Български ученик работи по проекти за компютърно зрение и разпознаване на фалшиви снимки
Само на 18, Делян Бойчев към този момент се занимава с това по какъв начин невронните мрежи да " виждат " по-добре и по какъв начин да разпознаваме подправените фотоси. Пред дванайсетокласника от Природо-математическата гимназия " Васил Друмев " във Велико Търново към момента стои предизвикването матура. Делян е сигурен, че желае да се занимава с просвета. Вярва, че България може да е мощна в образованието за високите технологии.
Защото му станало скучно да основава уеб сайтове - по този начин Делян Бойчев изяснява за какво се насочил към напълно теоретичното равнище, обвързвано с математиката и статистиката.
" Когато започнах с елементарни уеб уеб сайтове, вървях на националната олимпиада по осведомителни технологии, на други надпревари, там се срещнах с други хора, мои връстници, които видях, че се занимават и с това машинно образование. Бях стигнал с създаването на уеб страници до някакъв връх, просто нямаше какво да се усъвършенства повече. Беше извънредно дразнещо, скучно да се занимавам с правенето на уеб сайтове. Реших да видя нещо ново. Приятели ми предложиха един курс, който изкарах за няколко седмици ", спомня си Делян в изявление за Българското национално радио.
След това се записал в лятна изследователска школа към Ученическия институт по математика и информатика към Българска академия на науките, наставник му бил Христо Тодоров, който сега учи в Станфордския университет. В следствие работил и с Кристиян Георгиев, който е докторант в Масачузетския софтуерен институт. Георги Игнатов пък му дал началото като преподавател. Продължил самичък, " тъй като стана извънредно комплицирано " и трябвало да чете " доста повече, в сравнение с нормално ". Така Делян стигнал до създаването на логаритми. Първият логаритъм бил упражнение – можел да разпознава деменцията по фотоси.
" Тогава си зададох въпроса: " Добре, аз не виждам огромна разлика сред двете изображения и не разбирам, тъй като аз не се занимавам с това. И си зададох въпроса как в действителност моделът го разпознава? "
Което го довело до другите му два плана - за компютърното зрение и различаване на подправени фотоси.
" Машинно подготвените модели са извънредно сложни. Техните решения са един тип черна кутия за нас. Ние не може да разберем по какъв начин тези модели вземат решението. Целта на този план е да забележим върху кои елементи от изображението се концентрира моделът, когато класифицира изображението. Да кажем, имаме тигър. Моделът се концентрира върху характерните линии. Един стандартен модел се концентрира върху инцидентни елементи от изображенията, които нямат никакъв смисъл за нас. Едно от приложенията на такива модели е в самостоятелните коли. Например, имаме различаване на знаците. Да си представим, че имаме стикер на този знак. Този стикер може да подведе модела и да не разпознае знака въобще, да вземем за пример, знак " стоп " на кръстовището може да докара до ПТП. Когато ние разберем, че моделът е привързан към този стикер, той му пречи, имаме опция да променим, да подобрим модела. "
" Новият ми план е за различаване на подправени фотоси, генерирани от новите дифузори и генеративни модели. Това е доста значимо преди всичко, тъй като имаме някои платформи, които имат авторски права. Много е значимо да разберем от кое място произлиза това изображение. Да кажем, платформа за пласиране на изкуството - те имат за цел да стимулират хора, които в действителност основават изкуство, а не хора, които са си го генерали с подобен модел. Също е толкова важно поради разпространението на подправени вести с подправени фотоси, при правенето на дийп фалшив. Когато желаеме да модерираме обществените мрежи, там също е използвано. Целта на модела не е да разпознава какво има като наличие в фотографията, какъв брой добре рисува, а по-скоро някакви други специфични черти, оставени от модела ", разяснява Делян Бойчев.
