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Google एआई का उपयोग मनुष्यों और कंप्यूटरों को कला के माध्यम से संवाद करने में मदद करने के लिए कर रहा है

2021

इस सप्ताह Google कला पर बड़ा हुआ। कंपनी ने उन लोगों की मदद करने के लिए एक मंच लॉन्च किया जो कला संचार में भयानक हैं। यह एक और भयानक स्टिक-फिगर दराज: एक तंत्रिका नेटवर्क को शिक्षण कला के बारे में शोध प्रकाशित किया।

मंगलवार को, कंपनी ने AutoDraw की घोषणा की, जो एक वेब-आधारित सेवा है जिसका उद्देश्य उन उपयोगकर्ताओं के लिए है जिनमें ड्राइंग प्रतिभा की कमी है। अनिवार्य रूप से, कार्यक्रम आपको अपनी उंगलियों (या यदि आप कंप्यूटर पर हैं, तो माउस) का उपयोग करने की अनुमति देता है ताकि सेब और ज़ेबरा जैसी बुनियादी छवियों को स्केच किया जा सके। फिर, यह आपके देशभक्तिपूर्ण ड्राइंग का विश्लेषण करता है और एक ही चीज़ के पेशेवर रूप से तैयार किए गए संस्करण का सुझाव देता है। फिर आप उस अच्छी ड्राइंग पर क्लिक करते हैं जिसे आप चाहते थे, और यह आपकी जगह बेहतर बनाती है। यह ऑटोकार्ट की तरह है, लेकिन ड्राइंग के लिए।

Google की क्रिएटिव लैब में टीम लीड करने वाली नुका जोन्स का कहना है कि ऑटोड्रॉव लोगों को खुद को व्यक्त करने में मदद करने के बारे में है। "बहुत से लोग ड्राइंग में काफी खराब हैं, लेकिन यह उन्हें नेत्रहीन रूप से संवाद करने में सक्षम नहीं होना चाहिए, " वे कहते हैं। "क्या होगा अगर हम लोगों को उनके विचारों को स्केच करने में मदद कर सकते हैं, या उनके विचारों को जीवन में ला सकते हैं, दृश्य संचार के माध्यम से, मशीन सीखने के विचार के साथ?"

Google के एक क्रिएटिव टेक्नोलॉजिस्ट डैन मोटजेनबेकर के अनुसार सिस्टम की अंतर्निहित तकनीक की एक आश्चर्यजनक जगह है। "यह एक तंत्रिका नेटवर्क है जो वास्तव में मूल रूप से लिखावट को पहचानने के लिए तैयार है, " वे कहते हैं। वह लिखावट लैटिन लिपि, या चीनी या जापानी वर्ण, कांजी जैसी हो सकती है। वहां से, "डूडल पर जाने के लिए यह एक बड़ी छलांग नहीं है।"

जैसा कि लोग अपनी रेखा चित्र बनाते हैं, नेटवर्क यह पता लगाने की कोशिश करता है कि यह क्या है। "उसी तरह जो वर्णमाला के एक अक्षर, या एक चीनी चरित्र के लिए काम कर सकता है, " मोत्ज़ेनबेकर कहते हैं, "हम इसका उपयोग टोस्टर के डूडल के लिए कर सकते हैं।"

न्यूरल नेटवर्क डेटा से सीखकर बेहतर हो जाते हैं, लेकिन जब हमारे ड्रॉइंग से सिस्टम कैसे और क्यों सीख रहा है, इस बारे में पूछे जाने पर, जोन्स कहते हैं: “सिद्धांत रूप में, हाँ; हम वास्तव में एल्गोरिथ्म में वापस इनपुट के रूप में उपयोग किए जाने का खुलासा नहीं करते हैं। "

जैसे किसी अक्षर को खींचने के अलग-अलग तरीके होते हैं, वैसे ही एक हाथी या घोड़े के कई प्रतिनिधित्व होते हैं। "अधिक विविधता यह मोटगेनबेकर को देखती है कहती है कि स्केचिंग चीजों के उपन्यास तरीके देखने में यह अधिक अनुकूलनीय है।" उपयोगकर्ता एक नई ड्राइंग का चयन करते समय एआई के अनुमानों की भी पुष्टि कर रहे हैं, जो इसके भविष्य के निर्णयों को निर्देशित करने में मदद कर सकता है।

