Neuronové sítě se skvěle hodí pro úlohy, ve kterých je třeba vzít jednu množinu dat a nějak ji zpracovat na jinou. V případě robotického auta může vstupní množina zahrnovat video silnice s dopravními značkami, jinými auty, chodci a cyklisty, údaje o rychlosti vozidla a dalšími parametry. Výstup může být příkaz zatočit doprava, doleva, ubrat nebo přidat.
Aby mohla neuronová síť řídit auto, potřebuje se to napřed naučit. Vezme soubor vstupních videí společně se záznamy rozhodnutí lidských řidičů. Obojí navzájem spojí. Když pak dostane video z nové dopravní situace, dokáže se už rozhodnout sama.
Dostali jsme přímý zásah 240 000 000 000 000 000 000 elektronvoltů. Odkud, nevíme |
Konkrétních postupů učení je víc. V poslední době je oblíbený jeden, který se označuje jako transformátor (anglicky transformer). Využila ho i skupina Shuicheng Yana. Výzkumníci předhodili neuronové síti milion fotografií oděvů současně se střihy, podle nichž dané oblečení vzniklo. Přikázali jí, ať se naučí jejich vzájemné souvislosti.
Výsledek nazvali SewFormer. Je to složenina výrazů to sew (šít) a transformer. Vědci tvrdí, že jejich robot dokáže správně zrekonstruovat střih až v 95,7 procenta případů.
„Velmi snadno můžete navrhnout oděv tak, že někoho vyfotíte,“ řekl časopisu New Scientist jeden z výzkumníků jménem Xiangyu Xu. Vědci se zatím nevyjádřili, jestli v blízké budoucnosti spustí webový server, na který půjde nahrát fotku vytouženého oděvu, a on vrátí kompletní střih. Kdyby to ale udělali, určitě by z něj byl hit.
