Мир глазами компьютера

Эти сюрреалистические фотографии были созданы не людьми, а искусственным интеллектом. Таким видят наш мир компьютеры. Эти фотографии появились на одном из этапов обучения компьютеров Google, которые учатся распознавать различные объекты на изображениях.

Смотрите невероятные, странные и инопланетные фотографии, созданные искусственным интеллектом.

Когда мы смотрим на фотографию облачного неба, порой можем увидеть какие-то фигуры или контуры зверей. Что Вы видите на этой картинке?

Но если показать такую фотографию компьютеру, он увидит на ней гораздо больше…

А вот что в итоге увидела на первой фотографии нейронная сеть Google.

Чтобы научить компьютер какому-нибудь понятию, например, вилка, ему показывают самые разные фотографии вилок. Таким образом компьютер учится распознавать данный объект в самых разных конфигурациях (вилка в руке, вилка на столе, вилка с тремя зубцами, вилка со сломанным зубцом, деревянная вилка, пластиковая вилка и т.д.).

Это водопад (слева) и водопад глазами компьютера (справа).
Нейронная сеть не получает информацию о том, для чего служит вилка или какими качествами она должна обладать, она сама должна понять это по фотографиям.

Картина «Крик» Мунка (слева) и её видение компьютером (справа).
Нейронная сеть действует на нескольких уровнях (от 10 до 30) или слоях нейронов, каждый из которых отвечает за более сложные действия. Один слой, например, распознаёт края объектов, второй — цвета, третий — сами объекты и т.д.

Это «обычная» фотография озера глазами компьютера.
«Каждая картинка попадает в первый слой нейронов, который взаимодействует со следующим слоем так долго, пока не достигнет последнего. Ответ сети мы получаем именно от последнего слоя», — написано на блоге Google.

Такими видит горы искусственный интеллект.
Как мы можем быть уверены, что компьютер действительно способен распознать вилку (или любой другой объект)? Оказывается, есть решение, которое позволяет в этом удостовериться — стоит лишь попросить сеть показать, как, по её мнению, выглядит данный объект. Этот метод в большинстве случаев работает, однако случается, что компьютер не понимает суть какой-то вещи. Например, на просьбу показать гантели, компьютер показывает их вместе с частью руки человека. Благодаря таким проверкам, можно найти ошибки, допущенные нейронной сетью, и научить её правильно показывать объект, обеспечив ей доступ к изображениям гантелей без руки человека, например, лежащие на столе.

Ещё интересней становится, когда нейронную сеть просят показать, что она видит на данной фотографии. Эта сеть специализируется на распознавании зданий на фотографиях.

Дело в том, что из-за петли обратной связи нейронная сеть будет пытаться распознавать несуществующие на картинке объекты и улучшать их изображение.
Например, облако, отдалённо похожее на птицу, сеть обработает и улучшит настолько, что оно действительно будет напоминать птицу, далее, на следующем уровне анализа, сеть увидит птицу и будет пытаться улучшить её изображение и так до тех пор, пока птица не появится на изображении, хотя фактически её там никогда не было.

Google на своём блоге объяснил, что нейронную сеть «кормят» в основном изображениями животных, потому именно их она и распознает, хотя иногда в очень сюрреалистических вариациях. На этой фотографии результат обработки фотографии сетью, которая учится распознавать здания.

Нейронная сеть как ребёнок, который с нуля познаёт мир.

Сказочные, сюрреалистические видения искусственного интеллекта человеку могут показаться несколько тревожными.

По крайней мере, теперь мы знаем, что снится андроидам.

Так нейронная сеть Google учится понимать наш мир.