Google научила нейросеть распознавать объекты на простых рисунках и запустила на её базе онлайн-игру Статьи редакции
Компания Google запустила онлайн-игру Quick, Draw! («Быстро рисуй!»), с помощью которой совершенствует свою нейросеть, распознающую объекты на простейших рисунках.
Quick, Draw! построена на базе нейросети, которую Google использует в своём переводчике для распознавания рукописного текста. Однако в данном случае её задача — пытаться в реальном времени угадать, что человек пытается нарисовать.
Как отмечают создатели системы, распознавание рисунка для искусственного интеллекта — непростая задача, так как только одну кошку можно изобразить тысячами различных способов, каждый из которых будет моментально понят человеком.
Чтобы облегчить нейросети задачу, специалисты Google учитывают не только форму рисунков, но и порядок, в котором пользователи добавляют штрихи. Например, при рисовании головы кота многие люди сначала изображают контур, а уже затем добавляют уши, усы, глаза и другие детали.
Для того, чтобы нейросеть выдавала более быстрые и качественные результаты, её надо постоянно обучать. Этот процесс специалисты Google решили превратить в краудсорсинговую онлайн-игру.
Quick, Draw! просит пользователя нарисовать шесть простых объектов, на каждый из которых отводится по 20 секунд. В процессе создания картинки нейросеть постоянно пытается угадать, что на ней изображено. Если поставленная задача и догадка искусственного интеллекта совпадают, пользователю разрешают досрочно перейти к следующему заданию.
По завершении игры Quick, Draw! добавляет скетчи пользователя в базу данных, тем самым совершенствуя свои алгоритмы, а также предоставляет для каждого из них подробный разбор. Система показывает пользователю, на что его рисунок был похож, и как тот же самый объект рисовали другие люди.
Quick, Draw! — лишь один из нескольких экспериментов, представленных Google 15 ноября. Каждый из них можно попробовать на специально запущенном сайте. В списке есть приложение, которое в реальном времени сочиняет песню на базе того, что оно «видит», драм-машина, автоматически сгруппировавшая обыденные звуки по их схожести, «переводчик объектов», попавших в поле зрения камеры, и другие эксперименты.
В последнее время компьютерное зрение на базе нейросетей используется для самого широкого спектра задач, включая шуточные — например, для угадывания того, изображён ли на рисунке кот или хлеб.
Нейросеть, которая угадывает, что ты рисуешь VS мой художественный гений.
Набрел я на нейросеть, которая угадывает то, что человек пытается нарисовать. Естественно на базе тысяч других рисунков. Она дает простые задания и тебе нужно изобразить за 20 секунд то, что она хочет увидеть. А я как бы с детства рисую так, что это не особо хотят видеть. Мой лучший шедевр это орнамент при помощи линейки и циркуля, за что мне скрипя сердцем поставили 3.
Всего 6 заданий, 5 она уже у меня успешно узнала. И тут она просит нарисовать меня плюшевого мишку. Пф. Я уже ей ВОДНУЮ ГОРКУ нарисовал, что может пойти не так?.
В общем я 5/6 это же не безнадежно, правда?
В прочем, давайте посмотрим на другие рисунки медведей, по которым она училась их узнавать.
Не, ну там тоже есть «мой уровень рисунка». Но в тех то она узнала плюшевого мишку. А мой по ходу, оказался слишком «реалистичным», раз она в нем увидела прям медведя.
Какие предложения по запросу камуфляж, тест Роршаха
Спасибо! Очень увлекательная игрушка! Но, простите.
У меня никак не получается нарисовать топор так, чтобы нейросеть поняла
Как нейросеть Google утраченные картины Климта раскрашивала
Хочу поделиться с вами еще одной новостью из мира высоких технологий. Оказывается, нейросети умеют не только находить подделки, но и восстанавливать картины! Не спешите смеяться, это не про ruDALL-E от Сбера.
Недавно Google и музей Бельведер смогли раскрасить 3 работы Густава Климта, известные нам только черно-белым фотографиям.
Обо всем по порядку.
Самая известная из тройки утраченных картин, «Философия», в черно-белом варианте и раскрашенном:
Густав Климт в начале 20 века получил крупный заказ на роспись потолка в Венском университете – 3 картины за 30 000 крон (сейчас примерно 162 тысячи евро), а еще одну картину должен был написать его коллега Франц фон Мач. В историю вошли как «Факультетские картины».
