Zábavné AI experimenty, k nimž vám stačí internetový prohlížeč

Ať už si to uvědomujeme nebo ne, umělá inteligence a její podobor strojové učení jsou hybnou silou velké části digitálních služeb, které denně používáme. Dovolují nám nakupovat přes internet, vyhledat nejpohodlnější cestu do práce, poslechnout si oblíbenou hudbu nebo jen prohlížet internetové stránky. 

Umělá inteligence ale nemusí být čistě praktickou záležitostí nebo nástrojem pro vývojáře – člověk s ní může zažít také spoustu zábavy. Ve snaze seznámit širší veřejnost s možnostmi a limity této technologie vzniklo několik kreativních webových aplikací, na kterých si uživatelé mohou vyzkoušet široké množství využití AI, aniž by potřebovali technické znalosti. A navíc se u nich nebudou nudit.

Připravili jsme výběr pěti takových zábavných experimentů, které spustíte přímo v internetovém prohlížeči. Dozvíte se, co umělá inteligence umí a kde má ještě nedostatky, uvidíte, jak moc jsou současné algoritmy a modely závislé na konkrétním způsobu využití, a pochopíte, jak daleko jsme od vývoje multifunkčního stroje se skutečnou, myslící, obecnou umělou inteligencí.

Jak naučit starý počítač novým trikům

Díky nástroji Teachable Machine od společnosti Google mohou lidé bez zkušeností s programováním nebývale snadno vytvářet vlastní modely strojového učení. Pouze s pomocí webové kamery a mikrofonu můžete počítač naučit rozpoznávat druhy květin nebo rozhodovat, zda je hudba, kterou přehráváte, dostatečně metal nebo country.

Aplikace využívá strojové učení, přesněji řečeno techniku učení pod dohledem zvanou klasifikace, k předpovídání výsledku na základě označení, která jsou přiřazena ke vstupním datům, v tomto případě k obrázkům, zvukům nebo gestům. Klasifikační algoritmy se používají například při detekci spamu nebo při odemykání telefonu pomocí rozpoznání uživatelova obličeje.

The show must go on

Jsou vaše pěvecká vystoupení ve sprše natolik úspěšná, že byste si troufli poměřit síly se samotným Freddiem Mercurym? Můžete se o to pokusit díky umělé inteligenci a aplikaci FreddieMeter, která vám dovoluje vybrat si oblíbenou píseň od skupiny Queen a přezpívat ji podle svých schopností. AI poté porovná výšku tónu, melodii a barvu hlasu s Freddieho zpěvem.

FreddieMeter používá model neuronové sítě zvaný SPICE neboli self-supervised pitch estimation, který měří frekvenci zvuku a sleduje relativní rozdíly k rozpoznání toho, jak dobře jste se trefili do melodie. Takové technologie mají široké uplatnění v analýze řeči a umožňují kupříkladu hlasovým asistentům, jako je Siri nebo Alexa, rozpoznat váš hlas.

Je to pták? Je to letadlo?

Dalším zábavným experimentem, který vzešel z laboratoří společnosti Google, je hra Quick, Draw! Aplikace vás vyzve, abyste v krátkém časovém limitu nakreslili daný objekt, zatímco se počítač pokouší uhodnout, co kreslíte. Každou malůvkou přispíváte do sbírky padesáti milionů obrázků, a pomáháte tak zvyšovat přesnost modelu.

Hra vám umožní nejen otestovat umělecké dovednosti, ale také zjistit, jak dobře nebo špatně si umělá inteligence vede při rozpoznávání objektů. Vývojáři zde použili rekurentní neuronovou síť (RNN), což je typ umělé neuronové sítě, která hře umožňuje zpracovávat data postupně v čase. Často se využívá v online aplikacích pro rozpoznávání rukopisu, které můžete najít například v tabletech. K aplikaci RNN na jazykové modely významně přispěl český vědec Tomáš Mikolov. 

Za chvíli skladatelem

AIVA neboli Artificial Intelligence Virtual Artist je virtuální hudební skladatel, který dokáže během několika sekund vygenerovat několikaminutové kompozice. Stačí si vybrat z plejády žánrů, včetně jazzu, popu nebo dokonce cyberpunku, a během pár okamžiků už můžete poslouchat vlastní jedinečný výtvor.

AIVA pracuje na základě hlubokého učení a posilovaného učení, což jsou dvě metody používané v rámci strojového učení. Hluboké učení umožňuje aplikaci AIVA rozpoznávat hudební vzory na souboru dat – v tomto případě jde o více než třicet tisíc klasických skladeb od nejznámějších světových skladatelů, včetně Bacha, Beethovena a Mozarta. Posilované učení pak dovoluje programu generovat originální skladby bez explicitních instrukcí, díky čemuž AIVA s velkou přesností zachytává variabilitu hudebních kompozic. Čeští výzkumníci Richard Stiebitz a Filip Humpl využili program AIVA k dokončení fragmentu klavírní skladby Antonína Dvořáka.

Modely hlubokého učení a posilovaného učení se používají také v autonomních vozidlech, kde jsou algoritmy trénovány ke konkrétnímu rozhodování za pomoci nestrukturovaných vstupních dat.

Ba dum, tss!

Pokud dáváte přednost rytmu před zvukem klasického smyčcového kvarteta, dalším poměrně návykovým hudebním experimentem s umělou inteligencí je Infinite Drum Machine od společnosti Google. Tento nástroj je důkazem, že zvuk tamburíny, sáčku s brambůrky, klíčků od auta a lopatky cinkající o talíř může vytvořit pořádný „beat.“

Model využívá neřízený algoritmus strojového učení používaný pro vizualizaci dat s názvem t-SNE neboli t-Distributed Stochastic Neighbour Embedding k uspořádání tisíců každodenních zvuků do snadno použitelného galaktického rozhraní, ze kterého můžete ovládat buben a vytvářet vlastní rytmy.