Slečna Matfyzák využívá k oblékání i metody umělé inteligence ****************************************************************************************** * Slečna Matfyzák využívá k oblékání i metody umělé inteligence ****************************************************************************************** „Studentka Matematicko-fyzikální fakulty se ráda dobře obléká a samozřejmě k tomu využívá umělé inteligence,“ představuje Iveta Mrázová, vedoucí katedry teoretické informatiky a ma MFF UK, počítačový program, jenž dokáže ze vzorků kousků oblečení či individuálního šatník elegantní outfit. Vytvořila ho její bývalá studentka Monika Švaralová, jež od loňska působ Googlu v Curychu. Iveta Mrázová popisuje, jak s těmito nástroji pracovat při výuce a kde v absolventi využít v praxi. Dokáže program vytvořit lepší kombinaci oblečení, než bychom vymysleli ráno před zrcadlem? Přesně to je jeho cílem. Představte si, jak složitě byste sama vytvářela varianty outfitů minimalistickou verzí šatníku o dvou tričkách, halence, svetříku, jedněch kalhotách a dvou párech bot, batůžku a kabelce. Dohromady byste musela vyzkoušet osmačtyřicet různých outfi v praxi nereálné. Právě tady nám mohou pomoci nové metody umělé inteligence, v našem přípa neuronové sítě a genetické algoritmy. Genetické algoritmy fungují na principu DNA? Ano, dovedou kousky oblečení různě křížit – vyměnit například kabelku nebo sukni. Umělá in tak geniální, že by měla vlastní vkus. Ale dokáže se ho naučit. K tomu je zapotřebí mít ta množinu ohodnocených vzorků – kladně, záporně či stupnicí, na jejímž základě si daný model případě neuronová síť, přizpůsobí své parametry. Naučená neuronová síť pak dokáže ohodnoti zvolený outfit sestavený z databáze jednotlivých kousků oblečení mohl líbit, případně umí dokonalejší obměnu. Komentář Moniky Švaralové: Poprvé jsem se setkala s problematikou umělé inteligence a neuronovými sítěmi v bakalářské módy, kde lidé v současnosti generují jejich obrovské množství na sociálních sítích a bloz (minimalistický šatník a z něj vytvořeno maximum kombinací, jež by odpovídaly osobnímu sty Navrhla jsem téma diplomové práce paní Mrázové, kterou rovněž zaujalo. Pokusily jsme se vy kterým jsme se zabývaly, je velmi subjektivní záležitost. Zakládá se na malých detailech, Nakonec se to podařilo a náš program dokázal vygenerovat pěkné a nositelné outfity. Práce mnoho dalších aplikací, které lze využít v praxi. Mgr. Monika Švaralová vystudovala aplikovanou informatiku na Univerzitě Komenského v Brati inteligence a strojového učení a absolvovala magisterské studium na MFF UK. Poslední rok p pro klasifikaci videí v YouTube. Jak přesně umělá neuronová síť pracuje? Skládá se z takzvaných formálních neuronů, které jsou navzájem hustě propojené a fungují n lze najít v biologických neuronových sítích. K jejich hlavním přednostem patří schopnost u znalosti správně zobecňovat. Učení v našem případě znamená nastavení parametrů neuronové s ona sama dokázala správně odhadnout atraktivitu nově vygenerovaných outfitů, které nikdy p Obecný model neuronové sítě je znám již zhruba padesát let. Tehdy ovšem nebyly k dispozici ani technické prostředky, které by v reálném čase byly schopné naučit neuronovou síť požad větších sad předem ohodnocených vzorků. To se změnilo až před pár lety s podporou nadnárod programů a s rozvojem velkých internetových firem, jimž dávají potřebná data k dispozici u Neuronová síť pak čerpá z těchto informací, které jsou často volně dostupné, a vytváří z n vzorky pro svou vlastní trénovací množinu. Konvoluční neuronové sítě, které se aktuálně používají k analýze obrazových dat, ani nepot složitě zjišťovat charakteristické rysy zpracovávaných objektů. V roce 2011 probíhala v US soutěž v tom, jak naučit auta rozpoznávat dopravní značky. Trénovací množinou byla právě d desetitisíců jejich vzorků / obrázků. Konvoluční neuronovou síť se tehdy podařilo naučit p překonala lidský mozek. Nebylo tedy třeba do programu manuálně zadávat příznaky typu toto je kolečko, toto trojúhe Modely neuronových sítí se to dovedou naučit samy, a přestože jim to déle trvá, je to ve v výhodnější, protože specifikovat třeba u oblečení, zda se bude jednotlivý outfit někomu lí velice těžká subjektivní úloha. Navíc navrhnout správný příznak se může zdát jednoduché, a se za ním skrývá spousta zádrhelů. Mohu uvést příklad z robotické soutěže, jež probíhala p v parku Stromovka. Soutěžící týmy robotiků měly naprogramovat dva roboty, jež měli do cíle nálad – v tomto případě sud piva. Jeden robot byl malý a inteligentní, takže cestu do cíle jenže kvůli své konstituci nedokázal převézt náklad. Naopak jeho společník byl velký, takž ale zase nevěděl kam. Jak se problém vyřešil? Jeden z týmů navrhl krásné řešení označkovat malého chytrého robota výraznou barvou, červe ho ten velký nepříliš chytrý dokázal rozpoznat a jel s nákladem za ním. Všechno dobře fung v parku nezačali objevovat reální lidé. Po Stromovce kráčely dvě slečny a jedna byla obleč svítivě červené barvy… To snad ne! Přesně tak, velký robot rázem zapomněl na malého a vyrazil za ní. Slečna se vyděsila a zač utíkat. Jenže robot byl naprogramován, aby udržoval stále stejnou vzdálenost, tudíž také z tým na slečnu volal, aby si tričko svlékla… Jak to dopadlo? Dobře. Schovala se za kamarádku a velký robot s pivem vyrazil opět za svým menším kolegou, jiná červená už v dohledu nebyla. Je běžné, že vaši studenti vyvíjejí takto zábavné počítačové programy? Toto byla veřejná soutěž, do níž se mohl přihlásit každý zájemce o robotiku. Ale pokud se projektu „Co nosí slečna matfyzák?“, pak ano. Studenti se chtějí věnovat úlohám, jež mají využití. A vtipné či originální jsou právě proto, že je samotné práce na nich baví. Vedle vymýšlí například aplikace týkající se hudby, vaření, konkrétně se může jednat třeba o tec pro analýzu nákupního košíku, kdy zjišťují, o jaké suroviny je v internetových obchodech n respektive jaké ingredience si lidé pořizují v rámci jednoho nákupu. Možná překvapivě toto téma láká spíš studenty-muže. Vedle toho se rádi věnují problematice automobilovým průmyslem, kdy shromažďují a analyzují třeba data o tom, jací lidé preferují kupují určitý typ auta. Neuronové sítě lze ale uplatnit téměř v jakémkoli oboru od zdravot sociologii, návrhy počítačových her až po opravdu specializované programy k zajištění bezp Využívají jich banky, pojišťovny, mezinárodní instituce a podobně. ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Studovala na Univerzitě Friedricha Schillera v německé Jeně, dále působila v Ústavu inform logiky. „Je to skvělé, že se dívky začínají vracet na naši fakultu, protože absolventky Ma obdržela řadu ocenění, mimo jiné stipendium Fulbrightovy komise, výroční cenu Bolzanovy na