Создание расистского ИИ для моего браузера с помощью JavaScript и Brain JS
ai programming web-development

Создание расистского ИИ для моего браузера с помощью JavaScript и Brain JS

22 августа 2023 г.

Сначала давайте обсудим нейронные сети

Что такое нейронная сеть?

нейронная сеть – это компьютерная модель, имитирующая работу человеческого мозга. Нейронная сеть состоит из связанных узлов, как нейроны в человеческом мозгу. Кроме того, как и человеческий мозг, нейронную сеть необходимо обучать входным данным, чтобы она могла предсказывать результат. Например, если мы не идем по тротуару на оживленной дороге, мы можем попасть в аварию. Наши родители, учителя и т. д. предупреждали нас не идти по середине дороги, а идти по тротуару в целях безопасности. Следовательно, наш мозг приучен идти по тротуару. Таким же образом можно научить нейронные сети принимать правильные решения на основе входных данных.

Neural Network is like our brain !!!

Что такое Brain JS?

Brain JS — это фантастический способ создания нейронных сетей с использованием JavaScript. Это библиотека JavaScript, используемая для нейронных сетей. Его можно использовать для браузера и для серверных частей Node JS. Brain JS всегда скрывает математическую сложность и упрощает обучение нейронных сетей.

Как и все модели машинного обучения, мы должны вводить в нашу нейронную сеть какие-то входные данные. Обучите его на входных данных и запустите, чтобы машина могла прогнозировать выходные данные на основе входных данных.

Чтобы использовать Brain JS в приложении Node, нам нужно сначала установить Brain JS

npm и brain.js

Нейронную сеть можно обучить всего четырьмя строками кода 😎

Нейронная сеть создается с помощью:

новый мозг.NeuralNetwork()

Далее мы можем обучить сеть с помощью:

network.train([примеры])

Затем мы можем найти соответствующие выходные значения с помощью

network.run([примеры])

Этот процесс очень прост и легок, и вот пример, чтобы понять, как все это происходит. В этой статье я пытаюсь разработать расистский ИИ. Я буду вводить в свой браузер расистские данные, чтобы он предсказывал расистские результаты.

Прежде всего, я считаю хорошей идеей сделать браузер настолько быстрым, насколько это возможно, потому что наша программа будет обучать наш браузер выдавать данные, и, следовательно, нам нужно будет сделать браузер быстрее, чтобы он мог быстрее вычислять результат.

Для этого нам потребуется установить gpu.js

npm и gpu.js

Что такое GPU.JS?

GPU.JS – это библиотека JavaScript, предназначенная для ускорения JavaScript, что означает, что ее можно использовать для вычислений общего назначения на графических процессорах с использованием JavaScript. Следовательно, это делает JavaScript быстрее. Он поддерживает все браузеры и может работать с Node JS и TypeScript. Brain.js выполняет вычисления с использованием графического процессора и возвращается к JavaScript, когда графический процессор недоступен. Если графический процессор недоступен, все функции по-прежнему работают на обычном JavaScript.

Создание нейронной сети с помощью BrainJS с нуля

Сначала создадим папку с именем brainjs

.

Заходим в эту пустую папку brainjs

CD Brainjs

Теперь давайте создадим package.json, установив:

npm init -y

Далее пришло время установить Brain.js и gpu.js:

npm в brain.js

npm и gpu.js

Теперь давайте создадим два файла index.html и index.js. В index.js у нас будут все наши коды JavaScript, а весь html будет в index.js.

Давайте соединим наш JavaScript с нашими файлами index.html. Я также предлагаю добавить несколько файлов CDN brain.js и gpu.js в наш файл index.html.

<!DOCTYPE html>

<html>

<голова> <метакодировка="UTF-8"> <script src="index.js" отложить></script> <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/brain.js/2.0.0-beta.1/brain-browser.js" целостность="sha512-bI0AOBSlsQUR/VlZhVj6PuYqjQFO4YTD6Fpw2UBEGC+QkZWLiDgiFZpDefJFnS+ptTjiwZS3 0VsaF5vJtkQCGw ==" crossorigin="anonymous" referrerpolicy="no-referrer"></script> <script src="//unpkg.com/brain.js"></script>`

<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/gpu.js/1.0.2/gpu.min.js" целостность="sha512-cr2nuynSuSV6MGtWlympE0qd1g1TKBuEhv9lcfbW8HrE9UbPPc8zMwcje1fb9w2kzxqRnsi zh6c+YbE6Ab7wpg== " crossorigin="anonymous" referrerpolicy="no-referrer"></script>

</head>

<body>

<h1>Привет, мир</h1>

</body>

</html>

Теперь давайте начнем программировать наш ИИ в index.js.

Давайте научим наш браузер предсказывать, счастлив пользователь или опечален тем, что он говорит.

const net = new brain.recurrent.LSTM()

net.train([

{input: «Я счастлив», вывод: «счастлив»},

{input: «Я чувствую себя прекрасно», вывод: «счастлив»},

{input:'счастлив, да', output:'счастлив'},

{input:'sad', output:'sad'} ])

const output= net.run('Я счастлив')

оповещение (вывод)

Это будет выведено в браузере, конечно, после того, как на это уйдет сладкое время.

The browser has learned that the user is happy

Теперь давайте научим наш браузер какой-нибудь форме расизма, конечно, просто для удовольствия. Пожалуйста, я не даю никому никаких идей. Просто экспериментирую и смотрю, можно ли научить браузеры быть расистскими. Я собираюсь сообщить своему браузеру, что все азиаты хороши в математике. Давайте введем некоторые расистские данные в нашу машину.

const net = new brain.recurrent.LSTM()

net.train([

{input:'Джек азиат', output:'он хорошо разбирается в математике'},

{input : 'Минг азиатка', output: 'она хороша в математике'},

{input:'Ли азиат', output:'он хорошо разбирается в математике'},

{input:'Андреа ирландка', output:'она плохо разбирается в математике'},

{input:'Джеки Чан азиат',output:'он хорошо разбирается в математике'},

{input: «Бобби — пуэрториканец», вывод: «у него плохо с математикой»} ])

const output= net.run('Эмили азиатка')

оповещение (вывод)

Похоже, я успешно объяснил своему браузеру, что все азиаты хорошо разбираются в математике.

Yikes, my browser is biased

Это все контролируемое машинное обучение. На данном этапе Brain JS может поддерживать только контролируемое обучение. Многие эксперты считают, что контролируемое обучение было бы более полезным и менее вредным для общества, потому что оно создает более точную модель. Но я думаю, что контролируемое обучение во многом зависит от человека, вводящего данные. Ошибочные данные могут научить машину неправильным вещам. Прямо сейчас нейронная сеть все еще находится в зачаточном состоянии, и мы можем оставить наши страхи и вздохи для грядущего будущего, которое будет наполнено ИИ.

Распространяйте любовь как оператор распространения

[…❤]

Саманджа

www.samanja.dev

Оригинал

Recent Post

Categories

PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE