Les réseaux de neurones lisent les lèvres, dessinent des croquis et battent les joueurs professionnels. Et, surtout, ils savent comment apprendre. Les cinq avancées les plus inattendues de l'intelligence artificielle.
Langue de souris
En 2017, des zoologistes autrichiens, étudiant le comportement des souris domestiques (Mus musculus), ont remarqué que les rongeurs changent de voix en fonction du parent avec lequel ils communiquent - un homme ou une femme. L'analyse spectrographique de la «parole» de quarante animaux de laboratoire a montré que les souris passent à des sons de plus haute fréquence en voyant un individu du sexe opposé.
En utilisant cette fonctionnalité, des chercheurs de Russie, des Pays-Bas et d'Allemagne ont décidé de former les réseaux de neurones à reconnaître le sexe des souris par les sons qu'elles émettent, et également à déterminer à qui le message est adressé: homme ou femme.
Les animaux ont été divisés en paires, chacun avec un rongeur sous anesthésie générale et le second se déplaçant librement autour de la cage. Le grincement d'une souris a été enregistré et traité à l'aide de réseaux de neurones, qui ont appris par la hauteur, l'amplitude, la durée du son à comprendre qui l'a émis et à qui il était destiné.
Après la formation, les réseaux de neurones ont correctement déterminé le sexe des souris émettant des sons et de leurs destinataires dans 84% des cas. Cependant, les auteurs du travail notent que l'algorithme ne fonctionnera probablement pas avec des animaux d'autres lignées (l'étude impliquait des rongeurs de la lignée C57BL / 6NCr). Les souris sont susceptibles d'avoir différents "dialectes" et le grincement aura des caractéristiques spectrales différentes.
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Graphologues du réseau neuronal
Des chercheurs russes ont appris aux réseaux de neurones à reconnaître le sexe d'une personne à la main. Le programme, développé conjointement par MEPhI, l'Institut Kurchatov et l'Université d'État de Voronej, a correctement déterminé dans 80% des cas qui a écrit le texte - un homme ou une femme. Les scientifiques ont appliqué des réseaux de neurones ultra-précis et des méthodes d'apprentissage en profondeur.
Selon l'un des auteurs de l'ouvrage, professeur associé au NRNU MEPhI Alexander Sboev, des résultats aussi élevés ont été obtenus grâce à des modèles de réseaux de neurones avancés et au fait que l'écrivain n'a pas caché son sexe. Désormais, le problème de la détermination du sexe est résolu dans une situation où une personne se fait passer pour une autre: par exemple, une femme écrit un texte au nom d'un homme. Bientôt, l'intelligence artificielle apprendra à déterminer l'âge de l'auteur d'un texte écrit.
La lasagne se transforme en sushi
Des experts japonais et français ont créé un programme qui adapte des plats célèbres aux traditions culinaires de différents pays. Disons que cela transforme les lasagnes en lasagnes à sushi et prépare une soupe sukiyaki japonaise à la française. Autrement dit, le programme crée une recette dans laquelle le calvados est indiqué au lieu du mirin (vin de riz) et les oignons verts sont remplacés par de l'estragon.
L'intelligence artificielle fonctionne en deux étapes. Tout d'abord, après avoir analysé les ingrédients qui composent un plat particulier, il découvre à quelle cuisine nationale il appartient. Ensuite, il décide quels ingrédients et ce qu'il faut remplacer, pour que la nourriture prenne les caractéristiques d'une autre tradition culinaire. Pour cela, on utilise le modèle vectoriel word2vec, qui établit la correspondance entre les ingrédients. Ainsi, lors de l'adaptation des plats japonais à la cuisine française, le programme suggère de prendre un mélange d'herbes aromatiques au lieu de sauce soja.
Le réseau de neurones ne comprend pas encore à quel point les nouveaux ingrédients se combinent entre eux et ne prend pas en compte la méthode de préparation. Ils promettent de le finaliser.
Dans une nouvelle capacité
Les réseaux de neurones sont efficaces pour restaurer la luminosité et la couleur des vieux dessins animés et films, en les adaptant aux écrans modernes à haute résolution. En septembre, deux grandes entreprises - Disney et Yandex - ont présenté des algorithmes similaires.
Disney Research a développé un programme qui vous permet d'obtenir une colorisation plus réaliste des vidéos en faisant mieux correspondre les images adjacentes. Les réseaux de neurones des spécialistes russes (technologie DeepHD) sont capables d'augmenter la résolution sans perdre en netteté et en qualité.
L'algorithme a été testé sur de vieux dessins animés soviétiques. Sur "Yandex", vous pouvez regarder en qualité améliorée "Golden Antelope", "Snow Queen", "The Bremen Town Musicians" et d'autres films célèbres de "Soyuzmultfilm". Comme le note le service de presse de la société, pour les téléspectateurs exigeants, la différence est particulièrement perceptible: l'image est devenue plus nette, les détails fins tels que les feuilles sur les arbres, les flocons de neige, les étoiles dans le ciel nocturne sont mieux visibles.
À la recherche de frères en tête
Des chercheurs de l'Université de Californie à Berkeley (USA) utilisent des réseaux de neurones pour rechercher des extraterrestres, participant à la collaboration SETI, un projet visant à rechercher des civilisations extraterrestres et éventuellement entrer en contact avec elles. Pour ce faire, les scientifiques ont créé un réseau neuronal capable d'identifier et d'enregistrer indépendamment les signaux basse fréquence d'origine artificielle.
Les chercheurs pensent qu'une civilisation extraterrestre avancée devrait certainement essayer d'entrer en contact avec nous. Le problème principal est de séparer les signaux électromagnétiques de la Terre qui se sont déjà propagés dans toutes les directions sur de grandes distances de ceux qui proviennent probablement d'un autre système stellaire ou galaxie. Jusqu'à présent, une personne n'a pas été en mesure de distinguer les signaux extraterrestres dirigés vers notre planète.
C'est maintenant ce que fait le réseau neuronal. L'intelligence artificielle a déjà détecté 72 signaux, dont les sources pourraient être des corps célestes à trois milliards d'années-lumière de la Terre. Les premiers sursauts radio enregistrés ont été enregistrés dans l'objet FRB 121102. Comme le notent les auteurs du travail, même si le programme ne trouve pas de traces de civilisations extraterrestres, il aidera à en apprendre beaucoup sur l'Univers.
Alfiya Enikeeva
