Ang bagong app na ito ay gumagamit ng mga neural network upang piliin ang perpektong emoji

Ang isang bagong app mula sa mga naka-tap na Whirlscape na nakabase sa Toronto sa mga neural network upang pumili ng pinakamahusay na emoji habang nagta-type ka. Iyon ay maaaring hindi tunog tulad ng isang kahanga-hangang gawa, ngunit mas mahaba ang napupunta sa hulaan kung aling emoji ang gagamitin mo kaysa sa iyong iniisip.

Ang app ay tinatawag na Dango, at ito ay isang sunud-sunod na mga uri sa isang app na maraming mga gumagamit ng Android ay maaaring pamilyar sa: Minuum. Kung ibabalik mo ang iyong isip sa loob ng ilang taon, maaari mong alalahanin na ang Minuum ay gumawa ng isang pangalan para sa sarili nito bilang isa sa mga pinakamatalinong keyboard ng app sa Play Store - kahit na ang pag-down down sa isang solong linya, o kung ano ang tawag sa tagalikha ni Will Walmsley ng isang " isang dimensional na eroplano. " Habang ang keyboard ay nabigo upang makakuha ng napakalaking bahagi ng merkado, ipinakita nito ang isang mahuhulaan na algorithm ng teksto na nagmula sa kahulugan ng isang titik.

Ang Dango ay ibang-iba: ito ay isang lumulutang na app na nakaupo sa anumang input ng keyboard, na nagmumungkahi ng emoji, sticker at GIF batay sa iyong sinusulat. Ayon kay Walmsley, hindi lamang ibinabase ng Dango ang mga mungkahi nito sa mga salitang pinagsama mo, ngunit tinangka upang makahanap ng konteksto at kahulugan. Ang susi ay isang neural net na nakakakuha ng mas madalas na ginagamit ng mga tao.

Ang isang neural network ay itinuro sa pamamagitan ng random na pag-uumpisa sa mga parameter na ito at pagkatapos ay ipinapakita ang network milyon-milyong mga halimbawa ng tunay na mundo ng paggamit ng emoji na kinuha mula sa buong web, tulad ng "Uy paano ito pupunta (kamay emoji)", "Nais mong grab a (beer emoji) ngayong gabi? ", " Ugh (galit na mukha emoji) ", at iba pa. Sa una ang network ay nanghuhula nang random, ngunit sa paglipas ng panahon sa bawat bagong halimbawa ng pagsasanay, bahagyang inaayos nito ang milyon-milyong mga parameter nito upang mas mahusay na gumaganap sa halimbawang iyon. Matapos ang ilang araw sa isang top-of-the-line GPU, nagsisimula ang network na mag-output ng mas makabuluhang mga mungkahi.

Lumilitaw ang Dango sa anumang app kung saan ka nag-input ng teksto, maliban kung malinaw mong sabihin ito na huwag. At dahil, tulad ng tampok ng Chat Heads ng Facebook, nawawala sa sandaling mag-expire ang paggamit nito, ang mga mapagkukunan ng system ay natipid at ang mga gumagamit ay hindi kailangang makipaglaban sa pagbubukas ng isang hiwalay na app. Iyon ang dahilan kung bakit ang Dango ay mas kapaki-pakinabang kaysa sa paggamit lamang ng umiiral na emoji selector sa iyong keyboard - kahit na, tulad ng SwiftKey, na hinuhulaan ang emoji habang nagsusulat ka.

Hinuhulaan ni Walmsley na ang mga app tulad ng Dango ay kumakatawan sa hinaharap ng wika, dahil ang paglaganap ng mga smartphone ay gumawa ng wika na hindi gaanong nakasalalay sa teksto.

Ang wika ay nagiging biswal. Ang mga emoji, sticker, at GIF ay sumasabog sa katanyagan, sa kabila ng katotohanan na ang paggawa pa rin ay masigasig na gamitin ang mga ito sa isang advanced na paraan. Ang mga mahihilig ay lumikha ng mga personal na koleksyon ng mga imahe para sa bawat sitwasyon at isinaulo ang bawat pahina ng keyboard ng emoji, ngunit ang natitira sa amin ay umaasa sa paggamit ng emoji kaagad na mai-access sa aming "pinaka ginagamit" na menu at kung minsan ay ipasa ang isang GIF dito at doon.

Ang parehong paraan hinuhulaan ng Dango ang emoji ay nagmumungkahi din ng mga GIF, na pinalakas ng Giphy, o mga sticker, mula sa mga pack na patuloy na idinagdag ng kumpanya.