Введение в машинный интеллект 0:12 Команда Google разрабатывает машинный интеллект, имитирующий функции мозга. Интерес к нейробиологии и восприятию как ключевым аспектам работы. Примеры применения: алгоритмы для поиска изображений в Google Фото.
Восприятие и творчество 1:03 Связь восприятия и креативности, пример Микеланджело. Мозг как орган мышления, восприятия и воображения.
История изучения мозга 2:24 Сантьяго Рамон-и-Кахаль использовал микроскопию для изучения мозга. Открытие клеточной теории и разветвлённых структур нейронов.
Современные исследования мозга 3:21 Современные методы исследования мозга, включая электронную микроскопию. Реконструкция нейронов на основе последовательных срезов.
Электрические эксперименты и моделирование мозга 4:37 Электрические эксперименты на нейронах после Второй мировой войны. Моделирование мозга как интеллектуальной машины.
Нейронные сети и восприятие 5:26 Зрительная кора как последовательность вычислительных элементов. Задача восприятия: определение объекта по изображению.
Структура нейронной сети 6:11 Пиксели как первый слой нейронов, передача информации через синапсы. Вычислительные свойства сети и выходные сигналы.
Математическая модель нейронной сети 7:03 Представление входных пикселей, синапсов и выходных данных через переменные x, w и y. Решение уравнения для определения выходного сигнала.
Обучение нейронных сетей 8:44 Процесс обучения нейронной сети через минимизацию ошибок. Итеративный подход к определению значений w.
Эксперименты с обратным процессом 11:26 Эксперимент Алекса Морвсева по определению изображения по известным w и y. Применение процедуры минимизации ошибок для обратного процесса.
Генерация изображений птиц нейронной сетью 11:42 Изображение птиц сгенерировано нейронной сетью, обученной распознавать птиц. Майк Тайка использует сеть для создания «парада животных», изменяя значение y в пространстве между разными животными.
Создание визуальной карты объектов 12:26 Алекс и Майк уменьшают количество букв y до двух измерений для создания карты объектов, распознаваемых сетью. Сеть создаёт визуальную карту всех объектов, которые она умеет распознавать.
Реконструкция лица с помощью сети 13:00 Сеть, предназначенная для распознавания лиц, создаёт сюрреалистические изображения, изображающие человека с нескольких точек зрения. Для устранения двусмысленности используется изображение-ориентир или статистика-ориентир.
Оптимизация процесса реконструкции 13:48 Процесс реконструкции лица ещё не идеален, но уже позволяет получать целостные изображения. Можно начинать с изображения, которое уже является частью задачи.
Классификация объектов и галлюцинации 14:10 Сеть классифицирует объекты, начиная с изображения облаков. Эксперименты Майка с увеличением и галлюцинацией изображений создают состояние фуги в сети.
Применение технологии в других областях 15:26 Росс Гудвин использует камеру и нейронные сети для написания стихотворений на основе изображений. Поэтическая нейронная сеть обучена на большом массиве поэзии 20-го века.
Восприятие и креативность 16:01 Восприятие и креативность тесно связаны, как утверждал Микеланджело. Компьютерные модели начинают демонстрировать способности, аналогичные человеческим.
Будущее компьютерных технологий 16:38 Компьютерные технологии моделируют разум и расширяют его возможности. Идеи Тьюринга, фон Неймана, Маккаллоха и Питтса начинают реализовываться. Компьютерные технологии помогают лучше понимать и расширять возможности человеческого разума.
