Οι δημιουÏγοί του αναφÎÏονται σε «το Ï€Ïώτο Ï€ÏόγÏαμμα υπολογιστή που μαθαίνει ÏŒ,τι υπάÏχει να μάθει κανείς για οποιαδήποτε οπτική Îννοια». Είναι το Levan, η οπτική εγκυκλοπαίδεια που μετατÏÎπει τις Îννοιες σε εικόνες.
Î Ïοϊόν συνεÏγασίας ανάμεσα στο Πανεπιστήμιο της Ουάσινγκτον και του ΙνστιτοÏτου «Άλεν» για την Τεχνητή ÎοημοσÏνη, το Levan λαμβάνει το όνομα του από τη φÏάση «μαθαίνοντας τα πάντα για τα πάντα» («Learning Everything about Anything»).
Το Ï€ÏόγÏαμμα σαÏώνει το κείμενο εκατομμυÏίων βιβλίων στο Google Books και αναζητά αναφοÏÎÏ‚ για συγκεκÏιμÎνες Îννοιες, όπως για παÏάδειγμα «άλογο». Εν συνεχεία, Îνας αλγόÏιθμος αποκλείει τις λÎξεις που δεν Îχουν οπτικό νόημα. Στο παÏάδειγμα του αλόγου, ο αλγόÏιθμος κÏατά φÏάσεις «το άλογο πηδά» ή «το άλογο Ï„Ïώει» και αποκλείει μη οπτικÎÏ‚ φÏάσεις όπως «το άλογό του» ή «το τελευταίο άλογο».
Όταν πια καταλήξει σε συγκεκÏιμÎνες φÏάσεις, το Levan Ï€ÏοχωÏά σε μια αναζήτηση εικόνων στον Παγκόσμιο Ιστό, αναζητώντας ομοιότητες ανάμεσα στις εικόνες των αποτελεσμάτων. Αυτό γίνεται μÎσω αλγοÏίθμων αναγνώÏισης αντικειμÎνων, οι οποίοι οποίοι κάνουν ανάλυση στα εικονοστοιχεία των εικόνων και δεν πεÏιοÏίζονται στις λÎξεις της λεζάντας.
ΜÎχÏι σήμεÏα το Levan Îχει εντάξει στη βιβλιοθήκη του πεÏίπου 175 Îννοιες, από «παÏάθυÏο» μÎχÏι «όμοÏφο» και «γυαλιστεÏό», τις οποίες μποÏοÏν να ξεφυλλίσουν οι χÏήστες στο δικτυακό τόπο του Ï€ÏογÏάμματος.
Η βάση δεδομÎνων του Levan, λÎνε οι δημιουÏγοί του, θα ήταν χÏήσιμη τόσο για τους εÏευνητÎÏ‚ του κλάδου της μηχανικής ÏŒÏασης όσο και για εκπαιδευτικοÏÏ‚ σκοποÏÏ‚.
«Οι κυÏιότεÏες πηγÎÏ‚ πληÏοφοÏιών, όπως τα λεξικά και οι εγκυκλοπαίδειες, κινοÏνται Ï€Ïος την κατεÏθυνσης της Ï€Ïοβολής οπτικών πληÏοφοÏιών, οι οποίες είναι πιο εÏκολο να γίνουν κατανοητÎς» σχολιάζει ο Σάντος Îτίβαλα, μÎλος της εÏευνητικής ομάδας.
»Συχνά όμως, Îχουν πεÏιοÏισμÎνο εÏÏος επειδή δημιουÏγοÏνται με το χÎÏι. Το νÎο Ï€ÏόγÏαμμα δεν χÏειάζεται παÏÎμβαση και μποÏεί επομÎνως να Ï€Ïοσλαμβάνει τις οπτικÎÏ‚ γνώσεις για οποιαδήποτε Îννοια» επισημαίνει.
Το Ï€ÏόγÏαμμα χÏειάστηκε μόλις Ï„ÎσσεÏις μήνες για να καλÏψει 175 Îννοιες με 13 εκατομμÏÏια εικόνες και 65.000 διαφοÏετικÎÏ‚ φÏάσεις.
Για κάποιες Îννοιες χÏειάζεται μÎχÏι 12 ÏŽÏες επεξεÏγασίας, οι επιδόσεις του όμως θα βελτιώνονταν αν ÎÏ„Ïεχε σε ισχυÏότεÏο υπολογιστή.
