Якщо ви боїтеся тотального стеження, то дана новина навряд чи вас обрадує. Корпорація Google розробляє нову нейронну мережу PlaNet, яка буде здатна визначити місце, де був зроблений практично будь-який фотознімок.

У процесі навчання штучний інтелект як підказок використовує геотеги, але в майбутньому йому буде по плечу визначення місця, зображеного на фотографії, без подібних «шпаргалок». Для навчання нейронної мережі фахівці Google використовували колекцію з 90 мільйонів зображень, позначених геотеги.

Штучний інтелект Google визначить, де була зроблена фотографія

Результати першого етапу тестування досить багатообіцяючі, адже PlaNet вже навчилася визначати країну з ймовірністю 28,4%, а континент - з ймовірністю 48%. У 3,6% випадків штучний інтелект навіть визначає вулицю, де був зроблений знімок, а в 10% випадків - місто. Автор проекту PlaNet - Тобіас Вейланд.

Для реалізації своєї ідеї він розділив нашу планету на 26 000 секторів, розмір яких залежить від того, скільки фотографій зроблено в тій чи іншій області. Саме тому великі і густонаселені міста покриті більш дрібними секторами, ніж пустельні і безлюдні. Океани, Північний і Південний полюс Землі програмою не розглядаються зовсім.

Під час тестування нейронної мережі розробники згодували їй понад 2,3 мільйона фотографій з сервісу Flickr, паралельно ведучи протокол успішності роботи штучного інтелекту. Результати, звичайно, поки що далекі від ідеалу, але мережа постійно продовжує навчатися. Щоб зробити систему ще більш розумною, розробники зробили її учасницею гри Geoguessr.

В ході гри користувачеві показують фотографії з сервісу Google Street View, а він повинен вгадати приблизне місце на карті, де ці кадри були зроблені. Коли PlaNet змагалася в онлайні проти 10-ти досвідчених мандрівників, вона перемогла в 28 раундах з 50.

Досить непоганий результат для новачка. Найдивнішим є той факт, що вся система PlaNet займає всього 377 МБ в пам'яті комп'ютера, що робить в майбутньому цілком можливим її використання на мобільних пристроях. А що? Не тільки ж спецслужбам використовувати нейронні мережі для своїх потреб.

Взято з hi-news.ru