Обучението става посредством търсене на " шума " във подправените фотоси, изяснява 18-годишният юноша. Този повтарящ се всички изкуствено гарирани изображения модел остава незабележим за хората, само че е значим за откривателите. " Предполагам, звучи като научна фантастика, само че в действителност е извънредно. Не е просто, само че е напълно теоретично, няма никакви фантастични способи, нещо, което да не е потвърдено. Това са чисто статистически способи. Доста от тях дори са измислени през петдесетте години на ХХ век. Тогава стартира развиването. Просто тогава не са имали изчислителна мощ, данни в цифров формат. Това е нямало по какъв начин да се случи тогава. Но първата невронна мрежа е основана през петдесетте години. След 2010-та година стартира пикът, взривът на машинното образование, когато се открива, че видеокартите оказват помощ. По-бързо правят калкулации, в сравнение с общоприет процесор. И тогава към този момент хората могат да упражняват такива огромни, огромни невронни мрежи. "
Много деликатно Делян Бойчев борави с определението на невронните мрежи като изкуствен интелект.
" Изкуственият разсъдък за мен не звучи доста етично. Като цяло и самата дума е характерна. Теоретично изкуственият разсъдък е машинно образование или дълбоки невронни мрежи и надълбоко машинно образование. "
Но се радва, че в профилираните българските учебни заведения се появява компетентност, отдадена на изкуствения разсъдък. " Не е за всеки. Може би би трябвало да има подобен предмет, който да среща обществото по какъв начин да работим с такива модели, по какъв начин тъкмо да ги използваме и какво да знаем за тях. Да не се плаши обществото това, че е някаква научна фантастика. Напротив, то не е научна фантастика. Сега влиза стратегия, доколкото знам, изкуствен интелект, професионална паралелка, където се учат тези неща - по какъв начин да се образоват такива модели. Което е доста хубаво, само че все пак считам, че е извънредно мъчно. Ще има доста интерес, само че би трябвало и доста добра подготовка на учителите. Повечето от учителите не са работили с това. Трябват преподаватели от университета, ще е доста мъчно да се реализира тази връзка. Ще трябват доста такива научни служащи, а множеството от тях също имат много други отговорности също така. Предполагам, няма да има задоволително фрагменти за момента. Това е плюсът да остана в България -да допринеса вероятно някой ден аз да подкрепя България в развиването на тази област. "
Делян Бойчев има вяра, че с традициите в информатиката и със съществуващите Институт по математика и информатика към Българска академия на науките, и ИНСАЙТ към Софийския университет " България може да стане водеща мощ в науката в тази област, в случай че всички работим за това ".
Дори статистиката в неговия клас да демонстрира, че не всеки би имал интерес към невронните мрежи. " Двама индивида сме - аз и още едно момче, които имаме интерес. От 24 индивида. За страдание, малка част от хората стават учени. Това, което ме накара в действителност, е любознанието ми към нещата и към света. Предпочитам да върша нещо, в което аз съм безграничен. Могат да върша хипотези и въз основата на тези хипотези да върша опити, които да потвърждавам. Това ми дава удовлетворение, когато проучвам разнообразни неща, които до момента не са били изследвани. "
" Никога не става от първия път, изключително пък, когато вършим хипотези и опити. Даже е мощно евентуално да попаднеш в задънена улица. Случвало ми се и това лято, и предходната година ", признава амбициозният юноша и поучава съидейниците си: " Да бъдат упорити във всички случаи. Изключително любопитни и изобретателни, което е доста значимо за науката. Да не подценяват теоретичната си подготовка, тъй като в случай че подцениш теоретичната си подготовка, това също може да изиграе неприятна смешка. В учебно заведение времето е скъпо. Ние имаме профилирана математика - тази математика я считам за извънредно потребна. Точно в машинното образование се ползва математическият разбор. Тя ти дава една постоянна основа в следствие да продължиш. Всяко нещо, което се прави в учебно заведение, има някакво значение. В момента новата стратегия е много по-добра от предходните остаряла стратегия, тъй като по математика се включват доста по-полезни неща, по-важни, които те приготвят за университет. Аз желая да се занимавам с просвета, ще си продължа това, само че не мисля, че би трябвало да си подражаваме. Всеки е безусловно самостоятелен по темперамент. Всеки се занимава с разнообразни неща, всеки има разнообразни ползи. Не мисля, че желая да подкрепям съответно някого. "
Последвайте канала на
Защото му станало скучно да основава уеб сайтове - по този начин Делян Бойчев изяснява за какво се насочил към напълно теоретичното равнище, обвързвано с математиката и статистиката.
