Priznam: do danes še nikoli nisem slišal pesmi Billie Eilish. Mogoče delček pesmi v reklami, a poleg tega sem se v veliki meri uspel izogniti nonšalantnim vokalnim stajlingom pesmi "Bad Guy". Toda zahvaljujoč Googlovemu novemu eksperimentu strojnega učenja se mi nikakor ne da uiti.
Pesem je podrla prejšnji rekord najdaljšega prvega mesta na Billboard Hot 100, glasbeni video pa je uspel zbrati neverjetnih 1 milijardo ogledov. Za praznovanje pa YouTube in Google Creative Labs ustvaril neskončen glasbeni video s pomočjo strojnega učenja in zbirko več kot 15.000 ovitkov pesmi, najdenih v celotnem YouTubu.
Več deset tisoč ustvarjalcev v YouTubu je objavilo "Bad Guy" Billie Eilish. Kaj če bi ti navijači lahko igrali skupaj? Strojno učenje ohranja vse platnice v enakem ritmu in vam omogoča nemoteno preskakovanje z videa na video. Z neskončnimi možnimi kombinacijami je vsaka igra enkratna in nikoli dvakrat enaka.
Ko je Neskončni slab fant stran se naloži, video se začne v sredini, drugo pa bi se uresničilo na obeh straneh. To je dokaj naključno in če kliknete video, se bo ustvaril nov nabor spremljevalnih videoposnetkov. Na primer, če kliknete naslovnico z video igrico, se prikaže še en video s podobno igro.
Nakup nekaj najboljših ponudb za črni petek iz spleta ZDAJ!
Gledalci lahko nadzirajo, s kakšnimi videoposnetki so predstavljeni, tako da izberejo iz vrstice hashtags pod predvajalnikom ali kliknete puščico na dnu, da se prikaže celoten seznam hashtags. Ali pa se popolnoma predajte pesmi in izberite "samodejno predvajanje", ki bo samo krožilo po na videz naključnih videoposnetkih.
Poskus je sicer v brskalnikih za mobilne naprave postavljen nekoliko drugače, vendar kljub temu deluje enako. Tudi vse je dokaj brezhibno, brez manjšega zaostanka pri nalaganju novega videoposnetka. In ko se pesem konča, se znova začne znova kopirati z novo vrsto videoposnetkov, ki jih je treba predstaviti. Glede na spodnjo dražljaj bi trajalo več googolskih let, da bi šli skozi vse kombinacije:
Preizkus poganja TensorFlow, Googlovo odprtokodno orodje za strojno učenje. Bil je sestavni del Googlovega slikovnega procesorja Pixel Visual Core, ki bi pripomogel k temu, da bi bolje izkoristili strojno opremo svoje kamere. Zdi se, da ga je Google pustil letošnji novi pametni telefoni Pixel, namesto da bi uporabil NPU, ki je prisoten v čipih Qualcomma. Ne glede na to se TensorFlow še vedno uporablja v številnih Googlovih poskusih, vse to pa lahko najdete na svoji spletni strani.