Umělá inteligence se naučila myslet abstraktně: vytvoří trojrozměrný předmět z dvourozměrné fotky

Stroje se učí čím dál rychleji – ukazují už schopnosti, které nemají ani lidské děti. Nyní jeden program prokázal, že ovládá základy abstraktního myšlení.

Počítač vizualizuje 2D předměty
Zdroj: Purdue University

Umělá inteligence nazvaná SurfNet se naučila pomocí metody hlubokého učení vytvářet realistické třírozměrné podoby předmětů, které viděla jen na dvourozměrných obrázcích. „Když jsme jí ukázali statisíce tvarů předmětů, jako je auto, a pak jí nabídli 2D podobu auta, byla schopná rekonstruovat 3D tvar,“ uvedl profesor Kartik Ramani z Purdueovy univerzity, jenž se na vývoji tohoto algoritmu podílel. Program už umí i vytvářet vizualizace předmětů, které ani neexistují, nebo typu, který nikdy neviděl.

Tato metoda, až bude plně vyvinuta, by mohla mít zásadní dopad například na hledání 3D předmětů na internetu, ale také by mohla zásadním způsobem pomoci v robotice a v oblasti autonomních automobilů. Těm všem by mohla vylepšit schopnost chápat třírozměrný prostor a orientovat se v něm, nebo jím dokonce v případě robotů manipulovat.
Časově nejbližším a nejsnadnějším využitím je ale takzvaná augmentovaná realita.

„Představte si kameru, která zachycuje vše normálně ve dvou dimenzích, ale ve virtuální nebo augmentované realitě bude vše vypadat trojrozměrně,“ uvedl Ramani. „Postupně se k tomu blížíme; myslím, že do pěti let se k tomuto cíli dostaneme. Už brzy budeme žít ve světě, kde lidé nebudou schopni rozlišit mezi realitou a virtuální realitou.“

Jak se učí počítač

Počítačový systém se učí tak, že sleduje 2D a 3D obrázky vedle sebe; podle toho se umí poučit, jaký je vztah mezi jejich podobami. Potom podle toho předvídá, jaké jsou třírozměrné podoby předmětů, které nezná. „Je to vlastně velmi podobné tomu, jak fotoaparát nebo scanner používá jen tří barev (červené, zelené a modré) k tomu, aby vytvořil plně barevné snímky – jen my místo tří barev používáme tři prostorové koordináty,“ říká Ramani.

Podle vědce je tato metoda mnohem přesnější a dosahuje lepších detailů než jakékoliv jiné dnes používané metody.