" Когато започнах с елементарни уеб уеб сайтове, вървях на националната олимпиада по осведомителни технологии, на други надпревари, там се срещнах с други хора, мои връстници, които видях, че се занимават и с това машинно образование. Бях стигнал с създаването на уеб страници до някакъв връх, просто нямаше какво да се усъвършенства повече. Беше извънредно дразнещо, скучно да се занимавам с правенето на уеб сайтове. Реших да видя нещо ново. Приятели ми предложиха един курс, който изкарах за няколко седмици ", спомня си Делян в изявление за Българското национално радио.
След това се записал в лятна изследователска школа към Ученическия институт по математика и информатика към Българска академия на науките, наставник му бил Христо Тодоров, който сега учи в Станфордския университет. В следствие работил и с Кристиян Георгиев, който е докторант в Масачузетския софтуерен институт. Георги Игнатов пък му дал началото като преподавател. Продължил самичък, " тъй като стана извънредно комплицирано " и трябвало да чете " доста повече, в сравнение с нормално ". Така Делян стигнал до създаването на логаритми. Първият логаритъм бил упражнение – можел да разпознава деменцията по фотоси.
" Тогава си зададох въпроса: " Добре, аз не виждам огромна разлика сред двете изображения и не разбирам, тъй като аз не се занимавам с това. И си зададох въпроса как в действителност моделът го разпознава? "
Което го довело до другите му два плана - за компютърното зрение и различаване на подправени фотоси.
" Машинно подготвените модели са извънредно сложни. Техните решения са един тип черна кутия за нас. Ние не може да разберем по какъв начин тези модели вземат решението. Целта на този план е да забележим върху кои елементи от изображението се концентрира моделът, когато класифицира изображението. Да кажем, имаме тигър. Моделът се концентрира върху характерните линии. Един стандартен модел се концентрира върху инцидентни елементи от изображенията, които нямат никакъв смисъл за нас. Едно от приложенията на такива модели е в самостоятелните коли. Например, имаме различаване на знаците. Да си представим, че имаме стикер на този знак. Този стикер може да подведе модела и да не разпознае знака въобще, да вземем за пример, знак " стоп " на кръстовището може да докара до ПТП. Когато ние разберем, че моделът е привързан към този стикер, той му пречи, имаме опция да променим, да подобрим модела. "
" Новият ми план е за различаване на подправени фотоси, генерирани от новите дифузори и генеративни модели. Това е доста значимо преди всичко, тъй като имаме някои платформи, които имат авторски права. Много е значимо да разберем от кое място произлиза това изображение. Да кажем, платформа за пласиране на изкуството - те имат за цел да стимулират хора, които в действителност основават изкуство, а не хора, които са си го генерали с подобен модел. Също е толкова важно поради разпространението на подправени вести с подправени фотоси, при правенето на дийп фалшив. Когато желаеме да модерираме обществените мрежи, там също е използвано. Целта на модела не е да разпознава какво има като наличие в фотографията, какъв брой добре рисува, а по-скоро някакви други специфични черти, оставени от модела ", разяснява Делян Бойчев.
