. Роботы трудиться будут, роботы…

И сборщиками, и грузчиками, и операторами торговых залов (это те тетеньки, которые расставляют по полкам гипермаркетов товар), и продавцами-кассирами (они смогут не только распознать товар в корзинке, введя стоимость в чек, но и глянув на мордочку покупателя шнапса или лагера прикинуть, сколько ему лет, затребовав в сомнительных случаях аусвайс). Кстати, последняя процедура в наших краях становится реальным кошмаром продавщиц – продать пива или табака малолеткам чревато штрафами, лишением премии и увольнениями…

И на стройке глазастый робот будет гож, и в сельском хозяйстве, что в огородничестве, что в животноводстве. И это – неминуемое будущее. В прошедшем марте приблизившееся еще на шаг. И об этом будущем, похоже, никто не думает. О нем никто не предупреждает людей. Интересно – почему…

P.S. Автор выражает благодарность бесподобному Анатолию Левенчуку, мимо блога которого не проскользнет ни одна ИТ-новинка!

Источник - http://www.computerra.ru/119743/igra-v-raspoznavanie-kotikov-i-sudba-cheloveka/

 
Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта
incest xxx free rarefilm.net