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최첨단 기술이 있는 곳마다 Google은 크게 뒤처지지 않습니다. 또는, 그들은 측량할 수 없을 정도로 깊은 Google 주머니에서 거대한 Google 지갑을 추출하고 경쟁자보다 앞서기 위해 수표를 삭감하고 있습니다.
인공지능도 다르지 않다.
Google에는 지금 바로 실행할 수 있는 몇 가지 AI 실험이 있습니다. 그리고 이러한 실험 중 일부는 기계 학습에 의존하기 때문에 직접적인 상호 작용이 실제로 개발에 도움이 됩니다. 지금 당장 할 수 있는 최고의 Google AI 실험은 다음과 같습니다.
일부 실험에서는 데스크톱이나 Android 기기를 통해 카메라에 액세스해야 합니다.
1. 사물 번역기
나는 Thing Translator로 꽤 재미있었습니다. 왜요? 집 안을 돌아다니며 물건을 스캔하고 9개 언어 중 하나로 즉시 번역되는 내용을 들을 수 있기 때문입니다. 의외로 중독성이 있다.
Thing Translator는 모든 것이 무엇인지 모르지만 사용자가 던지는 모든 것을 번역하려고 시도합니다. 일부 개체의 경우 기본적으로 '이미지'로 설정되고 특정 공간은 기본적으로 '디자인'으로 설정됩니다.
즉, Thing Translator는 방심할 수 있습니다. 나는 내 얼굴의 사진을 찍고 '머리카락'이라는 반응을 받았습니다. 제 수염을 생각하면 꽤 적절하지만 내가 기대했던 '얼굴'이나 '남자/남자' 반응은 아닙니다.
역시나 아이들이 바닥에 깔린 깔개를 가리키며 '러그'나 '카펫'이라고 기대했는데, Thing Translator는 '크로셰'로 돌아왔습니다. 스냅을 찍을 때 이미지가 번역된 것과 비교하여 이미지라고 생각한 것의 백분율이 표시됩니다.
Thing Translator는 100% 완벽한 번역 장치가 아닙니다. 그러나 특히 통합 언어 중 하나를 사용하여 잘 연결된 외국에 있는 경우 핀치에 확실히 도움이 될 것입니다.
포켓몬스터 썬앤문은 그만한 가치가 있다
Thing Translator를 사용하려면 카메라가 있는 Android 스마트폰이나 카메라가 있는 컴퓨터가 필요합니다. 현재 iOS 사용자는 Thing Translator를 사용할 수 없습니다.
인공 지능이 유용하지 않다고 누가 말했습니까?
향후 사용
Thing Translator는 이미 여러 곳에서 사용 중이며 인터넷에 연결되어 있으면 사용할 수 있습니다. 알고리즘이 학습함에 따라 번역된 결과의 정밀도가 증가합니다. 통합된 Android 기능 또는 최소한 여행자를 대상으로 하는 앱으로 볼 수 있을 것으로 기대합니다.
참고하세요 Google Play 스토어의 Thing Translator 버전은 실제 제품의 일부입니다. 다운로드하지 마십시오. 사기일 수 있습니다!
2. NSynth: 사운드 메이커
NSynth는 약간 중독성이 있는 또 다른 Google AI 실험입니다. '머신러닝으로 색다른 새로운 소리를 만들 수 있는' '사운드 메이커'입니다. 그러나 그것은 무엇을 의미합니까?
글쎄, 당신은 하프와 같은 하나의 소리를 선택하고 고양이 야옹과 같은 다른 소리와 결합합니다. 예. 하프. 그리고 고양이의 야옹. 소리가 비정상적이라고 언급했습니까?
아래는 제 아이들과 제가 소리를 결합한 비디오입니다. 따라서 NSynth가 어떻게 작동하는지 실제 그림을 볼 수 있습니다.
향후 사용
NSynth: Sound Maker는 흥미롭고 새로운 사운드 조합의 디자인을 제외하고는 가장 중요한 용도가 없는 것 같습니다. 하지만 저는 특별히 음악적인 사람은 아닙니다. 결과적으로 이 Google AI 실험에서 훨씬 더 많은 가치를 찾을 수 있습니다. 미친 조합은 밴드/오케스트라/DJ 세트가 국제 스타덤을 향해 나아가는 데 필요한 바로 그 것일 수 있습니다.
