OK, die Überschrift ist ein kleines bisschen irreführend, denn neben Katzen hat Googles Hirnsimulation aus 1.000 Rechnern mit 16.000 Kernen, die 1 Milliarde Nervenverbindungen darstellen, eben auch noch 19.999 andere Objekte in zufällig ausgewählten Screenshots aus 10 Millionen YouTube-Videos gesucht und gefunden. Wie eine Katze oder ein Hammer oder ein Auto etc. pp. zu erkennen sind, musste das Rechnerhirn dabei selbst herausfinden, wobei es angeblich deutlich besser (70 Prozent) abschnitt, als alle bisherigen, vergleichbaren Simulationen - hinter dieser Erfolgsmeldung verbirgt sich allerdings eine Trefferquote von 15,8 Prozent, weshalb der umsichtig erkennende Roboter süße Zukunftsmusik bleibt.

[via NYTimes]

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Google simuliert Gehirn mit 1000 Rechnern um Katzen auf YouTube zu finden