Google stworzył działający symulator ludzkiego mózgu. Czas uciekać do Krypty 13
„Ile komputerów potrzeba, by rozpoznać kota? Szesnaście tysięcy” – to wkrótce być może będzie nowy, branżowy żarcik. Google X Labs, dział odpowiedzialny za Project Glass i Google Car opracował, jak twierdzi, pierwszy działający symulator ludzkiego mózgu.
Google stworzył jedną z największych sieci neuronowych opartych o tradycyjne komputery. W tym celu połączył szesnaście tysięcy procesorów a następnie podłączył je do Internetu. Co zrobił ten potężny komputer? No jak to co? A co robisz, jak siadasz do Netu? Siadasz do YouTube’a i oglądasz śmieszne filmiki z kotkami. To samo zrobiła maszyna Google’a.
Żarty na bok. W jakim celu Google skierował swoją sieć neuronową na YouTube’a i zaprezentował mu dziesięć milionów fragmentów klipów wideo? Chciał, by maszyna sama siebie nauczyła rozpoznawać na nich koty. Badania, które zostaną wkrótce szczegółowo zaprezentowane, zakończyły się pełnym sukcesem. Komputer sam się nauczył jak wygląda kotek a następnie z powodzeniem go wskazywał na dowolnym materiale wideo.
To bardzo ważne dla nas, konsumentów, nie tylko jako kuriozum naukowe. Przetwarzanie danych kosztuje coraz więcej. Potrzebne są coraz większe serwerownie, które kosztują coraz więcej pieniędzy. W chmurze przetwarzane są tłumaczenia tekstów, mowa, zdjęcia i wiele innych złożonych zadań, które dla nas są oczywiste. Potrzebny jest nowy rodzaj przetwarzania. A new kind of computing. Taki, który sam dobierze lepsze algorytmy, bo będzie rozumiał co przetwarza.
Omawiany projekt nadzorowany jest przez dwójkę naukowców: Andrew Y. Ng z Uniwersytetu w Stanford oraz Jeff Dean. Maszyna opracowana przez nich składa się z macierzy szesnastu tysięcy procesorów połączonych na ponad miliard różnych sposobów. Oprogramowanie komputera zaczęło wykonywać to, co ludzki mózg. „Wyszkoliło dedykowaną grupę neuronów” by ta specjalizowała się w wykrywaniu istotnych obiektów. Takich jak koty. Bez żadnej pomocy z zewnątrz. Program sam musiał się dowiedzieć jak wygląda kot a następnie go rozpoznać na filmikach z YouTube, a konkretniej na klatkach, które losowo były eksportowane z klipów.
– Nigdy temu nie powiedzieliśmy „to jest kot”. To samo wymyśliło pojęcie kota – twierdzi Dr Dean. To nowatorskie podejście do szkolenia sztucznej inteligencji. Jak dotąd inne sieci neuronowe były informowane o założeniach pojęcia „kot” (lub dowolnego innego). To pewne słowne nadużycie, ale maszyna musiała sobie „wyobrazić” kota na bazie informacji, które znalazła w Internecie.
Niestety, szczegóły dotyczące oprogramowania maszyny, czyli właściwie te najbardziej kluczowe, nie są znane. Tego dowiemy się z zapowiadanej konferencji prasowej. Google zastrzega jednak, żeby nie mieć zbyt wielkich oczekiwań. Skonstruowana sieć neuronowa jest wciąż maciupeńka w porównaniu do tej zawartej w mózgu człowieka. Ta jest, tu cytuję bezpośrednio słowa naukowców, „miliony razy większa”. Nie spodziewajmy się więc na konferencji prawdziwego HAL-9000. Oczekujmy rewolucyjnych algorytmów, które w istotny sposób poprawią wydajność przetwarzania w chmurze.
Maciek Gajewski jest dziennikarzem, współprowadzi dział aktualności na Chip.pl, gdzie również prowadzi swojego autorskiego bloga.
