Китайцы придумали такую Baidu, которая помогает распознавать картинки лучше, чем это делает мировой поисковый гигант. Компания с названием Baidu (и одновременно поисковая система) предложила особый алгоритм своему суперкомпьютеру, которые свел ошибки по распознаванию изображений до минимума - не выше 4,5 процентов.
Ни компания Google, ни компания Microsoft не смогли пока добиться подобного результата. Установленные на суперкомпьютере семьдесят два центральных и сто сорок четыре графических процессоров с невероятной точностью проводят глубинное изучение картинок. Это один из самых на сегодня мощных компьютера на планете.
Вся сила и прицельная безошибочность алгоритма была проверена на базе данных ImageNet Стэнфордского университета, которая организована в соответствии с иерархией WordNet (не путать с базой данных Getty Images). Китайскому суперкомпьютеру предстояло произвести сортировку изображений в сотнях разных категорий и идентифицировать подобные.
Использую особую нейронную сеть с миллиардами связей внутри суперкомпьютера, создатели выполнили распознавание объектов и научили компьютер самообучению, чтобы выявлять индивидуальные особенности разных категорий снимков. В ходе экспериментов данные искусственно искажались: на снимки наносились вотерзнаки, они помещались на другой фон или в окантовку, на них изменялась цветовая гамма, изображение переворачивалось на несколько градусов, было перефотографировано и т.п . Но для суперкомпьютера все это были второстепенные детали, на которые он не обращал внимания - искусственный интеллект смело и точно выводил в результатах нужные изображения. Только в 4,5 процентах случаев суперкомпьютер допускал ошибки.
Таким образом, глубинный анализ изображений позволяет на сегодня с высокой точностью определить авторство графических файлов, идентичность и копию одного и того же снимка. С высокой точностью распознаются лица людей, материальные предметы и природные снимки.
Сегодня китайская компания Baidu направила свои усилия на распознавание речи людей, произносимой на англ. и китайском языках.