And उन चीज़ों के बारे में जिन्हें आप पूरे उद्योग में देखते हैं, और Google ने अन्य प्रौद्योगिकी कंपनियों की तुलना में इस क्षमता को पहले ही पहचान लिया है, companies माउंटेन व्यू, कैलिफ़ोर्निया में शेप सिक्योरिटी के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी, शुमन घोसमाजुमदार कहते हैं।, और एक पूर्व Google कर्मचारी, beis मशीन लर्निंग का उपयोग उन चीजों को करने में सक्षम होने के लिए किया जाता है जिनके बारे में पहले सोचा जाता था कि उन्हें सीधे मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है। और मशीन लर्निंग मॉडल को डेटा की आवश्यकता होती है।

Thatइस मामले में, यदि आपको एक ऐसा ऐप मिला है, जो लाखों लोग संभावित रूप से विभिन्न आंकड़ों को खींचने का प्रयास करने में सक्षम होंगे, तो वह कहते हैं, veneven अगर आपकी तकनीक isn, अभी एकदम सही है, आप इनपुट डेटा का यह अद्भुत प्रशिक्षण सेट बना रहे हैं जिसका उपयोग समय के साथ इन मॉडलों को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है ।

जबकि AutoDraw लोगों को उनके डूडल को अधिक पहचानने योग्य चित्रों में बदलने में मदद करने वाला है, खोज विशाल को यह भी दिलचस्पी है कि कंप्यूटर कैसे आकर्षित करते हैं। गुरुवार को, Google रिसर्च ने एक ब्लॉग पोस्ट और पेपर प्रकाशित किया कि कैसे उन्होंने बिल्लियों और सूअरों जैसी वस्तुओं को खींचने के लिए एक आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क को स्कूल किया था।

शोधकर्ता टीम का लक्ष्य मनुष्यों के समान एक तरह से अमूर्त अवधारणाओं को आकर्षित करने और सामान्य बनाने के लिए traina मशीन को प्रशिक्षित करना था,, डेविड बान, जो एक ब्रेन ब्रेन रेजिडेंट द्वारा लिखे गए एक ब्लॉग आइटम के अनुसार है। सिस्टम मानव input systemsay, एक बिल्ली की एक ड्राइंग या सिर्फ शब्द bycat, of Google प्रवक्ता के अनुसार ले कर काम करता है और फिर अपनी खुद की ड्राइंग बनाता है।

परिणाम आकर्षक और विचित्र हैं। एक उदाहरण में, शोधकर्ताओं ने सिस्टम को तीन आंखों वाली बिल्ली के स्केच के साथ प्रस्तुत किया। कंप्यूटर ने अपनी बिल्ली को आकर्षित किया, लेकिन इस व्यक्ति की आँखों की सही संख्या थी, ownsuggesting कि हमारे मॉडल ने सीखा है कि बिल्लियाँ आमतौर पर केवल दो आँखें होती हैं। own

एक अन्य में, जब एक टूथब्रश की तस्वीर के साथ प्रस्तुत किया जाता है, तो Google न्यूरल नेटवर्क के कैट मॉडल ने पिकासो की तरह की बिल्ली के समान बनाया था जो अभी भी एक टूथब्रश से प्रेरित महसूस कर रहा था।

Google के एक प्रवक्ता ने पुष्टि की कि यह अलग-अलग तंत्रिका नेटवर्क है जो ऑटोड्रॉ और अन्य अनुसंधान को शक्ति दे रहे हैं, लेकिन समानताएं हड़ताली हैं: दोनों मामलों में, सिस्टम इनपुट का एक टुकड़ा लेने के लिए मशीन सीखने पर ड्राइंग कर रहा है और फिर या तो एक पेशेवर-तैयार सुझाव देता है छवि, या अपने दम पर पूरी तरह से कुछ नया बनाएँ।

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