Программа научилась рисовать изображения, похожие на фотографии реальных объектов
23 июня 2015 года
Алгоритмы машинного обучения на данный момент являются главными претендентами на превращение в будущем в системы полноценного искусственного интеллекта. Очередной шаг на пути к этому сделала группа ученых из США, которая создала алгоритм для создания изображений, похожих на фотографии реальных объектов. Исследование относится к области так называемой компьютерной креативности. В рамках этого раздела технологий ученые стремятся создать программы, способные к творческому процессу.
Принцип работы алгоритма таков - программа получает исходную картинку в небольшом разрешении, например, 4 на 4 пикселя, а затем последовательно увеличивает разрешение, добавляя на каждом шаге детали. При опросе добровольцев в 40 процентах случаев оказывалось, что люди путали сгенерированное программой изображение с реальной фотографией.
Для тренировки программы авторы использовали методы глубокого машинного обучения. Основная часть алгоритма была представлена двумя подсистемами. Одну из них тренировали отличать сгенерированные изображения от фотографий. При этом другую старались научить, как из случайно сгенерированного шума и заданной матрицы меньшего разрешения создать картинку, которая бы могла обмануть первую подсистему.
После обучения, ученые применяли полученный алгоритм для последовательной детализации изображений. Процесс начинался с матрицы 2×2 или 4×4 пикселя и доходил до «полного» изображения 64×64 пикселя. Такое представление изображений называется «пирамида Лапласа».
При этом ученые подчеркивают, что при создании изображений алгоритм не обучался на полноформатных картинках. Взамен, он концентрировался на каждом шаге детализации: как из одного пикселя с усредненной информацией сделать 4 (2×2) пикселя с большим количеством деталей.
Готовые изображения авторы разбили по классам и сравнили полученный результат с другими методами из этой же области технологий. Для этого они прибегли к помощи добровольцев, которым подряд показывали картинки и предлагали выбрать, «настоящая» она или «искусственная». В выборку в одинаковой пропорции входили как реальные фотографии из нескольких архивов, так и изображения, созданные разными алгоритмами. Лучший результат показала программа, созданная в рамках данной работы. В 40 процентах случаев участники эксперимента не могли отличить созданные ей картинки от фотографий.
Источники
править
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.
Комментарии
Если вы хотите сообщить о проблеме в статье (например, фактическая ошибка и т. д.), пожалуйста, используйте обычную страницу обсуждения.
Комментарии на этой странице могут не соответствовать политике нейтральной точки зрения, однако, пожалуйста, придерживайтесь темы и попытайтесь избежать брани, оскорбительных или подстрекательных комментариев. Попробуйте написать такие комментарии, которые заставят задуматься, будут проницательными или спорными. Цивилизованная дискуссия и вежливый спор делают страницу комментариев дружелюбным местом. Пожалуйста, подумайте об этом.
Несколько советов по оформлению реплик:
- Новые темы начинайте, пожалуйста, снизу.
- Используйте символ звёздочки «*» в начале строки для начала новой темы. Далее пишите свой текст.
- Для ответа в начале строки укажите на одну звёздочку больше, чем в предыдущей реплике.
- Пожалуйста, подписывайте все свои сообщения, используя четыре тильды (~~~~). При предварительном просмотре и сохранении они будут автоматически заменены на ваше имя и дату.
Обращаем ваше внимание, что комментарии не предназначены для размещения ссылок на внешние ресурсы не по теме статьи, которые могут быть удалены или скрыты любым участником. Тем не менее, на странице комментариев вы можете сообщить о статьях в СМИ, которые ссылаются на эту заметку, а также о её обсуждении на сторонних ресурсах.
