Max Home IndustryДаже искусственный интеллект не может избежать повального увлечения Pokémons Go после того, как Human Intelligence с готовностью представил его. Все это благодаря яркой идее объединить IBM Watson AI с игровым процессом Pokémon Go.
Майкл Хсу, исследователь, стремящийся применить ИИ в новых целях в рамках хакатона AT&T Shape Tech Expo, сумел задействовать интеллект Watson в распознавании, отслеживании и обмене местоположениями редких покемонов среди пользователей по всему миру.
Конечно, отслеживание и обмен местоположениями покемонов не является чем-то потрясающим, поскольку существует множество приложений, таких как PokeMapper, которые используют краудсорсинговые подходы для заполнения мест. Однако это ручной и трудоемкий подход, который вполне можно автоматизировать.
Приложение Хсу отличается тем, что работает за кулисами и без вмешательства человека, используя периодические снимки экрана, сделанные из приложения Pokémon Go, на основе функциональности Pokémon Go, которая, в свою очередь, передается в движок Watson.
Затем Уотсон рассматривает, есть ли на картинке реальный объект Покемон, и, если да, визуально распознает его и оценивает его редкость. Конечно, для этого Watson должен обладать достаточным компьютерным зрением, чтобы распознавать персонажей покемонов; Использование Watson Visual Recognition API — вот что делает эту задачу возможной. Watson, возможно, начинал как символический рассуждающий, но теперь он добавил другие способности, которые означают, что он может применять более изощренный подход к проблемам.
Проще говоря, VR API принимает изображения в формате JPEG и PNG, а на выходе выдает описание их класса, а также их таксономию (пол, возрастной диапазон, род, например, знаменитость).
Чтобы продемонстрировать возможности API, к сервису был предоставлен веб-интерфейс, который позволяет любому предоставлять образцы изображений и позволять ему творить чудеса.
Например, посмотрите, как он узнает Вупи Голдберг, а также классифицирует ее как знаменитость:
В случае Pokémons нейронная сеть была обучена с помощью наборов изображений Pokémon, которые она обрабатывала точно так же, как матч Вупи Голдберг / Знаменитости, то есть Пикачу / не редко / ничего не делает, или Чаризард / редко / отмечает место на карте и сообщите об этом другим игрокам.
Мы не могли устоять перед тестированием, поэтому мы скармливали его вторым изображением Вупи, которое отличается от обычного, поскольку оно изображает ее «с широкой улыбкой» и с другой прической — особенности, которые потенциально могут сбить алгоритм с толку ошибочный исход. Поскольку картинка стоит тысячи слов, мы позволим вам увидеть результат самостоятельно:
Для следующего теста давайте посмотрим, что происходит с Пикачу, но поскольку доступный движок не был обучен с учетом набора данных о покемонах, мы не ожидаем, что он даст какие-либо точные прогнозы:
Как и ожидалось, он не обнаружил тот факт, что был изображен покемон, но, тем не менее, он успешно понял, что изображение, которым его кормили, было иллюстрацией мультипликационного персонажа, подтверждая это предсказание с умеренной степенью уверенности, 0,31-0,45. максимум 1.
Если вы думаете об использовании этой услуги, вам будет приятно узнать, что в настоящее время она предлагается бесплатно, но с ограничением классификации только 250 изображений в день и обучения пользовательского классификатора с использованием 1000 изображений в течение одного месяца. Больше гибкости дает модель подписки.
В конце концов, использование возможностей Watson для игры с Pokémons может показаться немного глупым, но, глядя на это с другой стороны, эксперимент показывает, насколько далеко продвинулся Watson и какой потенциал предлагает такая технология. В применении к серьезным областям, например, к здоровью, способность визуально распознавать и классифицировать раковые клетки в соответствии с их злокачественностью может принести большую пользу для общества.
Более того, IBM стремится поделиться этой властью со всем миром, позволив Watson жить в облаке и предлагая ее в качестве услуги, потребляемой через четко определенные API. Это шаг, который добавляет еще один шаг к движению AI-as-a-Service, например Haven OnDemand от Hewlett Packard, о котором мы сообщали ранее в этом году.
Следующим шагом будет встраивание Watson в процессор Snapdragon 820 (см. AI Linux) или мобильные устройства с поддержкой Exynos Mongoose от Samsung, перенос его обучения и приложений в автономный и конфиденциальный режим. Это мощная перспектива; мощь искусственного интеллекта в вашем кармане.
Помимо визуального распознавания, через IBM Watson DeveloperCloud доступно множество других сервисов, таких как языковой перевод, классификация естественного языка, преобразование речи в текст и анализ данных.
Похоже, Покемон сделал это снова; новый подход к развлечениям, новый подход к науке …