Google X : 16 000 processeurs pour identifier un chat !

Le , par Hinault Romaric, Responsable .NET
Le laboratoire de recherche X de Google a procédé à la connexion de 16 000 processeurs pour créer un réseau de neurones permettant d’identifier des chats.

Déjà connu pour son projet de voiture sans conducteur ou encore ses lunettes pour la réalité augmentée présentées récemment, le laboratoire de Google revient encore au-devant de la scène avec des résultats concrets pour un autre de ses projets.

En gestation depuis plusieurs années, une équipe de chercheurs de Google X s’est lancée dans un projet avec pour objectif de simuler le fonctionnement du cerveau humain.

Ceux-ci sont parvenus à créer l’un des plus grands réseaux de neurones pour l’apprentissage machine, en connectant 1 000 ordinateurs disposant d’un ensemble de 16 000 processeurs.

Celui-ci a ensuite été lâché sur Internet pour apprendre de sa propre initiative. Face à des images provenant de près de 10 millions de vidéos YouTube, le cerveau de Google a été capable de reconnaitre et de regrouper des images de chats, sans aucun enseignement ni aucune information sur l’animal.

« Nous n’avons jamais dit au cours de l’apprentissage, c’est un chat » explique Jeff Dean, chercheur chez Google. « Il a inventé le concept de chat ».

Les performances du réseau de neurones ont dépassé les attentes des chercheurs, doublant son taux de précision dans l’identification des objets à partir d’une liste de 20 000 articles.

Le fonctionnement de ce réseau de neurones selon le New York Times tend à prouver des théories en biologie selon lesquelles chaque neurone est entraîné à l'intérieur du cerveau à identifier des objets particuliers.

Le système pour l’instant n’est pas encore parfait, mais les résultats produits sont déjà suffisants pour dévoiler le projet, qui sera présenté lors d’une conférence sur l’apprentissage informatique en Écosse.

Source : New York Times


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Avatar de edfed edfed - Membre éclairé https://www.developpez.com
le 02/07/2012 à 23:57
si on reflechi bien au fonctionnement de notre apprentissage, on peut peut-etre deviner comment ont fait google pour faire apprendre à reconnaitre des chats à un programme.

on apprend d'abord à voir des choses, puis on entend des mots en rapport avec ces choses. et des connections sont établies entre les 5 sens.

c'est quand meme rudement impressionnant comme prouesse. mais loin de suffire pour faire un T800 capable de reconnaitre sarah connor.
Avatar de Alexis.M Alexis.M - Membre éclairé https://www.developpez.com
le 03/07/2012 à 9:48
Citation Envoyé par Aleph69  Voir le message
Entièrement d'accord avec toi!
Je serais tout de même curieux de savoir comment ils ont fait pour étiqueter leur immense base d'apprentissage pour mesurer a posteriori la performance en classification des images de chat.

Ils ont utilisé une autre base déjà étiquetée pour les tests.
Avatar de xetqL xetqL - Membre du Club https://www.developpez.com
le 04/07/2012 à 14:03
Hello a tous (d'avance desole pour le manque d'accent, clavier QWERTY oblige ...)

Je ne lis pas la meme chose que vous personnellement...

Je lis que ce reseau a ete lache sur Internet et apres visionnage de video youtube en tous genre, il a pu grace a certaine source d'information (visuelle, audio, ecrite) de reconnaitre et de classer des contenus comportant des chats.

Si ce que j'ai compris reflete bien la realite, alors c'est une prouesse HORS NORME.

Pour le moment ce reseau n'a qu'une seule fonctionnalite : apprendre et stocker.
En effet, il reconnait des elements virtuels (animaux etc..) et est capable de discerner les ressemblances afin de stocker ces elements ensemble.
Manque pas grand chose avant skynet ... hum .. hum ..

PS : Par hasard j'ai regarde Terminator 3 hier soir (coincidence ?), et la methodologie de deploiement de skynet, fut de le lacher sur internet. Gloups !

Bonne journee
Avatar de Kaamui Kaamui - Membre expérimenté https://www.developpez.com
le 04/07/2012 à 15:37
Citation Envoyé par xetqL  Voir le message

Si ce que j'ai compris reflete bien la realite, alors c'est une prouesse HORS NORME.

+1, et en plus, il est capable d'associer ce concept au mot chat, ça aussi c'est énorme je trouve.
Avatar de Alexis.M Alexis.M - Membre éclairé https://www.developpez.com
le 04/07/2012 à 15:50
Citation Envoyé par xetqL  Voir le message
Je ne lis pas la meme chose que vous personnellement...

Je lis que ce reseau a ete lache sur Internet et apres visionnage de video youtube en tous genre, il a pu grace a certaine source d'information (visuelle, audio, ecrite) de reconnaitre et de classer des contenus comportant des chats.

Si ce que j'ai compris reflete bien la realite, alors c'est une prouesse HORS NORME.

Il faut lire l'article de l'équipe de Google pour comprendre ce qui a été réellement réalisé.

D'abord il ont pris des vidéos, ils ont extrait de ces vidéos des "frames" et pour chaque frame ils ont extrait une image. Donc pas de son, pas de texte...