Размах у университета был что надо – для новенького роскошного актового зала заказать 3 огромные картины у моднейшего художника страны. Это вам не это.
Начался конфликт. Заказчики из университета вряд ли могли найти еще более далекие от академизма картины, им виделись соовсем другие образы. Климт успел показать «Медицину» и «Философию», получить респекты и золотую медаль на Всемирной выставке в Париже, а еще разгромные статьи в местной прессе.
Короче, художник психанул, забрал картины себе, вернул деньги и был таков. Позже он продал картины своей подружане Серене Ледерер, а у нее картину забрали нацисты и поместили в Иммендорфский замок на северо-востоке Австрии.
8 мая 1945 года замок сгорел, скорее всего, из-за поджога, многие картины сгорели или пропали с бежавшими немцами. Но «Факультетские картины» точно сгорели – выносить из пожара и потом прятать огромные панели накладное дело, когда ты преступник в бегах.
Так вот. Картины сгорели, остались только черно-белые снимки и записи очевидцев, да всяких искусствоведов. И шо вы думаете? Ребята из Google и галерея Бельведер создали нейросеть, скормили ей миллионы фоток, дали рассмотреть 80 картин Климта того периода, а для верности рассказали содержимое всех статей про утраченные картины.
Добавим цвета по советам нейросети:
И нейросеть смогла! Причем некоторые фрагменты она окрасила только по заметкам из статей (например, придала зеленый оттенок у неба в «Философии»), а некоторые вообще раскрасила сама – мол, Климт часто использовал такие цвета в работах.
А вы говорите, летающие машины..
Депутатский надзор
Бельгийский художник с помощью искусственного интеллекта донимает депутатов, которые отвлекаются на телефоны.
От его работы кто-то в восторге, а кто-то в ужасе.
В Бельгии заседания парламента Фландрии транслируются в прямом эфире на ютьюбе. Они могут идти по четыре-пять часов — и за это время депутаты, конечно, успевают заскучать. А кто-то (о, ужас!) и вовсе отвлечься на телефон. Вот тут-то наступает время бельгийского художника Дриса Депуртера и его проекта «The Flemish Scrollers».
Как только какой-нибудь политик посмотрит в телефон, он тут же получит твит (или комментарий в инстаграм) с коротким видео и просьбой быть внимательнее. Бам!
Все твиты написаны по одному образцу, к примеру: «Дорогие Барт Соммерс и Ян Ямбон, пожалуйста, не отвлекайтесь и сосредоточьтесь».
Работает проект с помощью технологий машинного обучения: алгоритм распознает в кадре телефоны и лица их владельцев. Мнения по поводу работы Депуртера разделились. Один из комментаторов назвал ее «величайшей вещью на свете», а другой — «балаганом-антиутопией». Еще художника обвинили в том, что он таким образом вводит людей в заблуждение: в конце концов, депутаты могут делать в телефоне что-то полезное. И, конечно, спросили, законно ли вообще все это?
Но, возможно, работа и должна была вызвать такую реакцию. Сам Депуртер обозначает тему приватности как одну из ключевых в своем творчестве.
Журналист издания The Next Web Томас Маколей в материале о The Flemish Scrollers пишет: «…От этого проекта у меня мурашки. Но я подозреваю, что в этом и смысл. Думаю, большинство из нас проверяли телефон во время встречи. Иногда ради того, чтобы бездумно залипнуть в соцсетях, но иногда и ради чего-то важного. Но постоянное наблюдение за сотрудниками — это не то, что я бы приветствовал.»
За твиттером проекта можно понаблюдать тут:
Вы рисуете, нейросеть угадывает. Интересная онлайн игра
Работая долгое время за компьютером, иногда хочется просто расслабиться и взять небольшой перерыв. Ни о чем не думать, а просто праздно провести минут 5-10, ну и неплохо бы при этом поднять себе настроение 🙂
Если вы не любитель различного рода онлайн забав, то посоветую вам интересную игру «Quick, Draw!» в стиле «рисуй и угадывай», разработанную Google.
В чем смысл игры?
Смысл игры заключается в том, что вы рисуете различные предметы, а нейросеть угадывает что именно вы изобразили.
