Изкуственият интелект (AI) наскоро се опита да генерира снимки на котки от нулата, а резултатите бяха котешко-астрофични.
Тази конкретна невронна мрежа (вид AI, моделиран след работата на човешкия мозък) може да създаде изумително реалистични оригинални снимки на човешки лица. Всъщност изображенията на тези гримирани хора бяха почти невъзможни за човешките зрители да се разграничат от снимките на реални хора, съобщават програмисти на AI в проучване, публикувано на декември 2018 г. в предпечатния журнал arXiv.
Flines обаче се оказа друга история. Същият алгоритъм, който генерира безупречни човешки лица, създава котки с неясни глави; грешен брой очи и крака; и тела, които бяха твърде дълги, твърде къси, необичайно въртящи се или правоъгълни и огънати под особени ъгли.
AI двигателят, който произвежда страховитите снимки на котки, е известен като „архитектура на основата на стил за генеративни състезателни мрежи“ или StyleGAN. Мрежи като тези са "състезателни", защото два модела работят едновременно: Един генерира изображения, а друг оценява резултатите спрямо снимки в набор от данни за тренировки, така че мрежата да се учи от грешките си и да подобри работата си, се казва в проучването.
За да може ИИ да създаде реалистични човешки образи, първо трябваше да "научи" как изглеждат човешките лица от съществуващите снимки. Алгоритъмът раздели лицата надолу в контролен списък със стилови функции, като например позиция на главата; пола; цвят на кожата; текстура и стил на косата; и формата на очите, носовете и устата, съобщават изследователите.
След като StyleGAN успя да разпознае всички тези елементи - без човешки надзор - той се научи да ги сглобява независимо, за да генерира чисто ново, фотореалистично човешко лице. Изследователите отказаха заявка за интервю, но обясниха процеса си във видеоклип, публикуван в Youtube на 12 декември 2018 г.
И така, защо StyleGAN не можа да създаде възхитително реалистични снимки на котки? Алгоритъмът правеше всичко възможно с това, с което трябваше да работи - и когато стана дума за котките, хилядите референтни изображения, които използваха, бяха по-малко от идеални, каза Джейн Шейн, изследовател, която тренира невронни мрежи, но не е участвала в проучване, каза Live Science.
Шейн писа за причудливите котки на 7 февруари в блога си AI Weirdness. За разлика от набора от снимки на StyleGAN на човешки лица - в които телата и фона са изрязани и позициите на главата са сходни помежду си - изображенията на котките в набора от данни варираха много. Колекцията включва близки планове и широки снимки на котки в различни настройки и на различни фонове. Някои снимки показваха една котка, някои включват няколко котки, а други също хора.
"Има котки наопаки; има котки, навити на топка; очите им са отворени; очите им са затворени. Определено можете да кажете, че входните им данни са малко шумни - и под шум, имам предвид, че има неща там това не е само снимка на котка - каза Шейн.
Така че, не бъдете прекалено твърди към StyleGan за ужасяващата менажерия на кошмарните котки.
"Има много повече неща, които алгоритъмът трябва да научи", добави Шейн.
Конфликтните визуални сигнали затрудняват StyleGAN да научи как трябва да изглежда истинска котка. И невронните мрежи нямат контекст в реалния свят за информацията, която им се предоставя; всичко, което знаят, е какво има в техните набори от данни. StyleGAN научи достатъчно от референтните снимки, за да възпроизведе точно детайли и текстури в малки размери, като котешка козина или форма на котешко ухо. Но програмата очевидно се бори за сглобяването на цялата котка, каза Шейн.
"Невронната мрежа не разбира как работят котките. Тя не разбира колко крака имат. Не е много ясно колко очи имат или къде отива цялата им анатомия", каза тя пред Live Science.
Вижте още от тревожните снимки на котки на StyleGAN, почти перфектни човешки образи и други файлове с проекти на платформата за разработка GitHub.
