Σύνθεση μηχανικής συνείδησης με χρήση Deep Learning
Creators: name: Παπαργύρης, Νικόλαος Βασιλείου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Μηχανική Συνείδηση
Βαθειά Μάθηση
Νευρωνικά Δίκτυα
Machine Consciousness
Deep Learning
Neural Networks

description: Σκοπός της διπλωματικής εργασίας είναι η ανάπτυξη ενός συστήματος που έχει ως στόχο την σύνθεση μηχανικής συνείδησης. Πιο συγκεκριμένα, απώτερος σκοπός, αποτελεί τόσο η αποτύπωση του χαρακτηριστικού της κατανόησης όσο και η δυνατότητα πρόβλεψης της οπτικής πληροφορίας του χώρου από μία μηχανή. Γίνεται έτσι προφανές πως τα χαρακτηριστικά της συνείδησης στα οποία βασίζεται η εργασία είναι αυτό της φαντασίας και της πρόβλεψης. Ανά τα στάδια της δημιουργίας ενός τέτοιου συστήματος, χρησιμοποιήθηκαν διαφορετικές τεχνικές βαθειάς μάθησης. Αρχικά, γίνεται χρήση ενός αλγορίθμου ανίχνευσης αντικειμένων στο επίπεδο της εικόνας (Single Shot Detector) ώστε σε κάθε εικόνα του σετ δεδομένων να αντιστοιχεί και ένα διάνυσμα πεποίθησης της ύπαρξης κάποιων αντικειμένων στην εικόνα. Ως σετ δεδομένων, ορίστηκαν 3850 εικόνες οι οποίες προήλθαν δειγματοληπτικά (1 καρέ ανά δευτερόλεπτο) από την καταγραφή βίντεο διαφορετικών σκηνών (πχ home, road, people). Στη συνέχεια, έγινε χρήση ενός LSTM μοντέλου που ανήκει στην κατηγορία των ανατροφοδοτούμενων νευρωνικών δικτύων για να εξασφαλιστεί η δυνατότητα πρόβλεψης της ύπαρξης(confidence value) κάποιων αντικειμένων σε μελλοντικά καρέ δίνοντας ως είσοδο μια ακολουθία από αυτά με χρονική καθυστέρηση ανάμεσα τους. Τέλος, από την ευρέως γνωστή κατηγορία των Generative Adversarial Νetworks(GANs) χρησιμοποιήθηκε η ιδέα και η υλοποίηση μόνο του generative δικτύου του οποίου σκοπός είναι η δημιουργία εικόνων δεδομένου ενός διανύσματος πεποίθησης-ύπαρξης κάποιων αντικειμένων στην εικόνα για μία χρονική στιγμή. Αυτή η χρονική στιγμή είναι και αυτή της πρόβλεψης του LSTM δικτύου. Η εκπαίδευση βασίστηκε σε 20 βίντεο διάρκειας 3850 δευτερολέπτων και η αξιολόγηση(evaluation) της ικανότητας του συστήματος έγινε σε 3. Συμπερασματικά η βασική ιδέα είναι να αποτυπωθεί η ικανότητα του συστήματος να προβλέπει σε μελλοντικές χρονικές στιγμές το περιεχόμενο της εικόνας και η αποτύπωση, δηλαδη η σύνθεση-παραγωγή εικόνων που θα αναπαριστούν αυτήν την πληροφορία. Παρατίθενται στα επόμενα κεφάλαια η θεωρετικές προσέγγίσεις του ορισμού «μηχανική συνείδηση», η θεωρία πίσω από τις τεχνικές βαθειάς μάθησης των οποίων έγινε χρήση και τα πειραματικά αποτελέσματα της διαδικασίας.
description: The main goal of the dissertation is to develop a system that aims at the synthesis of machine consciousness. More specifically, the upper goal is both to capture the effect of understanding and predicting the visual information of the image space from a machine. It thus became clear that the characteristics of the consciousness on which the dissertation is based on are that of imagination and prediction. During the stages of developing such a system, different deep learning techniques were used. Initially, an object detection algorithm is used at the image level (Single Shot Detector) so that each image of the dataset corresponds to a confidence value vector of the existence of some objects in the image. As a dataset, 3850 images were used that they came from a sampling procedure of 1 frame per second from the video recording of different scenes (eg home, road, people). Then, an LSTM model was used that belongs to the family of recurrent neural networks to ensure the ability to predict the existence(confidence values) of some specific objects in future frames given as an input a sequence of them with a time interval in between. Finally, from the very well-known family of Generative Adversarial Networks (GANs), only the idea and the implementation of the generative network was used, the purpose of which is to produce-synthesize images given a confidence-existence based vector of some objects in the image for a specific timestamp. That timestamp is also the one that LSTM network generates its predictions for. The training procedure was based on 20 different videos lasting 3850 seconds and the system ability evaluation was done in 3. In conclusion, the basic concept is to capture the ability of the system to predict in the future the content of the image and synthesis-generation of images that will represent this information. The following chapters present the theoretical approaches to the definition of machine consciousness, the theory behind the deep learning techniques that were used and the experimental
description: Σε συνεργασία με: Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής (Πανεπιστήμιο Μακεδονίας)