Строго говоря, это даже не игра, а специальная разработка Гугл, призванная улучшать работу искусственного интеллекта по визуальному восприятию объектов за счет действий пользователей. Люди рисуют, развлекаются, а нейросеть совершенствует свои алгоритмы и способности. Получается этакое взаимовыгодное сотрудничество 🙂
Как играть?
Игра состоит из шести раундов, каждый из которых длится 20 секунд. В ходе каждого раунда нейросеть предложит вам нарисовать какой-то определенный предмет за отведенное время. По мере того как вы начинаете выводить линии на экране бот угадывает что именно вы рисуете и озвучивает свои догадки.
Получается очень весело, время летит незаметно! Однако при этом вы не только развлекаетесь сами, но и, как я упоминал выше, совершенствуете машинное обучение. Все ваши рисунки добавляются в базу, и по окончании всех раундов будут детально проанализированы:
Игра кажется на первый взгляд очень простой. Ну действительно, как можно не угадать рисунок компаса, к примеру. Но ведь контуры этого предмета очень похожи на часы, мячик, шар, колесо и т.д. Нейросети требуется анализировать не только форму, но и последовательность нанесения линий, положение предмета на экране. И всё это надо сделать за 20 секунд!
Однозначно могу порекомендовать Quick, Draw! для веселого времяпрепровождения.
«Тупая нейросеть!» Онлайн-игра от Google стала хитом и разочарованием в один день
Игра Quick, Draw! на базе нейросети Google, с помощью которой распознают рукописные тексты, стала главным увлечением дня. За 20 секунд программа в реальном времени пытается угадать, что вы рисуете. Многие разочарованы, некоторые пытаются троллить искусственный интеллект.
15 ноября Google выложил четыре простых игры, связанных с искусственным интеллектом, на сайт Aiexperiments.withgoogle.com, и одна из них сделала день очень многих пользователей. Это игра, в которой нужно рисовать онлайн простые рисунки по заданию компьютера, а нейросеть должна угадывать, что вы рисуете, непосредственно в процессе.
Как это работает, объясняется в видеоролике.
Искусственный голос озвучивает, что, как программе кажется, вы рисуете. Как только она угадывает (если вы, конечно, рисовали то, что вас попросили), игра заканчивается. Всего в каждой игре можно сделать шесть разных рисунков. Например, это выглядит так.
Робот попросил корреспондента Medialeaks нарисовать качели (сеть угадала почти сразу, ещё до того, как рисунок был закончен), пруд (тоже быстро угадала), диван (не получилось), бинокль (увы), книгу (какого чёрта?) и мотоцикл (как она поняла, что это не велосипед?!).
Если вы рисуете заведомо что-то другое, то выходит и вовсе забавно. Почему-то нейросеть решила, что предмет на рисунке больше похож на чернику, чем на яблоко. Но бабочка?
Многие сотрудники офисов в среду потратили день на то, чтобы играть в Quick, Draw! Игра действительно затягивает. Поскольку результат легко экспортировать в твиттер и фейсбук, многие делились рисунками. А если пользователю надо быстро нарисовать простой предмет и заставить компьютер угадать, что это, то что именно он нарисует скорее всего? Правильно, именно это.
Ладно, учить нейросеть распознавать рисунки с помощью аудитории твиттера — плохая идея, запишем. https://t.co/HtSGIVBtOj
В целом многим не понравилось, как работает нейросеть. Например, она не узнала Гитлера и решила, что это спаржа.
А вот это совсем необъяснимый случай. Все рисунки совершенно понятны для любого человека, но нейросеть не угадала ни один.
0/6 of my #quickdraw‘ings guessed correctly by Google AI. Doodling children are safe from being replaced for a while https://t.co/mdno4wPUXJ
В общем, эмоциональная реакция объяснима.
Тупая нейросеть гугла не опознает мой рисунок топхельма, хотя сама при этом просит нарисовать шлем!
Что уж говорить о более сложных вещах, таких как рисунок удава из «Маленького принца».
«Взрослым нейросетям не понять».
Ну и немного экспериментов над экспериментаторами.
Изначально программа, с помощью которой сделана игра, предназначена для распознавания рукописного текста. Алгоритм, который использует нейросеть, учитывает не только сам образ, который в итоге получается, но и то, как именно пользователь рисует: что чертит сначала, что потом, когда и какие детали добавляет. Это облегчает работу сети. Например, когда человек рисует кота, он обычно сначала рисует голову, потом уши и усы, глаза. Играя с пользователями, Google продолжает обучать нейросеть. Чем больше рисунков она увидит, тем лучше научится их распознавать.
