Нефть Brent
$73.06
-1.90%
Нарушения зрения — ещё не повод отказываться от работы за компьютером. Во-первых, так можно быть наверняка уверенным, что глаза вы уже не испортите. А, во-вторых, вспомогательные инструменты, встроенные в современные операционные системы, позволят без особого труда сориентироваться в незнакомых приложениях. Но если озвучивание названий элементов интерфейса и текста, в общем-то, — вполне обыденная функция и для мобильных, и для настольных устройств, то как быть с описаниями медиафайлов, встречающимися в интернете, не знал почти никто. Но Google нашла, как решить эту проблему.
Google работает над интеграцией в Chrome поддержки машинного обучения для формирования описаний элементов, которые могут встретиться пользователю. Начать было решено с изображений и фотографий, составляющих значимую часть всего интернет-контента. Но поскольку на них обычно изображается не какой-то конкретный объект, а присутствует ещё и фон, который имеет значение для точного восприятия, обойтись технологией Google Lens, определяющей названия объектов реального мира, было нельзя.
Судя по тому, что Chrome умеет уже сейчас, распознавание происходит довольно точно, хоть и не мгновенно. Например, эту фотографию браузер описал как “Фрукты или овощи на прилавке”.
Понятное дело, что овощей на снимке нет, а кокосы чисто технически всё-таки являются орехами, но, во-первых, алгоритмы оставили себе место для манёвра, использовав союз “или”, а, во-вторых, поняли, что перед ними именно рыночный прилавок, что довольно здорово, хотя под фруктами его практически не видно.
Читайте также: Чёрный экран в Google Chrome? Как исправить
Не ошибся Chrome и здесь. Браузер без труда понял не только то, что перед ним колесо обозрения, но и определил время суток — ночь.
Пожалуй, было бы не лишним уточнить, что колёс на самом деле два, а место действия является парк, но не будем придираться. В конце концов, пока это тестовая версия технологии, которая в дальнейшем будем только совершенствоваться, обучая саму себя.
Поскольку за определение отвечают нейронные сети, встроить их в Chrome в буквальном смысле было бы проблематично, если не сказать, невозможно. Поэтому разработчики решили проблему встраиванием механизма, который, определив присутствие на экране изображения, отправляет запрос на сервера Google, которые формируют его описание, а затем отправляют его браузеру. Отсюда и задержка в несколько секунд, которая может увеличиваться в зависимости от скорости подключения к интернету, а также от сложности самого изображения. При этом гарантий того, что распознавание вообще произойдёт, нет, поскольку алгоритмы пока могут формулировать описание только нескольких миллионов комбинаций.
Подпишись на наш чат в Telegram. Только там ты сможешь пообщаться с единомышленниками в уютной обстановке.
