Wolfram Alpha er allerede anerkjent som en matematisk kunnskapsmotor som rett og slett skal kunne gi brukerne svar på ting man lurer på. Innenfor svært mange forskjellige emner.
Ved å samle inn data fra en lang rekke kilder skal systemet kunne forstå hva man spør om og gi et relevant svar. Målet er å kunne ta i mot helt frie innspill og generere tydelige og relevante svar.
Analyse
Nå legger utviklerne av motoren en ny, interessant teknologi inn i prosessen, nemlig bildegjenkjenning.
_logo.svg.png){kind=logo}
Les også: Avduker ekstremt kraftig språk.
Det er ikke første gangen en søketjeneste forsøker seg på noe slikt, men ifølge skaperen Stephen Wolfram har teknologien nå kommet såpass langt at man kan stole på at maskinene klarer å kjenne igjen objekter på en intelligent og fleksibel måte. Teknologien baserer seg for øvrig på programmeringsspråket Wolfram Language.
Det vil si at Image Identification Project (eller ImageIdentify), som tjenesten heter, ikke alltid vil skjønne hva det er bilde av, men selv når den tar feil, vil feilene fremstå som overraskende menneskelige - motoren vil trekke sluttninger som baserer seg på logisk analyse av motivene. Det mener i alle fall Stephen Wolfram selv.
Prosessen er ekstremt enkel, man kan laste opp et hvilket som helst bilde fra egen datamaskin, og man kan også bruke siden på en mobiltelefon og laste opp bilder man har tatt med mobilen.
Deretter skal den kunstige intelligensen til Wolfram Alpha vise hva den er god for, og forsøke å kjenne igjen objektet.
Ikke perfekt, men vil bli bedre
Det er snakk om rundt 10.000 objekter som kan kjennes igjen, og forbeholdet er at systemet vil slite med abstrakte bilder, ting som ikke er hverdagslige objekter, samt mennesker. Teknologien er imidlertid trent til å kjenne igjen noen prominente ansikter.
Har bildet flere objekter, vil det fokuseres på det som fremstår som hovedmotivet. Det jobbes med løsninger som vil kunne kjenne igjen flere objekter samtidig.
Teknologien er også designet slik at det lærer av brukerne og hvordan de selv benytter funksjonaliteten.
For å trene det opp ble systemet matet med mange titalls millioner bilder, noe som er nokså tilsvarende det et menneske blir utsatt for i løpet av de første årene av livet.
Per i dag er Identification Project kanskje mest et høyteknologisk leketøy, men det er planer for fremtiden: Det kan for eksempel på sikt brukes til å kategorisere store bildesamlinger, og det vil også kunne bakes inn i andre, tredjepartstjenester og applikasjoner.
Les også: Stor milepæl innen kunstig intelligens.