Обучението става посредством търсене на " шума " във подправените фотоси, изяснява 18-годишният юноша. Този повтарящ се всички изкуствено гарирани изображения модел остава незабележим за хората, само че е значим за откривателите. " Предполагам, звучи като научна фантастика, само че в действителност е извънредно. Не е просто, само че е напълно теоретично, няма никакви фантастични способи, нещо, което да не е потвърдено. Това са чисто статистически способи. Доста от тях дори са измислени през петдесетте години на ХХ век. Тогава стартира развиването. Просто тогава не са имали изчислителна мощ, данни в цифров формат. Това е нямало по какъв начин да се случи тогава. Но първата невронна мрежа е основана през петдесетте години. След 2010-та година стартира пикът, взривът на машинното образование, когато се открива, че видеокартите оказват помощ. По-бързо правят калкулации, в сравнение с общоприет процесор. И тогава към този момент хората могат да упражняват такива огромни, огромни невронни мрежи. "
Много деликатно Делян Бойчев борави с определението на невронните мрежи като изкуствен интелект.
" Изкуственият разсъдък за мен не звучи доста етично. Като цяло и самата дума е характерна. Теоретично изкуственият разсъдък е машинно образование или дълбоки невронни мрежи и надълбоко машинно образование. "
Но се радва, че в профилираните българските учебни заведения се появява компетентност, отдадена на изкуствения разсъдък. " Не е за всеки. Може би би трябвало да има подобен предмет, който да среща обществото по какъв начин да работим с такива модели, по какъв начин тъкмо да ги използваме и какво да знаем за тях. Да не се плаши обществото това, че е някаква научна фантастика. Напротив, то не е научна фантастика. Сега влиза стратегия, доколкото знам, изкуствен интелект, професионална паралелка, където се учат тези неща - по какъв начин да се образоват такива модели. Което е доста хубаво, само че все пак считам, че е извънредно мъчно. Ще има доста интерес, само че би трябвало и доста добра подготовка на учителите. Повечето от учителите не са работили с това. Трябват преподаватели от университета, ще е доста мъчно да се реализира тази връзка. Ще трябват доста такива научни служащи, а множеството от тях също имат много други отговорности също така. Предполагам, няма да има задоволително фрагменти за момента. Това е плюсът да остана в България -да допринеса вероятно някой ден аз да подкрепя България в развиването на тази област. "
Делян Бойчев има вяра, че с традициите в информатиката и със съществуващите Институт по математика и информатика към Българска академия на науките, и ИНСАЙТ към Софийския университет " България може да стане водеща мощ в науката в тази област, в случай че всички работим за това ".
Дори статистиката в неговия клас да демонстрира, че не всеки би имал интерес към невронните мрежи. " Двама индивида сме - аз и още едно момче, които имаме интерес. От 24 индивида. За страдание, малка част от хората стават учени. Това, което ме накара в действителност, е любознанието ми към нещата и към света. Предпочитам да върша нещо, в което аз съм безграничен. Могат да върша хипотези и въз основата на тези хипотези да върша опити, които да потвърждавам. Това ми дава удовлетворение, когато проучвам разнообразни неща, които до момента не са били изследвани. "
" Никога не става от първия път, изключително пък, когато вършим хипотези и опити. Даже е мощно евентуално да попаднеш в задънена улица. Случвало ми се и това лято, и предходната година ", признава амбициозният юноша и поучава съидейниците си: " Да бъдат упорити във всички случаи. Изключително любопитни и изобретателни, което е доста значимо за науката. Да не подценяват теоретичната си подготовка, тъй като в случай че подцениш теоретичната си подготовка, това също може да изиграе неприятна смешка. В учебно заведение времето е скъпо. Ние имаме профилирана математика - тази математика я считам за извънредно потребна. Точно в машинното образование се ползва математическият разбор. Тя ти дава една постоянна основа в следствие да продължиш. Всяко нещо, което се прави в учебно заведение, има някакво значение. В момента новата стратегия е много по-добра от предходните остаряла стратегия, тъй като по математика се включват доста по-полезни неща, по-важни, които те приготвят за университет. Аз желая да се занимавам с просвета, ще си продължа това, само че не мисля, че би трябвало да си подражаваме. Всеки е безусловно самостоятелен по темперамент. Всеки се занимава с разнообразни неща, всеки има разнообразни ползи. Не мисля, че желая да подкрепям съответно някого. "
Последвайте канала на
Източник: novini.bg
КОМЕНТАРИ