삼. 무한 드럼 머신
Infinite Drum Machine은 수천 개의 일상적인 사운드를 제어하기 쉬운 단일 드럼 머신으로 결합합니다. 이 AI 실험의 생성은 흥미롭고 계속 진행 중입니다. 기계 학습 알고리즘은 소리를 구성하지만 설명이나 태그가 제공되지 않습니다. 대신 비슷한 소리를 가깝게 배치합니다.
4개의 마커 중 하나를 다양한 색상 주위로 밉니다. 각 마커는 드럼 머신에 비트 루프를 제공합니다. 그런 다음 시퀀서를 변경하여 사운드를 무작위로 지정하거나 템포를 조정하는 옵션을 사용하여 무한 루프에서 자신만의 드럼 머신을 구축할 수 있습니다.
향후 사용
NSynth의 실제 용도를 식별할 수 없었습니다. The Infinite Drum Machine은 또 다른 소음의 불협화음처럼 보일 수 있지만, 그 뒤에 있는 조직적 알고리즘은 -- t-분포 확률적 이웃 임베딩 또는 t-SNE -- 사이버 보안, 암 연구, 생물 정보학 등에서 이미 사용되고 있습니다.
4. 조르지오 캠
이 Google AI 실험은 사용자가 찍은 이미지로 노래를 만들려고 합니다. Giorgio Cam은 이미지 인식을 사용하여 사진을 찍은 대상을 확인한 다음 이미지 레이블을 노래 가사로 바꿉니다. 노래 가사는 경쾌한 일렉트로 디스코 비트에 맞춰 측정됩니다.
솔직히 이것은 우스꽝스럽게 끔찍하고 동시에 매력적입니다. Thing Translator와 마찬가지로 Giorgio Cam은 아래 비디오에서 볼 수 있듯이 일부 이미지 인식이 완전히 그리고 완전히 잘못되었습니다. 그러나 그것은 기계 학습 실험이며, 여전히 학습 중입니다.
향후 사용
확신이 서지 않습니다. 신선한 가사를 떨어뜨리면서 경쾌한 즉석 디스코 음악을 만들려면? 나는 이것에 대한 아이디어에 열려 있습니다 ...
5. AI 듀엣
AI Duet을 사용하면 인공 지능으로 즉석 피아노 듀엣을 연주할 수 있습니다. AI Duet의 가장 좋은 점은 메모와 AI가 동기화되어 절묘하고 조화로운 순간을 만드는 순간입니다. 적어도 나에게 그것들은 절묘하게 들린다.
AI Duet과 함께 즐거운 시간을 보내려면 음악 지식이 전혀 필요하지 않습니다.
AI Duet이 바로 그것입니다. 기계 학습 실험을 통해 사람들이 잠재적으로 실현되지 않은 창의성을 발견하도록 돕습니다.
향후 사용
AI와의 완전한 음악적 협업은 그렇게 비현실적으로 보이지 않습니다. 알고리즘 구성은 음악의 확립된 부분입니다. 이 AI 인터페이스는 단순히 인간과 유사한 인터페이스와 응답 시퀀스를 알고리즘에 제공합니다. 그러나 AI Duet은 또한 우리의 상호 작용을 중심으로 반응하고 반복하는 보다 상황에 맞는 AI를 가리킵니다.
아이폰이 복구 모드로 들어가지 않습니다
가서 실험하다
우리가 살펴본 실험은 재미있습니다. 내 아이들은 어떤 식 으로든 재미있는 것을 발견했습니다. 그리고 그들은 탐험하는 것을 좋아했습니다. 새소리 AI 실험 . 아래 동영상에서 확인하세요.
또한 AI가 가까운 미래에 어디로 향하고 있는지에 대한 약간의 통찰력을 제공합니다. 그리고 즉각적인 실제 사용이 즉각적으로 명확하지 않더라도 AI 상호 작용 이면의 알고리즘은 항상 더 많이 사용됩니다.
이러한 AI 실험에 가능성이 있다고 생각하십니까? 가까운 미래를 바꿀 수 있는 실험은 무엇입니까?
이미지 크레딧: maxuser/Shutterstock
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Gavin은 Windows 및 Technology Explained의 주니어 편집자이며, really Useful Podcast의 정기 기고자이자 정기 제품 검토자입니다. 그는 Devon의 언덕에서 약탈한 디지털 아트 프랙티스로 학사(우등) 현대 작문과 10년 이상의 전문 작문 경험을 보유하고 있습니다. 그는 많은 양의 차, 보드 게임, 축구를 즐깁니다.
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