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Deep Learning spremuto su un telefono
Un software che imita approssimativamente il modo in cui funziona il cervello potrebbe dare agli smartphone una nuova intelligenza, portando ad app più accurate e sofisticate per tenere traccia di tutto, dagli allenamenti alle emozioni.
Il software sfrutta una tecnica di intelligenza artificiale nota come deep learning, che utilizza neuroni e sinapsi simulati per elaborare i dati. Alimentare il programma di stimoli visivi rafforzerà le connessioni tra alcuni neuroni virtuali, consentendogli di riconoscere volti o altre caratteristiche in immagini che non ha mai visto prima.
Il deep learning ha prodotto notevoli progressi nell'elaborazione di immagini e audio (vedi 10 Breakthrough Technologies 2013: Deep Learning). L'anno scorso, ad esempio, i ricercatori di Facebook lo hanno utilizzato per costruire un sistema in grado di determinare quasi quanto un essere umano se due foto diverse mostrano la stessa persona e Google ha utilizzato il metodo per creare un software che descrive immagini complicate in brevi frasi (vedi Google Il software ispirato al cervello descrive ciò che vede in immagini complesse). Finora, tuttavia, la maggior parte di tali sforzi ha coinvolto gruppi di computer estremamente potenti.
Gli smartphone possono già utilizzare il deep learning attingendo a server remoti che eseguono il software. Ma questo può essere lento e funziona solo se un dispositivo ha una buona connessione Internet. Ora Niente corsia , uno dei principali scienziati dei Bell Labs, afferma che alcuni smartphone sono abbastanza potenti da eseguire autonomamente determinati metodi di apprendimento approfondito. E Lane crede che il deep learning possa migliorare le prestazioni delle app di rilevamento mobile. Ad esempio, potrebbe filtrare i suoni indesiderati da un microfono o rimuovere i segnali indesiderati nei dati raccolti da un accelerometro.
Mentre Lane era un ricercatore capo presso Microsoft Research Asia l'anno scorso, lui e Petko Georgiev , uno studente laureato presso l'Università di Cambridge nel Regno Unito, ha costruito un prototipo di programma di apprendimento profondo relativamente semplice che funziona su uno smartphone Android modificato.
I ricercatori stavano cercando di vedere se il loro prototipo potesse migliorare la capacità di uno smartphone di rilevare, dai dati raccolti da un accelerometro al polso, se qualcuno stesse svolgendo determinate attività, come mangiare zuppa o lavarsi i denti. Hanno anche testato se potevano convincere il telefono a determinare le emozioni o l'identità delle persone dalle registrazioni del loro discorso.
Lane e Georgiev descrivono in dettaglio le loro scoperte in a carta presentato questo mese al Hot Mobile conferenza a Santa Fe, New Mexico. Riferiscono che il software che hanno creato era il 10 percento più accurato rispetto ad altri metodi per il riconoscimento delle attività. I ricercatori affermano anche che la loro rete neurale è stata in grado di identificare i relatori e le emozioni con la stessa precisione di altri metodi.
La rete prototipo costruita da Lane e Georgiev aveva solo una frazione delle connessioni tra i suoi neuroni artificiali rispetto a quella di Facebook. Ma potrebbe essere più veloce e più affidabile per alcune attività.
Si tratta, credo, di instillare l'intelligenza nei dispositivi in modo che siano in grado di capire e reagire al mondo, da soli, dice Lane.