На протяжении многих лет специалисты пробуют смоделировать на компьютере человеческий мозг, дабы заставить машины думать самостоятельно. Подобные разработки пригодились бы в задачах чтения документов, распознавания речи, распознавания изображений. Для этого обычно применяются так называемые нейронные сети.
Исследовательское подразделение Microsoft Research поделилось успехами проекта Adam. Заявлено, что удалось добиться 50-кратного ускорения распознавания изображений с двукратным повышением точности в сравнении с предшествовавшими подходами.
Самообучающаяся система способна, к примеру, не только выявить на фотографии автомобиль, но и определить его марку и год выпуска. А, допустим, на снимках любимых собак Adam увидит их породу. Утилитарным применением с большим потенциалом выступает распознавание продуктов питания: достаточно навести камеру смартфона на еду, чтобы незамедлительно выяснить ее калорийность.
Эксперты думают, как привязать Adam к работе с речью и текстом: в недалеком будущем виртуальные ассистенты вроде Microsoft Cortana смогут напитываться знаниями из окружающей среды.
Adam расценивает изображение не полностью, а изучает его отдельные части, что и позволяет технологии распознавания быть невероятно точной. Это же наделяет Adam подобием разумности: если система ранее не сталкивалась с поданным на вход объектом, она пробует определить его по известным составляющим.
