探索人工智慧的5個最佳谷歌人工智慧實驗
無論技術的前沿在哪裡，谷歌都沒有落後太多。或者，他們已經從深不可測的谷歌口袋裡掏出了巨大的谷歌錢包，並削減了一張支票，以保持領先於競爭對手。
人工智能也不例外。
谷歌有幾個人工智能實驗，你可以去玩現在。而且因為這些實驗中有幾個依賴於機器學習，所以你的直接互動實際上會有助於發展。下面是一些最好的谷歌人工智能實驗，你可以玩現在。
請注意，有些實驗需要通過您的桌面或Android設備訪問攝像頭。
1東西翻譯
我和翻譯這東西玩得很開心。為什麼？因為你可以在家裡走來走去，掃描物品，聽即時翻譯成九種語言之一。令人驚訝的是，它令人上癮。
東西翻譯不知道什麼是一切，但它試圖翻譯任何你扔給它。對於某些對象，它默認為“圖像”，某些空間默認為“設計”
也就是說，翻譯的東西會讓你措手不及。我拍了張臉的照片，得到的回答是“頭髮”——考慮到我的鬍子，這很貼切，但不是我所期待的“臉”或“男孩/男人”的回答。
再次，我的孩子們把它指向地板上的地毯，期望它能說“地毯”或“地毯”，但翻譯回來的東西是“鉤針”。當你拍下一張照片時，它會顯示它認為圖片是什麼的百分比，與它翻譯的百分比。
如你所見，Thing Translator並不是一個100%的傻瓜式翻譯工具。但它肯定會幫助你在緊要關頭，特別是如果你在一個連接良好的外國使用的綜合語言之一。
要使用Thing Translator，你需要一個帶攝像頭的Android智能**，或者一臺帶攝像頭的電腦。iOS用戶當前無法使用Thing Translator。
誰說人工智能沒用？
未來用益權
Thing Translator已經在多個地方使用，只要你有互聯網連接，就可以使用它。隨著算法的學習，其翻譯結果的精度將提高。希望將其視為一個集成的Android功能，或者至少是一個在travelers上銷售的應用程序。
請注意，谷歌Play商店上的Thing Translator版本是對實際產品的翻版。別下載了--這可能是個騙局！
2聲音**者
NSynth是另一個稍微讓人上癮的Google人工智能實驗。它是一個“聲音**者”，允許你“用機器學習發出不尋常的新聲音”，但這意味著什麼呢？
好吧，你選擇一種聲音，比如豎琴，然後把它和另一種聲音結合起來，比如貓喵喵叫。對。豎琴。還有貓的喵喵叫。我有沒有提到聲音不尋常？
下面是我和我的孩子組合聲音的視頻，所以你會得到一個如何NSynth工作的真實圖片。
未來用益權
NSynth:Sound Maker似乎沒有任何全面的用途，除了設計有趣的新聲音組合。然而，我不是一個特別喜歡音樂的人。因此，您可能會在這個Google人工智能實驗中發現更大的價值。這些瘋狂的組合可能正是你的樂隊/管絃樂隊/DJ組合想要成為國際明星所需要的。
三。無限鼓機
無限鼓機結合成一個單一的，易於控制鼓機每天數千個聲音。這個人工智能實驗的創建很有趣（而且還在進行中）。機器學習算法組織聲音，但沒有給出任何描述或標記。相反，它把相似的聲音放在一起。
你在不同的顏色上滑動四個標記中的一個，每個標記為鼓機提供一個節拍循環。然後你可以改變音序器來建立你自己的鼓機，在一個無休止的循環中，可以選擇隨機的聲音，或調整節奏。
未來用益權
我看不出NSynth有什麼真正的用處。儘管無限鼓式機器看起來像是另一種雜音，但它背後的組織算法——t-分佈隨機鄰居嵌入（t-SNE）——已經應用於網絡安全、癌症研究、生物信息學等領域。
4喬治·卡姆
這個Google人工智能實驗試圖用你抓拍的圖片創作一首歌。GiorgioCam使用圖像識別來確定你拍的是什麼，然後把圖像標籤變成歌詞。然後，歌曲的歌詞在歡快的電子迪斯科節拍上進行計量。
老實說，這是滑稽的可怕和迷人的同時。就像Thing Translator一樣，Giorgio Cam完全錯誤地獲得了一些圖像識別，正如你在下面的視頻中看到的那樣。但它是一個機器學習實驗，因此，它仍然在學習。
未來用益權
我完全不確定。創造飛揚的迪斯科音樂，同時放棄新鮮的歌詞？我對這件事持開放態度。。。
5ai二重唱
人工智能二重奏可以讓你用人工智能演奏即興的鋼琴二重奏。人工智能二重奏最好的部分是你的筆記和人工智能同步的時刻，創造一個精緻和諧的時刻。至少，我覺得它們很精緻。
這使我很好地進入我的下一點：你完全不需要音樂知識，有一個偉大的時間與人工智能二重唱。
這正是人工智能二重唱的意義所在。通過機器學習實驗幫助人們發現他們潛在的未實現的創造力。
未來用益權
與人工智能的全面音樂合作似乎並不那麼不現實。算法作曲是音樂的一部分。這個人工智能接口簡單地為算法帶來了一個類似人的接口和響應序列。然而，人工智能二重奏也指出了一種更具情境意識的人工智能，它能夠響應並圍繞我們的交互進行迭代。
去做實驗吧
我們看到的實驗很有趣。我的孩子們覺得他們都很有趣。他們喜歡探索鳥叫聲人工智能實驗。請在下面的視頻中查看：
此外，它們還提供了一點關於人工智能在不久的將來走向的見解。即使現實世界中的即時使用不是很明顯，AI交互背後的算法也總是有更多的用途。
你認為這些人工智能實驗有潛力嗎？哪一個實驗能改變我們不久的未來？
圖片來源：maxuser/Shutterstock
- 發表於 2021-03-14 12:26
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- 分類：網際網路
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