Искусственный интеллект достиг огромного прогресса и вполне превосходит в плане способностей человеческий. К счастью, существует множество областей, в которых углерод разбивает кремний, и одна из них заключается в создании цветов.
Компьютерный исследователь Джейнел Шейн разработал алгоритм машинного обучения, который может не только создавать цвета, но также и сам называть их. Можно с радостью отметить, что творческим людям в этом случае ничего не грозит. Они находятся в полной безопасности от восстания роботов, угадывающих цвета.
Искусственная нейронная сеть
«Рассматривая строение искусственной нейронной сети в целом, можно сделать вывод, что она действительно в большей степени воспринимает коричневый, бежевый и серый цвета. Искусственный интеллект действительно имеет очень плохую способность определения различных оттенков красок», — писал ученый Шейн в сообщении на своей странице Tumblr.
Среди изобретений искусственного интеллекта есть яркий лауреат по имени Gray Pubic, тонкий розовый, называемый Bank Butt, зеленовато-серый, известный как Snowbonk, и античный розовый, который компьютер назвал Testing. Но особым достижением является песчано-коричневый, который получил простое название Turdly ("суровый" в переводе с английского).
Хотя названия кажутся странными, но работа ученых над ними была весьма увлекательной. Отправной точкой стал каталог Sherwin-Williams, включающий в себя 7 700 цветов.
"Умный" алгоритм
Как объяснил Шейн Ars Technica, он использовал алгоритм, который может угадать все символы в определенной последовательности. Весьма интересно создавать новые машины, основанные на значениях RGB, которые могут определить, сколько красного, зеленого и синего в комбинированном цвете.
«Позже в учебном процессе искусственная нейронная сеть будет обучена еще лучше. — продолжает Шейн в своем блоге. — К этому моменту ИИ сможет определять такие основные цвета, как белый, красный и серый, хотя и не всегда безошибочно».
Снабжение необходимой информацией
В настоящее время компьютерные ученые и программисты тестируют пределы возможностей машинного обучения. Ключом к иновационному подходу является предоставление компьютерам возможности учиться. Алгоритмы не запрограммированы на понимание цветов, но машины могут получить общую идею, если изобретатели будут снабжать их достаточной информацией.
Машиноведение позволило запрограммировать AlphaGo, который в прошлом году стал первым искусственным интеллектом. Он сумел выиграть у человека партию в древней игре Go. Машина также используется в онлайн-рекомендациях, в обнаружении мошенничества и даже с целью обучения машин с самоуправлением.
