वाल्डो-शिकार ए.आई. रोबोट जीवन के महानतम रहस्यों में से एक है

बच्चों के पुस्तक चरित्र को खोजने के लिए डिज़ाइन की गई एक मशीन सोशल मीडिया पर हलचल मचा रही है। "वहाँ का वाल्डो" एक रोबोट है, जो दुनिया भर में पांच-वर्षीय बच्चों के महान तनावों में से एक को स्वचालित करते हुए, किताबों की "जहाँ वाल्डो" श्रृंखला में बीन-क्लैड चैप का पता लगाने के लिए कंप्यूटर विज़न का उपयोग करता है।

यह मशीन रचनात्मक एजेंसी रेड पेपर द्वारा बनाई गई थी, जिसने अगस्त 2018 में इसके निर्माण का प्रदर्शन किया था। यह Google की ऑटोएमएल विज़न का उपयोग करता है, जो क्लाउड-आधारित कृत्रिम बुद्धिमत्ता सेवा है जो डेवलपर्स को छवियों की पहचान करने के लिए कस्टम मॉडल बनाने में सक्षम बनाती है। टीम ने बॉट स्थापित करने से पहले मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए वाल्डो के 26 चित्र अपलोड किए। मशीन UARM धातु को नियंत्रित करने के लिए PYUARM अजगर पुस्तकालय से लैस रास्पबेरी पाई कंप्यूटर का उपयोग करता है। यदि चेहरा 95 प्रतिशत या उच्चतर विश्वास दर की रिपोर्ट करता है, तो हाथ चेहरे की पहचान करने और रबर को हाथ में रखकर Google को वापस भेजने के लिए एक Logitech वेब कैमरा और OpenCV का उपयोग करता है। रोबोट को पिछले सप्ताह ट्विटर उपयोगकर्ता "सीकेवाईपीटी" द्वारा साझा किया गया था, और तब से इसे लगभग दस लाख बार देखा गया है:

कंप्यूटर की दृष्टि जो मायने रखती है: एआई वाल्डो को ढूंढती है। pic.twitter.com/LcyTAcCGVZ

- पेड्रो गार्सिया (@CKPYT) 12 फरवरी, 2019

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परिणाम प्रभावशाली हैं। किसी मैच को खोजने और पहचानने के लिए उसका उच्चतम रिकॉर्ड 4.45 सेकंड है, जो सामान्य रूप से कार्य पूरा करने के लिए एक बच्चे की तुलना में बहुत तेज है। समीकरण से रोबोट को खोदने से यह प्रक्रिया और भी तेज हो सकती है: 2014 में मशीन लर्निंग मास्टररी द्वारा उल्लिखित एक प्रणाली ने बताया कि कैसे डेवलपर्स एक से भी कम समय में वाल्डोस की पहचान करने के लिए ओपनसीवी, पायथन और टेम्पलेट मिलान का उपयोग कर सकते हैं।

यह बच्चों की किताब में से एक मजेदार तरीका निकालने का एक जटिल तरीका लग सकता है, लेकिन अंतर्निहित तकनीक में कई महत्वपूर्ण उपयोग हैं। कंप्यूटर दृष्टि संज्ञानात्मक पायलट की तरह स्वायत्त कार परियोजनाओं को शक्ति देने में मदद कर रही है, जहां प्रणाली बाधाओं की पहचान करती है और उचित कार्रवाई करती है। एक एमआईटी अनुसंधान परियोजना ने ए.आई.एक मिलियन व्यंजनों और भोजन के 800,000 चित्रों पर प्रशिक्षण के बाद, दृष्टि के आधार पर खाद्य व्यंजनों को पहचानना। बोस्टन डायनामिक्स 'SpotMini भी रोबोट कुत्तों को प्रशिक्षित करने के लिए कंप्यूटर विज़न का उपयोग कर रहा है ताकि वे एक घर को पार कर सकें, एक कैन उठा सकें और डिशवॉशर में व्यंजन डाल सकें, यह सभी वाल्डो को खोजने की तुलना में अधिक उपयोगी एक स्पर्श है।

भविष्य में ए.आई.एम. सिस्टम संचालित होंगे। Google ब्रेन के शोधकर्ता क्वोक ले ने बताया सिंक किया गया उस ऑटोएमएल के सीधे इंटरफ़ेस का अर्थ है "हम मशीन सीखने की चौथी पीढ़ी में प्रवेश कर रहे हैं: मशीन सीखना ताकि आपको ज्यादा कुछ नहीं करना पड़े, यह सब कुछ सीख लेगा।"

यह सीखना वाल्डो के स्थान पर भी विस्तार कर सकता है।