Перед премьерой фильма «Фантастические твари и где они обитают» по мотивам книги Джоан Роулинг Google добавил несколько функций к голосовому управлению смартфонов. С начала ноября пользователи платформы Android могут управлять телефоном с помощью заклинаний, увидеть на картах Нью-Йорк начала прошлого века и поиграть в тематический квест в виртуальной реальности.
В октябре один из соискателей вакансии в российско-американской IT-компании DataArt решил пройти дистанционное собеседование на знание английского языка с помощью мобильного телефона, двух компьютеров, переводчика Google Translate, программ распознавания и синтеза речи и звукового фильтра. Ему это даже почти удалось.
Компьютерная грамотность с Надеждой
Заполняем пробелы — расширяем горизонты!
Рисуем на экране, а Google угадывает: онлайн игра с нейросетью
Google предлагает забавную онлайн игру Quick, Draw! Дословно это можно перевести как Быстрей рисуй. Суть игры состоит в том, что Google предлагает нарисовать на экране определенный объект.
Например, предлагается нарисовать такие предметы, как диван, летающая тарелка, самолет, грабли, дерево, торшер, яблоко, велосипед, песочные часы, рупор и так далее. Гугл в процессе рисования пытается угадать, что Вы рисуете на экране, и насколько это соответствует тому объекту, который был предложен для рисования.
Кратко, как играть в Quick, Draw!
Игру не надо скачивать и устанавливать. Достаточно Quick, Draw! просто запустить в браузере и можно сразу играть. Такие игры называют браузерными.
В игре Quick Draw Гугл предлагает нарисовать песочные часы.
После запуска игры на экране случайным образом появляется название предмета, который нужно нарисовать. Пользователь начинает рисовать с помощью мышки или пальцем, если экран сенсорный.
В правом верхнем углу есть ластик, чтобы стирать неудачные штрихи. Однако за 20 секунд сложно успеть что-то стереть и продолжить рисовать.
Google при этом комментирует то, что происходит на экране. Робот женским голосом произносит, к примеру: «Это линия, это чашка, это круг». Либо автоматический голос бодро заявит: «Даже не догадываюсь, что Вы рисуете, увы, у меня нет никаких идей!».
На выполнение одного рисунка отводится всего 20 секунд. В одной игре предлагается нарисовать 6 рисунков. Иначе говоря, игра состоит из 6 раундов.
В завершении игры робот выносит свой вердикт: сколько Гуглу удалось распознать предметов, которые рисовал пользователь. Все рисунки заносятся в базу Google. Благодаря этой базе, пользователь может посмотреть, как рисовали точно такие же предметы другие пользователи.
Что смогла нейросеть распознать на рисунке в игре Quick Draw и как рисовали тот же предмет другие пользователи.
Игру можно запускать неоднократно. Поначалу предлагается рисовать более простые предметы, а затем предметы становятся более сложными. При этом сохраняется одно и то же время – 20 секунд на то, чтобы нарисовать предмет, предложенный Гуглом.
Quick, Draw! и искусственный интеллект
Игра основана на нейросетях и на машинном обучении. Строго говоря, Quick, Draw! это даже не игра, а специальная разработка от компании Google. С ее помощью Гугл решает конкретные задачи: нейросеть отрабатывает свои алгоритмы. Одновременно совершенствуются способности искусственного интеллекта по визуальному восприятию объектов. Это происходит за счет детального анализа действий многочисленных пользователей.
С другой стороны, пользователь может поиграть в рисование по принципу “Угадайки”. В итоге получается взаимовыгодное сотрудничество: Google работает над совершенствованием своих нейросетей, а пользователь получает удовольствие от незамысловатой игры.
Вот что Гугл пишет о собственной разработке:
Игра Quick, Draw! использует технологии машинного обучения. Вы рисуете предмет, а нейронная сеть пытается угадать, что это такое. Не все ее попытки удачны. Чем чаще вы играете, тем больше знает сеть. Пока она умеет распознавать всего несколько сотен предметов, но со временем их список расширится. Эта игра – пример того, что машинное обучение может быть занимательным.
