Если вы боитесь тотальной слежки, то данная новость вряд ли вас обрадует. Корпорация Google разрабатывает новую
Для обучения нейронной сети специалисты Google использовали коллекцию из 90 миллионов изображений, помеченных геотегами. Результаты первого этапа тестирования достаточно многообещающие, ведь PlaNet уже научилась определять страну с вероятностью 28,4%, а континент – с вероятностью 48%. В 3,6% случаев искусственный интеллект даже определяет улицу, где был сделан снимок, а в 10% случаев — город.
Автор проекта PlaNet – Тобиас Вейланд. Для реализации своей идеи он разделил нашу планету на 26 000 секторов, размер которых зависит от того, сколько фотографий сделано в той или иной области. Именно поэтому крупные и густонаселённые города покрыты более мелкими секторами, нежели пустынные и безлюдные. Океаны, Северный и Южный полюс Земли программой не рассматриваются вовсе. Во время тестирования нейронной сети разработчики скормили ей более 2,3 миллиона фотографий из сервиса Flickr, параллельно ведя протокол успешности работы искусственного интеллекта.
Результаты, конечно, пока далеки от идеала, но сеть постоянно продолжает обучаться. Чтобы сделать систему ещё более умной, разработчики сделали её участницей игры Geoguessr, доступной
Самым удивительным является тот факт, что вся система PlaNet занимает всего 377 МБ в памяти компьютера, что делает в будущем вполне возможным её использование на мобильных устройствах. А что? Не только же спецслужбам использовать нейронные сети для своих нужд.
Комментарии (0)