Vi kan være et lite skritt nærmere robotkrigene takket være den tidligere Apple -designeren Mike Matas.
Matas tidligere arbeid inkluderer brukergrensesnitt for Apples Maps, Photos og Camera -apper, samt Nest smart termostat. Og han viste frem sin siste skapelse, en kunstig hjerne kalt (passende nok) The Brain, via en rask demo på YouTube. Det er et nevrale nettverk som med et forventet skarpt og rent grensesnitt, og i videoen viser han hvordan han kan lære The Brain å spytte ut emojis basert på forskjellige former han tegner.
Sjekk det nedenfor.
Dette er en ganske grunnleggende test, men det er likevel imponerende på grunn av enkelheten i grensesnittet og muligheten til å faktisk se maskinlæringen over tid. Matas starter med å fortelle datamaskinen at den vil lære å sende ut forskjellige emojis basert på figurer, og deretter viser han den figurene som tilsvarer hver emoji. Så en smileaktig, buet linje gir et lykkelig bilde, og en Z-form representerer søvn.
"Det er ingen forhåndsprogrammerte regler her som forteller det at en buet linje betyr dette eller det," sier Matas. "Alt blir funnet ut automatisk basert på eksemplene vi lærte det."
Du kan se dette konseptet på jobb når programmet ser en form som det ikke "kjenner". Rundt 1:20 -merket tegner Matas et hjerte og en dråpe, som ingen av dem har lært ennå. Så det gjør sine beste gjetninger og kaster ut henholdsvis et smilefjes og et rynket ansikt. Matas går tilbake til undervisningsmodusen og gir de riktige svarene for disse formene, og det tar ikke feil av dem for andre lenger.
Videoen viser også de individuelle tilkoblingene og prosessene som er forbundet med å knytte denne formen med den emojien, og virkemåten under det superrene grensesnittet ser imponerende ut og komplisert.
Matas bygde hjernen inn Kvarts komponist, et nodebasert behandlingsspråk som er en del av Xcode, pakken med verktøy Apple og utviklere bruker til å lage både iOS- og OS-programvare. Vi er ikke helt sikre på hva det kan gjøre utenfor følelser, men Matas ser mye potensial.
"Det er litt gal på innsiden, men på utsiden er det ganske enkelt," sier han. "Den samme prosessen som lar den lære og gjenkjenne hva denne formen betyr, lar den også lære mange andre ting. Og det ville derfor være interessant å tenke, hvis denne typen ting ble gjort litt lettere å bruke, hva slags ideer kan komme ut av det. ”
