«Нарисуй кошку за 30 секунд!.. О, я знаю, это кошка… А может быть, нет» — примерно в таком формате выдаёт результат распознавания рисунков нейросеть Quick, Draw!

Quick, Draw! — одна из новых игр, которую выпустили разработчики Google в рамках проекта A.I. Experiments. Ниже публикуются прикольные игрушки, которые позволяют даже ребёнку поиграть с искусственным интеллектом. Но есть игры и для взрослых.

Кроме удовольствия от игры и развлечения, эксперименты A.I. Experiments дают ещё и некоторое понимание того, на что способны нейросети и как их можно использовать на практике. Не только для развлечений.

Giorgio Cam

aiexperiments.withgoogle.com/giorgio-cam

Первая игра на сайте A.I. Experiments. Вероятно, самая интересная, по мнению разработчиков. Поместите объект перед объективом камеры на смартфоне или ПК, а нейросеть мгновенно составит стишок по итогу результата распознавания — и положит его под музыку! Иногда результат очень смешной. Особенно если навести камеру на необычные объекты. Естественно, запускать надо на устройстве, которое имеет камеру. Например на ноутбуке или на смартфоне.

Quick, Draw!

quickdraw.withgoogle.com

В игре Quick, Draw! искусственный интеллект даёт задание. Человек пытается быстро нарисовать, например, пальцем на планшете, а ИИ определяет, что изображено на рисунке. Получается весело, особенно если вы не очень умеете рисовать.

Что важно, нейросеть обучают следить за направлением движения пальца/курсора. За счёт этого она гораздо лучше распознаёт образцы.

Infinite Drum Machine

aiexperiments.withgoogle.com/drum-machine

Infinite Drum Machine показывает карту, на которой разные звуки инструментов размещены в соответствии со степенью их схожести. Если проводить мышкой по этому облаку, то звуки воспроизводятся по очереди. Если какой-то звук понравился, то размещаем его на драм-машине с четырьмя дорожками. Ну а затем запускаем на воспроизведение. Такое приложение стало бы хитом в Google Play. Впрочем, как и остальные игры на сайте A.I. Experiments.

Как сказано в описании, при разработке использовалась техника t-SNE, то есть нелинейного снижения размерности и визуализации многомерных переменных (t-distributed stochastic neighbor embedding). Алгоритм вычисляет цифровой отпечаток каждого звука и размещает его в многомерном пространстве, в соотношении с другими отпечатками. Для взаимодействия с человеком многомерное пространство пришлось сплющить до двухмерного.

Bird Sounds

aiexperiments.withgoogle.com/bird-sounds

Как и в предыдущей игре, здесь система с помощью техники t-SNE организовала по степени схожести тысячи звуков. Только звуки не инструментов, а птичьих голосов. Орнитологи десятилетиями собирали эту коллекцию.

Thing Translator

aiexperiments.withgoogle.com/thing-translator

«Переводчик вещей» переводит с одного языка на другой не слова, а предметы. Он буквально произносит вслух, как звучит любой предмет на выбранном вами языке.

Это всего лишь один пример того, что можно сделать, используя программные интерфейсы машинного обучения Google (Cloud Vision API + Translate API) — даже ничего не зная о машинном обучении.

A.I. Duet

aiexperiments.withgoogle.com/ai-duet

Ещё одна интересная музыкальная игра от Google. Вы начинаете играть мелодию — а компьютер продолжает её за вас, используя наиболее красивое и логичное продолжение. 

Как несложно догадаться, при обучении нейросети воспроизводились тысячи существующих мелодий. ИИ постепенно начал понимать ноты и распознавать гармонию в мелодическом рисунке. Понимать, в каких местах мелодия должна менять направление, в каком ритме продолжать мелодию и т.д. Он постепенно сам составил карту наиболее популярных, то есть гармоничных последовательностей и переходов.

Для максимального кайфа к компьютеру, конечно, желательно подключить MIDI-клавиатуру. Тогда с ИИ можно организовать полноценный композиторский дуэт, играя мелодию по очереди. Он продолжает начатое вами, а вы подыгрываете его варианту.

Visualizing High-Dimensional Space

aiexperiments.withgoogle.com/visualizing-high-dimensional-space

Этот эксперимент помогает понять, что творится в «мозгах» искусственного интеллекта. Программа визуализирует это на экране. Именно здесь можно своими глазами увидеть многомерное пространство, которое упоминалось ранее, и понять, как работает волшебная техника t-SNE. Каким образом организуются данные в пространствах, где количество измерений больше трёх.

Одна из авторов объясняет в демонстрационном видеоролике, что даже людей можно представить в виде многомерных объектов в многомерном пространстве. Это легко. В одном измерении у нас параметр «дата рождения» — и в этом измерении мы связаны с другими такими же многомерными объектами (людьми). В следующем измерении у нас параметр «место работы» — в этом измерении совершенно другие взаимосвязи. И так далее. Абсолютно все люди на планете входят в эту многомерную сеть. Такое же многомерное пространство строится для значений слов, для изображений, для мелодий и для любых других данных. Всё это потом используется в реальных приложениях, когда нейросеть обучается распознавать образы, понимать значения отдельных слов в пространстве смыслов.

Разработанная Google техника визуализации будет полезна всем разработчикам, которые работают с многомерными пространствами, t-SNE и нейросетями.

What Neural Networks See

aiexperiments.withgoogle.com/what-neural-nets-see

Ещё один эксперимент, который показывает внутренности «компьютерного мозга». В данном случае речь идёт не об измерениях многомерного пространства, а о слоях нейросети, каждый из которых реагирует на определённые сигналы. При последовательной обработке многими слоями нейросети, где каждый следующий слой обрабатывает результат предыдущего, ИИ начинает распознавать фичи всё более высокого уровня.

И помните, чем больше вы играете с искусственным интеллектом Google — тем быстрее он обучается, используя ваши рисунки и наблюдая за поведением. К сожалению, люди могут не только обучить, но и испортить ИИ. Например, из-за неграмотности многие люди рисуют ураган в виде торнадо. И постепенно нейросеть откажется признавать ураганом рисунок тропического циклона, а будет считать ураганом только рисунок торнадо. В общем, всё как в жизни.