Искусственный интеллект уже помогает ученым в различных областях, от медицины до материаловедения. Теперь к этому списку может прибавиться и орнитология. Как сообщает Digital Trends, исследователи из Университета Дьюка создали алгоритм машинного обучения, способный определить вид птицы, просто взглянув на ее фотографию.
Технология работает примерно так же, как распознавание лиц, то есть ищет на изображениях определенные черты и на их основе выдает ответ. Однако есть одно важное отличие — данный алгоритм сообщает исследователям о ходе своих умозаключений. Например, определив птицу на фото как ласточку, он подсветит отличительные черты этого вида — длинные крылья, раздвоенный хвост и красное пятно на горле.
Чтобы натренировать алгоритм, исследователи «скормили» ему 11 000 фотографий с изображениями 200 различных видов птиц, от уток до колибри. В результате он научился правильно идентифицировать эти виды с точностью до 84%. Отметим, что умение распознавать 200 видов птиц — весьма скромное достижение, если учесть, что в настоящее время на Земле живут около 10 000 видов пернатых животных. Вместе с тем, на то, чтобы обрести даже такой ограниченный навык, у среднестатистического начинающего орнитолога уйдет немало времени, в то время как алгоритм приобрел его буквально за несколько часов.
Кроме того, авторы подчеркивают, что создание ИИ-орнитолога было не единственной их задачей. С помощью данного алгоритма они хотели опробовать в деле решение, способное показать, что именно побудило его придти к тому или иному умозаключению. По словам исследователей, в будущем это умение станет неотъемлемой частью большинства алгоритмов машинного обучения, которые сегодня используются в огромном множестве сфер: от «умных» камер видеонаблюдения и до самоуправляемых автомобилей. Так, в случае, например, медицинских алгоритмов способность «изъясняться» позволит разработчикам понять, почему новосозданная система в тех или иных случаях ошибается и чему следует уделить особое внимание при ее переобучении, а медики благодаря этому смогут видеть, что побудило ИИ придти к такому-то выводу (к примеру, такой алгоритм сможет показать, на каких участках маммографического снимка находится то, что, по его «мнению», свидетельствует о раке молочной железы), быстрее перепроверять выданные им результаты и быть более уверенными в правильности умозаключений компьютеризированного помощника.
Источник: hightech.plus