211service.com
Deep Learning auf ein Telefon gequetscht
Software, die die Funktionsweise des Gehirns grob nachahmt, könnte Smartphones neue Intelligenz verleihen – was zu genaueren und ausgefeilteren Apps führen würde, mit denen alles von Trainings bis hin zu Emotionen verfolgt werden kann.
Die Software nutzt eine Technik der künstlichen Intelligenz, die als Deep Learning bekannt ist und simulierte Neuronen und Synapsen zur Verarbeitung von Daten verwendet. Wenn das Programm mit visuellen Stimuli gefüttert wird, werden die Verbindungen zwischen bestimmten virtuellen Neuronen gestärkt, sodass es Gesichter oder andere Merkmale in Bildern erkennen kann, die es zuvor noch nicht gesehen hat.
Deep Learning hat dramatische Fortschritte bei der Verarbeitung von Bildern und Audio hervorgebracht (siehe 10 Breakthrough Technologies 2013: Deep Learning ). Facebook-Forscher nutzten sie beispielsweise letztes Jahr, um ein System zu bauen, das fast genauso gut wie ein Mensch feststellen kann, ob zwei verschiedene Fotos dieselbe Person zeigen, und Google nutzte die Methode, um eine Software zu entwickeln, die komplizierte Bilder in kurzen Sätzen beschreibt (siehe Googles Vom Gehirn inspirierte Software beschreibt, was sie in komplexen Bildern sieht. Bisher haben sich die meisten dieser Bemühungen jedoch auf Gruppen von extrem leistungsfähigen Computern bezogen.
Smartphones können Deep Learning bereits nutzen, indem sie entfernte Server anzapfen, auf denen die Software ausgeführt wird. Dies kann jedoch langsam sein und funktioniert nur, wenn ein Gerät über eine gute Internetverbindung verfügt. Jetzt Nichts Lane , ein leitender Wissenschaftler bei Bell Labs, sagt, dass einige Smartphones leistungsfähig genug sind, um bestimmte Deep-Learning-Methoden selbst auszuführen. Und Lane glaubt, dass Deep Learning die Leistung von mobilen Sensor-Apps verbessern kann. Beispielsweise könnte es unerwünschte Geräusche aus einem Mikrofon herausfiltern oder unerwünschte Signale in den von einem Beschleunigungsmesser gesammelten Daten entfernen.
Während Lane letztes Jahr leitender Forscher bei Microsoft Research Asia war, haben er und Petko Georgiew , ein Doktorand an der University of Cambridge in Großbritannien, baute einen Prototyp eines relativ einfachen Deep-Learning-Programms, das auf einem modifizierten Android-Smartphone läuft.
Die Forscher versuchten herauszufinden, ob ihr Prototyp die Fähigkeit eines Smartphones verbessern könnte, anhand von Daten, die von einem Beschleunigungssensor am Handgelenk gesammelt wurden, zu erkennen, ob jemand bestimmte Aktivitäten wie Suppe essen oder Zähne putzen ausführt. Sie testeten auch, ob sie das Telefon dazu bringen könnten, die Emotionen oder Identitäten der Menschen anhand von Aufzeichnungen ihrer Sprache zu bestimmen.
Lane und Georgiev beschreiben ihre Ergebnisse in a Papier wird diesen Monat auf der präsentiert HotMobil Konferenz in Santa Fe, New Mexico. Sie berichten, dass die von ihnen erstellte Software bei der Erkennung von Aktivitäten 10 Prozent genauer war als andere Methoden. Die Forscher sagen auch, dass ihr neuronales Netzwerk in der Lage war, Sprecher und Emotionen ungefähr so genau zu identifizieren wie andere Methoden.
Das von Lane und Georgiev gebaute Prototyp-Netzwerk hatte nur einen Bruchteil so viele Verbindungen zwischen seinen künstlichen Neuronen wie die von Facebook. Aber es könnte für einige Aufgaben schneller und zuverlässiger sein.
Ich denke, es geht darum, Geräten Intelligenz einzuflößen, damit sie in der Lage sind, die Welt zu verstehen und darauf zu reagieren – von selbst, sagt Lane.