يبدو أن اليوم الذي تصنع فيه الآلات آلات أخرى قد حان. ومع ذلك ، وفقًا لأحدث التقارير ، يمكن الآن لعملاق التكنولوجيا AI (الذكاء الاصطناعي) من Google التنبؤ بما إذا كان البشر سيحبون صورة أم لا.
يمكن للذكاء الاصطناعي من Google توقع ما إذا كنت ستعجبك صورة أم لا!
لقد حان اليوم الذي تصنع فيه الآلات آلات أخرى. لكي نكون أكثر واقعية ، إنها بداية حقبة يمكن أن تبني فيها أنظمة الذكاء الاصطناعي أنظمة أخرى للذكاء الاصطناعي. تقدم جعل مشروع AutoML التابع لشركة Google للتكنولوجيا حقيقة واقعة من خلال تصميم نظام رؤية كمبيوتر يتجاوز بكثير أكثر النماذج تطوراً.
كان ذلك في شهر مايو من نفس العام عندما أعلن باحثو شركة جوجل العملاق التكنولوجي عن إنشاء هذه المبادرة ، وهي خوارزمية التعلم الآلي التي تتعلم كيفية بناء خوارزميات التعلم الآلي الأخرى. كان القصد هو معرفة ما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفعله ، وخلق ذكاء اصطناعي آخر دون تدخل بشري ، بهدف نهائي هو تحقيق نشر أكبر لهذه التقنيات.
هناك عدد قليل من البشر القادرون على تطويرها ، وهم مرغوبون للغاية ومشاريع مماثلة من شأنها أن تساعد في جلب الذكاء الاصطناعي إلى العديد من المجالات والشركات الأخرى ، بسرعة أكبر. خلافًا لذلك ، فإن المزيد من البطء يعني خطرًا كبيرًا على الذكاء الاصطناعي نفسه ، وفقًا لخبراء مثل ديف هاينر ، مستشار مايكروسوفت العملاق للتكنولوجيا. جزء من نجاحه يعني أن التنفيذ واسع.
بصفته الرئيس التنفيذي لشركة Google العملاقة للتكنولوجيا ، Sundar Pichai ، تفاخر بشأن AutoML أثناء عرض Pixel 2 و Pixel 2 XL ويمكنه اليوم التباهي مرة أخرى لإظهار ما حققه هذه المبادرة الواعدة.
من خلال أتمتة تصميم نماذج التعلم الآلي باستخدام نهج يسمى التعلم المعزز ، كما يشرحون في Futurism ، جعل الباحثون هذا الذكاء الاصطناعي بمثابة شبكة عصبية من وحدات التحكم التي ، بدورها ، تخلق شبكة أخرى من الذكاء الاصطناعي الثانوي. ومع ذلك ، هناك ابتكار يسمى NASNet تجاوز جميع نظائره التي بناها البشر.
وتتمثل مهمتها في التعرف على الأشياء في مقاطع الفيديو التي يتم بثها في الوقت الفعلي. يجب أن تحدد الأشخاص والسيارات والحقائب وحقائب الظهر والعناصر الأخرى الموجودة في الصور. يقوم AutoML بتقييم الأداء ، ومن خلال هذه البيانات ، يتقن هذا الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل عن طريق تكرار العملية آلاف المرات. مهمة مكلفة ، عادة ما يقوم بها البشر ، ولكنها ضرورية.
عن طريق التمرير خلال خلاصتك على Instagram، يمكنك بسهولة تقييم صور أصدقائك. هل هو ممتع جماليا؟ ما هي الدرجة التي تعطيها؟ بالنسبة لجهاز الكمبيوتر ، هذه ليست مهمة بسيطة. لكن الذكاء الاصطناعي لشركة Google العملاقة للتكنولوجيا نجح في فعل ذلك بالضبط: فهو يتوقع ما إذا كان البشر سيحبون صورة أم لا.
قامت شركة Google العملاقة للتكنولوجيا بتفصيل الدراسة باستخدام تقييم الصورة العصبية (NIMA) ، وهو شيء يشبه التصوير العصبي. ببساطة ، يتم تدريب NIMA بسلسلة من الصور والملاحظات الخاصة بكل منها (الواردة في مسابقات الصور ، على سبيل المثال). بعد ذلك ، يمكنه تقييم أي صورة تقنيًا وجماليًا ، وتحديد درجة من 1 إلى 10 ، كإنسان.
تقييمات NIMA قريبة جدًا من تلك التي قد يقوم بها الإنسان. على سبيل المثال ، هذه هي الصور والملاحظات الخاصة بـ NIMA (في المرفقات ، متوسط الدرجات التي قدمها الإنسان العاقل): –
يأخذ الذكاء الاصطناعي في الاعتبار الجودة التقنية للصورة. هل بها ضوضاء؟ تشوهات ضغط؟ كل هذا يؤثر على الملاحظة ، والتي قد تنخفض من 5.93 معقولة إلى 1.39 مخزية بنفس الإطار والموضوع: –
ولكن ما فائدة الذكاء الاصطناعي الذي يعطي ملاحظة للصورة؟ من خلال معرفة كيفية تقييم الإنسان مسبقًا لصورة ما ، من الممكن تطوير ميزات برامج التصوير الفوتوغرافي بشكل أكثر دقة (مثل تلك التي تقوم بضبط التعرض والتباين واللون تلقائيًا) ، أو حتى تحسين المعالجة اللاحقة لكاميرات الهواتف الذكية ، على سبيل المثال.
حسنا، ماذا تعتقد بشأن هذا؟ ما عليك سوى مشاركة آرائك وأفكارك في قسم التعليقات أدناه.
