Фото: Иван Ерофеев

В пространстве IAM в Музее «Гараж» был реализован совместный проект с российской медиахудожницей Еленой Никоноле, где при помощи iMac Pro проводилось исследование языка птиц и были предприняты попытки с помощью нейросетей интерпретировать пение соловья понятными человеку словами.

Алгоритмы машинного обучения стали неотъемлемой частью нашей жизни: они применяются для анализа изображений и распознавания лиц, в рекламе, медицинской диагностике, аналитической и статистической деятельности и даже в работе мобильных устройств (например, iPhone X и топовые смартфоны Huawei) за счет использования специального со-процессора. Нейросети могут применяться не только для понятных человеку процессов, но также для анализа и исследования тех событий и объектов, которые не обладают разумом.

Например, недавно исследователи пытались научить нейросеть «думать» и «принимать решения» как собака, предсказывая направления, траекторию движения и реакции на внешний раздражители. В московском «Гараже» нейронная сеть обучается на звуках пения соловья, с точки зрения культурной ценности демонстрируется ситуация коммуникации между двумя нечеловеческими агентами: птицами и искусственным интеллектом. Это метафора коммуникации между природным и технологическим, для которой человек является чем-то необязательным.



Впрочем, искусство лежит только в первой части долгосрочного проекта художницы, посвященного изучению различных подходов к анализу и генерации звука с помощью нейросетей. Второй этап проекта — это создание на основе машинного обучения интерпретатора-переводчика с птичьего языка на человеческий, где искусственный интеллект выступит посредником между человеком и природой, облегчая понимание и взаимодействие. На этом этапе планируется коллаборация с учеными: орнитологами и специалистами по искусственному интеллекту.



Для машинного обучения использован iMac Pro в 10-ядерной конфигурации Intel Xeon, сочетающей мощность многопоточной обработки данных с высокой скоростью работы однопоточных приложений. Это первый Mac с архитектурой Vega. На нём установлено 16 ГБ видеопамяти с высокой пропускной способностью, что позволяет добиться повышения производительности – в 3 раза по сравнению с «обычным» Mac Pro и использовать этот компьютер не только для ресурсоемких задач по работе с графикой, музыкой и видео, но также обеспечения работы с большими данными.