- Регистрация
- 9 Май 2015
- Сообщения
- 1,071
- Баллы
- 155
- Возраст
- 52
Можете на слух отличить игру биг-бенда от буги-вуги? А алгоритм может. Проектно-конструкторская фирма Cambridge Consultants заявила о том, что создала самообучающуюся программу на базе искусственного интеллекта, которая может различать музыкальные стили лучше людей. Прямо как , только без дурацкой элитарности.
Как испытывали программу?
Пианист вживую играл музыку разных стилей: барокко, классическую, регтайм и джаз, а программа в режиме реального времени определяла вероятный жанр. В большинстве случаев результаты оказывались лучше, чем у обычной программы, написанной людьми вручную.
Монти Барлоу, директор по машинному обучению в Cambridge Consultants, отметил:
Я думаю, что результаты работы системы глубинного обучения лучше потому, что она беспристрастно обрабатывает довольно большое количество аудиоматериала. Система нашла лучший способ беспристрастно и непредвзято отличать один жанр от другого. Это странно, но по своим возможностям она больше похожа на человека, чем программа, которую наши программисты создали с помощью классического инженерного подхода.
Cambridge Consultants заявила, что ее алгоритм может открыть более сложные методы организации музыкальных баз данных и поиска в них. Но, кроме того, это также может стать важным достижением в медицине. Используя чувствительные волны, программа сможет проводить быструю диагностику состояния пациента (хотя Cambridge Consultants не объяснила, как именно это будет реализовано).
И это не единственное открытие в медицине, связанное с системами машинного обучения. В прошлом месяце исследователи из университета Ноттингема в Великобритании разработали алгоритм, который может вероятность сердечного приступа или инсульта с точностью 70%. В будущем нас будут лечить музыкальные снобы в виде систем искусственного интеллекта.
— .
Как испытывали программу?
Пианист вживую играл музыку разных стилей: барокко, классическую, регтайм и джаз, а программа в режиме реального времени определяла вероятный жанр. В большинстве случаев результаты оказывались лучше, чем у обычной программы, написанной людьми вручную.
Монти Барлоу, директор по машинному обучению в Cambridge Consultants, отметил:
Я думаю, что результаты работы системы глубинного обучения лучше потому, что она беспристрастно обрабатывает довольно большое количество аудиоматериала. Система нашла лучший способ беспристрастно и непредвзято отличать один жанр от другого. Это странно, но по своим возможностям она больше похожа на человека, чем программа, которую наши программисты создали с помощью классического инженерного подхода.
Cambridge Consultants заявила, что ее алгоритм может открыть более сложные методы организации музыкальных баз данных и поиска в них. Но, кроме того, это также может стать важным достижением в медицине. Используя чувствительные волны, программа сможет проводить быструю диагностику состояния пациента (хотя Cambridge Consultants не объяснила, как именно это будет реализовано).
И это не единственное открытие в медицине, связанное с системами машинного обучения. В прошлом месяце исследователи из университета Ноттингема в Великобритании разработали алгоритм, который может вероятность сердечного приступа или инсульта с точностью 70%. В будущем нас будут лечить музыкальные снобы в виде систем искусственного интеллекта.
— .