Google sviluppa il cervello da 16.000 core che riconosce i gatti

 

Google ha compiuto un passo in avanti nel campo dell'intelligenza artificiale ed è riuscita a programmare, tramite una serie di algoritmi, una rete neuronale in scala ridotta in grado di simulare i processi di apprendimento analoghi a quelli del cervello

Scritto da Maurizio Giaretta il 27/06/12 | Pubblicata in Google | Archivio 2012

 

Google ha compiuto un passo in avanti nel campo dell'intelligenza artificiale ed è riuscita a programmare, tramite una serie di algoritmi, una rete neuronale in scala ridotta in grado di simulare i processi di apprendimento analoghi a quelli del cervello.

Uno dei neuroni è stato in grado di riconoscere autonomamente le immagini dei gatti.

Abbiamo parlato di scala ridotta poichè realizzare una rete neuronale artificiale ha costi molto alti. Non a caso la maggior parte dei sistemi digitali di autoapprendimento hanno 'solo' da 1 a 10 milioni di connessioni. Per confronto si consideri che, di norma, un cervello umano adulto ha circa 100 trilioni di connessioni.

Ma la società di Mountain View ha voluto fare le cose in grande. Per ottenere un'accuratezza migliore nelle simulazioni, ha sviluppato delle reti neuronali su larga scala, facendo uso di 16.000 processori (o core) e realizzando un sistema in grado di sostenere più di un miliardo di connessioni.

Il passo successivo è stato quello di sottoporre il cervello digitale a un'intensa settimana di visualizzazione video su YouTube. L'ipotesi del team di Google era che la rete fosse in grado di distinguere degli oggetti comuni.

Senza che gli fossero stati impartiti suggerimenti a altre informazioni, dai fermo immagine uno dei neuroni è stato in grado di riconoscere autonomamente (o scoprire, potremmo dire) e con una certa precisione i gatti. La loro forma si può vedere nell'immagine.

Questo sistema tornerà utile, per esempio, per identificare le innumerevoli immagini non ancora classificate che si possono trovare su internet. Basti pensare che con questa rete neuronale la precisione nel riconoscimento delle immagini è migliorata di ben il 70%.

Altre applicazioni delle reti neuronali artificiali - Le reti di Google non funzioneranno solamente con le immagini, ma si voteranno anche in altri campi, per esempio il riconoscimento vocale. Inoltre la società di Mountain View è già al lavoro per realizzare modelli ancora più vasti.

I risultati dell'esperimento sono in mostra in questi giorni all'International Conference on Machine Learning (dal 26 Giugno al 1 Luglio a Edinburgo). Per approfondimento è a disposizione anche questo PDF. Altrimenti si potranno leggere altri approfondimenti su questa pagina di Google+.

 

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