Ensuite ils ont entraîné un réseau autoencodeur, c'est à dire un réseau qui est censé reproduire en sortie l'image qu'il avait en entrée mais avec des contraintes fortes sur les connexions entre les différentes couches du réseau.

La conséquence est que certaines partie du réseau se sont spécialisées dans
l'encodage (la représentation) de contenus fréquemment vus c'est à dire pour des vidéos sur YouTube des visages, des chats et des corps humains.

Ceci reste une explication grossière mais un peu plus technique et plus proche de la réalité que l'article du New York Times. Pour ceux qui sont intéressé le lien vers l'article scientifique publié dans la conférence ICML (International Conference on Machine Learning) est donnée dans l'article du NYT.

Citation Envoyé par Kaamui
et en plus, il est capable d'associer ce concept au mot chat, ça aussi c'est énorme je trouve.

Rien de tel, ce sont les chercheurs qui ont remarqué que certains neurones du réseau avaient une forte activation quand on leur présentait une image de chat.
Avatar de Kaamui Kaamui - Membre expérimenté https://www.developpez.com
le 04/07/2012 à 16:22
Citation Envoyé par Alexis.M  Voir le message
Il faut lire l'article de l'équipe de Google pour comprendre ce qui a été réellement réalisé.

D'abord il ont pris des vidéos, ils ont extrait de ces vidéos des "frames" et pour chaque frame ils ont extrait une image. Donc pas de son, pas de texte...

Ensuite ils ont entraîné un réseau autoencodeur, c'est à dire un réseau qui est censé reproduire en sortie l'image qu'il avait en entrée mais avec des contraintes fortes sur les connexions entre les différentes couches du réseau.

La conséquence est que certaines partie du réseau se sont spécialisées dans
l'encodage (la représentation) de contenus fréquemment vus c'est à dire pour des vidéos sur YouTube des visages, des chats et des corps humains.

Ceci reste une explication grossière mais un peu plus technique et plus proche de la réalité que l'article du New York Times. Pour ceux qui sont intéressé le lien vers l'article scientifique publié dans la conférence ICML (International Conference on Machine Learning) est donnée dans l'article du NYT.

Rien de tel, ce sont les chercheurs qui ont remarqué que certains neurones du réseau avaient une forte activation quand on leur présentait une image de chat.

ça reste très énorme quand même je trouve (même si on a vite fait de s'emporter (surtout moi ) et dire n'importe quoi)
Avatar de Alexis.M Alexis.M - Membre éclairé https://www.developpez.com
le 04/07/2012 à 17:13
Comme je le disais, la prouesse technique est énorme mais ce type de résultat est assez commun dans les techniques d'encodage parcimonieux
(sparse coding).

Typiquement, dans les systèmes utilisés pour la reconnaissance de visage basés sur l'encodage parcimonieux, sous certaines contraintes (non-négativité, parcimonie), les "codes" se spécialisent pour certaines parties du visages (yeux, bouche, nez), sans qu'à aucun moment il n'ait été utile de leur préciser à quoi ressemblait ces différentes parties.

Par exemple:
http://www.cs.rutgers.edu/~mlittman/...neg-matrix.pdf de 1999

ou
http://www.cim.mcgill.ca/~levine/Fac...ed_On_NNSC.pdf de 2007

C'est évidemment moins impressionnant mais ce ne sont pas les mêmes moyens... Ces algos doivent s'entraîner en quelques heures maxi sur PC standard je dirais
Avatar de raphchar raphchar - Membre confirmé https://www.developpez.com
le 13/07/2012 à 13:26
Mon impression:

C'est assez démentiel, 16000 processeurs, mais pourquoi au final? Reproduire un cerveau sur ordinateur? Si on y pense bien ça parait assez ridicule d'y mettre tant de ressources...
Et pourquoi ne pas créer directement un cerveau électronique? Ca serait plus efficace je pense. Un nouveau composant pour votre ordinateur la carte AI (non, ce n'est pas une plaisanterie).
Avatar de Kaamui Kaamui - Membre expérimenté https://www.developpez.com
le 13/07/2012 à 16:34
Citation Envoyé par raphchar  Voir le message
Mon impression:

C'est assez démentiel, 16000 processeurs, mais pourquoi au final? Reproduire un cerveau sur ordinateur? Si on y pense bien ça parait assez ridicule d'y mettre tant de ressources...
Et pourquoi ne pas créer directement un cerveau électronique? Ca serait plus efficace je pense. Un nouveau composant pour votre ordinateur la carte AI (non, ce n'est pas une plaisanterie).

Tu plaisantes ou quoi ? Tu n'as pas idée à quel point 16000 processeurs c'est ridicule comparé aux réseau neuronal du cerveau. Sachant qu'un processus (i-e un neurone) n'est même pas aussi puissant comparativement à un de nos neurones.
Avatar de raphchar raphchar - Membre confirmé https://www.developpez.com
le 13/07/2012 à 17:37
Un processeur devrait traiter 6,25 millon de neurones et on aurait un vrai cerveau.
Avatar de tchize_ tchize_ - Expert éminent sénior https://www.developpez.com
le 18/12/2012 à 0:54
Et ceci démontre sans aucun doute, que l'internet est constitué majoritairement de

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