Сооснователь проекта Дилип Джордж, который ранее занимал пост главного директора по технология в компании Numenta, заявляет что все остальные разработчики “нейронных соединений” основывали свои проекты на модели “неокогнитрон”, которая впервые была предложена в 1980 году. Обычно эти системы обучали распозновать визуальные образы, используя случайные статичные изображения. По словам Джорджа, Vicarious использует более сложную архитектуру — обучается при помощи видео-потока, который изменяется с течением времени.
Vicarious надеется разработать и запустить в продажу систему в течение нескольких лет. Сооснователь Скот Феникс верит, что у системы может быть большое количество применений. К примеру, в медицине: оборудованный новой технологией компьютер может анализировать диагностические фотографии, чтобы определить, есть ли у пациента рак. Другой пример: оборудованный программой смартфон сможет по фотографии тарелки с едой определить, сколько в ней калорий. “Компьютерная система визуального восприятия преобразует практически все виды деятельности, которыми занимается человек”, — добавляет он.
Феникс отмечает, что программа Vicarious способна обучаться, просматривая изображения объектов, и формировать общие критерии определения предметов. Это означает, что система достаточно умна, чтобы идентифицировать объект, информация о котором неполная. К примеру, он опознает, что рука — это рука, даже если она измазана в краске или ее часть скрыта наручными часами.”
Vicarious держит подробности технологии в тайне, однако ее разработка все равно пробудила интерес некоторых инвесторов. В прошлом месяце компания получила 15 миллионов долларов от венчурного фонда, в котором участвует и соучредитель Facebook Дастин Московиц.
Как считает глава Стэнфордской лаборатории разума и адъюнкт-профессор Стэндфордского университета Эндрю Энг, основной проблемой Vicarious может стать недостаток вычислительных мощностей, требуемых для точного моделирования нейронных процессов. Энг принимал участие в проекте Google, в котором программа просматривала миллионы скриншотов случайных видео с YouTube, определяя, на каких изображениях присутствуют кошки. Для обеспечения функционирования этой программы были использованы 16 000 компьютеров, которые объединились в своеобразную нейронную сеть.
Источник: http://hitech.vesti.ru/news/view/id/103