Журнал КОНТРРЕВОЛЮЦИОНЕРА (videoelektronic) wrote,
Журнал КОНТРРЕВОЛЮЦИОНЕРА
videoelektronic

ИИ приближается?

Оригинал взят у capelman в ФИ !

В блоге Google опубликован рассказ группы исследователей (в их числе российский разработчик Александр Мордвинцев)

о том , как ИСКУССТВЕННЫЕ  НЕЙРОНННЫЕ  СЕТИ

научили писать свои картины  . Для этого использовались нейросети, предназначенные для распознавания изображений: получив фотографию или рисунок, они выясняют, какие именно объекты на ней изображены.

Такие нейросети состоят из 10–30 связанных слоев, которые работают последовательно: получив картинку, они анализируют ее и «сообщают» результаты анализа следующему слою. Например, первые слои могут искать на изображении края и углы, средние — интерпретировать наборы особенностей в отдельные объекты (например, двери или листья). Наконец, финальные слои объединяют все эти интерпретации воедино и делают выводы о том, что изображено на картинке — например, здание или дерево.

Чтобы получать «картины», исследователи заставляют работать нейронные сети задом наперед: они показывают сети случайный шум и просят «улучшить» его таким образом, чтобы на выходе получилась определенная интерпретация. Например, если попросить нейросеть «найти» в шуме банан, муравья или морскую звезду, та действительно подкорректирует изображение, чтобы в нем проявились узнаваемые черты.







Шум превращается в бананы
Иллюстрация: Google





Цель этого процесса — понять, правильно ли нейросеть интерпретирует те или иные объекты. Дело в том, что нейронные сети обучаются на большом количестве примеров. Можно показать им тысячу фотографий вилок, чтобы они определили нужные характеристики (ручка, четыре зубчика) и научились игнорировать лишние (цвет, форма, положение).

И в будущем, если «попросить» нейросеть нарисовать вилку, можно увидеть, насколько хорошо она усвоила «урок». Например, с гантелей одна из таких сетей не справилась: по-видимому, на всех фотографиях, которые ей показывали, гантели были изображены вместе с держащими их руками. Поэтому в собственном «творчестве» нейросеть тоже постаралась изобразить гантели с руками.







Шум превращается в неправильные гантели
Иллюстрация: Google





По словам исследователей, нейронной сети можно вообще не говорить, что именно нужно «нарисовать» — пусть решает сама. В таком случае ей на вход подают случайную картинку или фотографию, выбирают один из слоев нейросети и просят ее улучшить то, что этот слой найдет. Так как у каждого слоя свой уровень абстракции, то каждый раз получаются разные картинки.

Например, базовые слои, определяющие края и их положение на картинке, будут накладывать на фотографию мазки или простые орнаменты (еще один пример можно посмотреть по ссылке).







Фото: вверху Zachi Evenor / Flickr / CC BY 2.0, внизу Günther Noack / Google





А ниже — пример того, что получится, если скормить картинку более «продвинутым» слоям нейронной сети, которые ищут целые объекты на картинках. Разработчики как бы говорят нейросети: «Что бы ты ни увидела, мы хотим побольше этого!». В результате, если сети покажется, что облако похоже на птицу, она сделает его еще более похожим.







Иллюстрация: Google





Эта нейросеть в основном обучалась на изображениях животных, поэтому она попыталась найти их на фотографии. Правда, получилось немного вперемешку — как объясняют разработчики, это из-за того, что данные хранились на таком высоком уровне абстракции (да, мы тоже ничего не поняли, но выглядит красиво).







Слева направо: Бабочка-пес, свинья-улитка, верблюд-птица и собака-рыба.
Иллюстрация: Google





Работает это, конечно, не только с облаками. Ниже другие примеры — как горы превращаются в башни, деревья — в здания, а листочки — в птиц.







Иллюстрация: Google





Чтобы получить действительно интересные картины, исследователи пошли еще дальше: они подавали нейронной сети картинку, затем то, что она выдала — и так вновь и вновь, на каждом шаге увеличивая масштаб изображения. Причем изначально можно скормить нейросети случайный шум, и все равно получится нечто прекрасное.







Иллюстрация: MIT Computer Science and AI Laboratory / Google










Иллюстрация: MIT Computer Science and AI Laboratory / Google










Иллюстрация: MIT Computer Science and AI Laboratory / Google





Мы собрали отдельную галерею с творчеством нейронных сетей: располагайтесь поудобнее и смотрите.

Subscribe
promo videoelektronic march 31, 00:19 28
Buy for 40 tokens
Итак, вчера я описал свой взгляд на медицинско-технические проблемы, вызывающие именно такой характер распространения коронавируса, какой мы все наблюдаем. Версия технократа по поводу т.н. "эпидемии COVID-19" Но это лишь один слой проблемы. Взгляд, так сказать, с одного ракурса.…
  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your reply will be screened

    Your IP address will be recorded 

  • 2 comments