वोल्फ्राम अल्फा ने किसी भी चित्र और फ़ोटो की सामग्री का वर्णन करना सीख लिया है

वोल्फ्राम अल्फा वेबसाइट के डेवलपर्स ने सिस्टम की अनूठी विशेषताओं में एक और अद्भुत विशेषता जोड़ी - किसी भी फोटो की मान्यता। हर कोई काम में ImageIdentify की कोशिश कर सकता है । चित्र को डेमो साइट पर अपलोड करें और कुछ सेकंड के बाद आपको एक उत्तर मिलेगा। खुद डेवलपर्स के अनुसार - लगभग हमेशा सही एक।

कंपनी के संस्थापक और मुख्य विचारक स्टीफन वोल्फ्राम ने अपने ब्लॉग पर प्रविष्टियों में प्रणाली के संचालन के बारे में विस्तार से वर्णन किया है । स्टीफन ने कहा कि 40 साल से वह उस पल का इंतजार कर रहे थे जब कंप्यूटर छवियों को पहचानना सीखेंगे, और यकीन है कि यह क्षण आएगा। मान्यता कार्य किसी व्यक्ति के लिए सबसे बुनियादी है, और कंप्यूटर सिस्टम और एल्गोरिदम के लिए सबसे कठिन है।

स्टीफन लिखते हैं कि हालांकि एल्गोरिथ्म हमेशा छवियों को सही ढंग से नहीं पहचानता है, यहां तक ​​कि इसकी त्रुटियां भी मानव त्रुटियों को दृढ़ता से मिलती हैं।

छवि मान्यता अब केवल डेमो साइट पर ही नहीं, बल्कि स्वयं वुल्फराम भाषा में भी काम करती है। आप एक चित्र सेट कर सकते हैं, उसका विवरण प्राप्त कर सकते हैं, और उसके बाद स्वयं विवरण का उपयोग कर सकते हैं - उदाहरण के लिए, किसी शब्दकोश लेख से किसी वस्तु की परिभाषा, या विकिपीडिया पर एक लेख से एक शब्द बादल बनाएँ।





आप एक प्रोग्राम लिख सकते हैं जो स्वचालित रूप से तस्वीरों का विश्लेषण करता है और आंकड़ों को संकलित करता है, चित्रों की सामग्री से संबंधित कोई अन्य गणना करता है, या उन्हें श्रेणियों में तोड़ता है। मान्यता समारोह एपीआई के माध्यम से भी उपलब्ध है।

सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए, डेवलपर्स ने लाखों छवियों का उपयोग किया। स्टीफन के दृष्टिकोण से, यह उस जानकारी की मात्रा के बराबर है जो किसी व्यक्ति को जीवन के पहले कुछ वर्षों में प्राप्त होती है। स्टीफन ने ब्लॉग पर विस्तार से यह भी बताया कि कैसे उन्होंने तंत्रिका नेटवर्क पर एक मशीन सीखने की प्रणाली विकसित की, और क्या समस्याएं पैदा हुईं। उदाहरण के लिए, जब सिस्टम को अभी तक चेहरों को पहचानना नहीं सिखाया गया है, तो इसने इंडियाना जोन्स के चित्र को संसाधित करते हुए, "हैट" का उत्पादन किया।



प्रणाली का परीक्षण करने के लिए, वुल्फराम ने अपने विभिन्न परस्पर विरोधी चित्रों को खिलाने की कोशिश की और कभी-कभी अजीब, कभी-कभी मजाकिया या प्यारा परिणाम भी प्राप्त किया।



कुछ मान्यता त्रुटियां न केवल पूरी तरह से समझाने योग्य हैं, बल्कि बहुत "मानवकृत" भी हैं। यह भी दिलचस्प था कि अमूर्त पेंटिंग को पहचानने का अनुभव - इन चित्रों ने एक प्रकार का "रोर्सच परीक्षण" का काम किया।



ImageIdentify वर्तमान में 10,000 विभिन्न वस्तुओं को पहचानने में सक्षम है। जबकि वह विशिष्ट लोगों, कला और दुर्लभ वस्तुओं के कार्यों की मान्यता के साथ अच्छी तरह से सामना नहीं करती है।

यह प्रणाली के साथ खेलने के लिए काफी मज़ेदार है, इस पर चित्रों के लिए सबसे आसान विकल्प नहीं है और बहुत अजीब जवाब मिलते हैं।



वुल्फ्राम अल्फा परियोजना 2009 में शुरू की गई थी। सिस्टम एक नियमित भाषा में पूछे गए प्रश्नों का उत्तर देने में सक्षम है, और, खुले स्रोतों से डेटा का उपयोग करते हुए, उत्तर की गणना करता है। उदाहरण के लिए, स्मार्टफोन से पूछे गए एक प्रश्न के लिए, "मेरे सिर पर अब किस तरह का विमान है?" सिस्टम जीपीएस का उपयोग करके स्थान का निर्धारण करके प्रतिक्रिया देगा और वायु वाहक की उड़ानों पर डेटा के आधार पर विमान की सूची का संकेत देगा।