На днях в исследовательском блоге Google появился весьма занимательный материал, посвященный искусственным нейронным сетям (ИНС), а точнее их возможности выступать в роли непревзойденных художников современности. В этой статье группа исследователей рассказывает о том, как можно научить ИНС, наделенные возможностью распознавания объектов и элементов изображения или фотографии, «писать» картины самостоятельно.
Данная «техника» рисования получила название «Инцепционизм». Сами нейросети состоят из 10–30 связанных слоев из искусственных нейронов, которые работают последовательно, тщательно анализируя и «разбирая» картинку. К примеру, 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. Таким образом, последнее слово всегда за финальным слоем.
Отдельного внимания заслуживает применяемая исследователями методика – «развернуть» ИНС в обратном порядке и попросить «улучшить» исходное изображение со случайным шумом таким образом, чтобы вызвать определенную интерпретацию. К примеру, если попросить ИНС «найти» в шуме банан, муравья или морскую звезду, последняя действительно подкорректирует изображение, чтобы в нем проявились узнаваемые черты.
Цель этого процесса — понять, правильно ли нейросеть изображает те или иные объекты. Дело в том, что нейронные сети обучаются на большом количестве примеров. Можно показать им тысячу фотографий вилок, чтобы они научились отделять главное (ручка, четыре зубчика) от второстепенного (цвет, форма, положение). Впоследствии можно оценить насколько хорошо нейросеть усвоила тот или иной «урок», попросив нарисовать вилку. Например, с гантелей одна из таких сетей не справилась (по-видимому, на показанных ей фотографиях гантели были изображены вместе с держащими их руками).
Можно также попросить нейросеть создать свою интерпретацию того или иного изображения/фотографии. Поскольку каждый слой обладает собственным «интеллектом», то каждая картинка, которая прогоняется через слои, уникальна по-своему.
Например, базовые слои, определяющие края и их положение на картинке, будут накладывать на изображение мазки или простые орнаменты.
В то же время более продвинутые слои, которые ищут целые объекты, могут изменить исходное изображение до полной неузнаваемости. Все зависит от профильности той или иной нейросети. В конкретно этом случае, по всей видимости, ИНС проходила курс зоологии, поэтому и пыталась найти в облаках представителей царства животных. Что из этого получилось – вы можете увидеть собственным глазами.
Работает это, конечно, не только с облаками. Ниже другие примеры — как горы превращаются в башни, деревья — в здания, а листочки — в птиц.
Чтобы добиться еще более впечатляющих результатов исследователи пошли еще дальше: они подавали нейронной сети картинку, затем полученный результат – и так по кругу, на каждом шаге увеличивая масштаб изображения. Разумеется, мы не эксперты в области искусствоведения, но некоторые результаты «творчества» роботов впечатляют не меньше, чем бессмертные шедевры мировой живописи. Больше иллюстрация можно посмотреть в альбоме «Inceptionism: Going deeper into Neural Networks».
Источник: meduza.io