Η μελÎτη για το Levan θα παÏουσιαστεί στο ετήσιο συνÎδÏιο Μηχανικής ÎŒÏασης και ΑναγνώÏισης Μοτίβων, το οποίο Ï€Ïαγματοποιείται τον ΙοÏνιο στο ΚολοÏμπους του Οχάιο.
Î Ïοϊόν συνεÏγασίας ανάμεσα στο Πανεπιστήμιο της Ουάσινγκτον και του ΙνστιτοÏτου «Άλεν» για την Τεχνητή ÎοημοσÏνη, το Levan λαμβάνει το όνομα του από τη φÏάση «μαθαίνοντας τα πάντα για τα πάντα» («Learning Everything about Anything»).
Το Ï€ÏόγÏαμμα σαÏώνει το κείμενο εκατομμυÏίων βιβλίων στο Google Books και αναζητά αναφοÏÎÏ‚ για συγκεκÏιμÎνες Îννοιες, όπως για παÏάδειγμα «άλογο». Εν συνεχεία, Îνας αλγόÏιθμος αποκλείει τις λÎξεις που δεν Îχουν οπτικό νόημα. Στο παÏάδειγμα του αλόγου, ο αλγόÏιθμος κÏατά φÏάσεις «το άλογο πηδά» ή «το άλογο Ï„Ïώει» και αποκλείει μη οπτικÎÏ‚ φÏάσεις όπως «το άλογό του» ή «το τελευταίο άλογο».
Όταν πια καταλήξει σε συγκεκÏιμÎνες φÏάσεις, το Levan Ï€ÏοχωÏά σε μια αναζήτηση εικόνων στον Παγκόσμιο Ιστό, αναζητώντας ομοιότητες ανάμεσα στις εικόνες των αποτελεσμάτων. Αυτό γίνεται μÎσω αλγοÏίθμων αναγνώÏισης αντικειμÎνων, οι οποίοι οποίοι κάνουν ανάλυση στα εικονοστοιχεία των εικόνων και δεν πεÏιοÏίζονται στις λÎξεις της λεζάντας.
ΜÎχÏι σήμεÏα το Levan Îχει εντάξει στη βιβλιοθήκη του πεÏίπου 175 Îννοιες, από «παÏάθυÏο» μÎχÏι «όμοÏφο» και «γυαλιστεÏό», τις οποίες μποÏοÏν να ξεφυλλίσουν οι χÏήστες στο δικτυακό τόπο του Ï€ÏογÏάμματος.
Η βάση δεδομÎνων του Levan, λÎνε οι δημιουÏγοί του, θα ήταν χÏήσιμη τόσο για τους εÏευνητÎÏ‚ του κλάδου της μηχανικής ÏŒÏασης όσο και για εκπαιδευτικοÏÏ‚ σκοποÏÏ‚.
«Οι κυÏιότεÏες πηγÎÏ‚ πληÏοφοÏιών, όπως τα λεξικά και οι εγκυκλοπαίδειες, κινοÏνται Ï€Ïος την κατεÏθυνσης της Ï€Ïοβολής οπτικών πληÏοφοÏιών, οι οποίες είναι πιο εÏκολο να γίνουν κατανοητÎς» σχολιάζει ο Σάντος Îτίβαλα, μÎλος της εÏευνητικής ομάδας.
»Συχνά όμως, Îχουν πεÏιοÏισμÎνο εÏÏος επειδή δημιουÏγοÏνται με το χÎÏι. Το νÎο Ï€ÏόγÏαμμα δεν χÏειάζεται παÏÎμβαση και μποÏεί επομÎνως να Ï€Ïοσλαμβάνει τις οπτικÎÏ‚ γνώσεις για οποιαδήποτε Îννοια» επισημαίνει.
Το Ï€ÏόγÏαμμα χÏειάστηκε μόλις Ï„ÎσσεÏις μήνες για να καλÏψει 175 Îννοιες με 13 εκατομμÏÏια εικόνες και 65.000 διαφοÏετικÎÏ‚ φÏάσεις.
Για κάποιες Îννοιες χÏειάζεται μÎχÏι 12 ÏŽÏες επεξεÏγασίας, οι επιδόσεις του όμως θα βελτιώνονταν αν ÎÏ„Ïεχε σε ισχυÏότεÏο υπολογιστή.
Η μελÎτη για το Levan θα παÏουσιαστεί στο ετήσιο συνÎδÏιο Μηχανικής ÎŒÏασης και ΑναγνώÏισης Μοτίβων, το οποίο Ï€Ïαγματοποιείται τον ΙοÏνιο στο ΚολοÏμπους του Οχάιο.


































