Главные новости за 17 мая
Ученые Стэнфорда, чтобы помочь 65-летнему парализованному человеку набирать текст на экране, использовали неожиданный подход. Сначала они все сделали, как и всегда: поставили имплантаты прямо на кору (электрокортикальный доступ) и подключили систему распознавания сигналов мозга. Это делалось уже многократно. И нейросеть отлично распознает буквы, которые человек или про себя представляет и проговаривает, или выбирает, управляя курсором на виртуальной клавиатуре. Но ученые предложили распознавать не «готовые» буквы, а процесс их написания. Испытуемый «пишет» буквы (представляет процесс начертания знаков), как когда-то все люди их писали, — он создает рукописный текст. При этом нейросеть распознает «движения» руки и понимает какую букву пишет человек. Мы уже практически забыли, что буквы можно писать, а не набирать на клавиатуре. И вот об этом-то вспомнили ученые. Оказалось, что при такой «стенографии» скорость ввода возрастает почти вдвое. 90 символов в минуту — это довольно быстро. В общем, не надо забывать, как пишутся буквы, этот тип интерфейса еще не утратил своей актуальности. В будущем такой характер ввода может пригодиться не только парализованным.
В Intel Labs взяли игру Grand Theft Auto V и немного поправили ее пейзажи. Они и так вполне реалистические. Но все-таки видно, что их не засняли, а построили на основе семантической разметки. В Intel Labs взяли реальные видео из базы Cityscapes и «наложили» их на изображения GTA V. Получилось практически реалистическое видео, но такое, которым можно управлять — менять, перестраивать, дорисовывать. Чтобы это получилось понадобилось чуть ли не 10 лет развития сверточных нейросетей. То что исследователи взяли GTA V, это конечно, такой рекламный ход. Но сам результат действительно сильный: получилась управляемая искусственная реальность, причем такая, что отличить ее от реальности, которая мелькает за окнами уже трудно.
Нейробиолог Эрик Хоэл посмотрел на искусственные нейросети и понял, зачем человеку снятся сны. Ученый обратил внимание на то, что при обучении нейросетей они иногда оказываются «переобученными» (overfitting). Такая сеть теряет возможность обобщать — обрабатывать не только те данные, на которых ее обучали, но и неизвестные новые наборы. Например, переобученная сеть, которую долго обучали искать на картинке кошку, на неизвестной ей картинке никогда прежде не виденную кошку найти не сможет. Переобученные сети надо «лечить». Делается это по-разному. Например, нейросетям помогают «забыть» часть выученных данных или добавляют в обучающий набор немного «испорченных», хаотических данных. Эти данные сбивают «залипшую» нейросеть с ее «переобученного» состояния, и она начинает работать, то есть разбираться с незнакомой реальностью. Хоэл утверждает, что сны играют роль «хаотических» данных, которые помогают нашему мозгу, «переобученному» за день, подготовиться к завтрашней работе по обобщению и пониманию действительности.