Ši Pg Padeda Tapyti Kaip Van Goghas

{h1}

Tyrėjai teigia, kad naujoji dirbtinio intelekto sistema gali paversti paprastus eskizus paveikslais, primenančiais didžiųjų xix – xx amžių menininkų darbus.

Tyrėjai teigia, kad nauja dirbtinio intelekto sistema gali paversti paprastus eskizus paveikslais, primenančiais didžiųjų XIX – XX amžių menininkų darbus.

Dirbtinio intelekto (AI) sistema, praminta Vincentu, išmoko tapyti „studijuodama“ 8000 meno kūrinių nuo Renesanso iki XX amžiaus. Anot sistemos kūrėjų - Jungtinėje Karalystėje įsikūrusios tyrimų ir inovacijų bendrovės „Cambridge Consultants“ inžinierių, Vincentas yra išskirtinis ne tik savo sugebėjimu padaryti meną, kuris iš tikrųjų yra malonus, bet ir gebėjimu greitai reaguoti į žmogaus indėlį.

„Vincentas leidžia pieštuku nubrėžti kraštus, paveikslėlio kraštus, kuriuos galite įsivaizduoti savo galvoje, ir iš tų paveikslėlių pagal savo mokymą sukuria galimą paveikslą“, - sakė „Cambridge Consultants“ mašinų mokymosi direktorius Monty Barlow. kuris vadovavo projektui. "Kyla susirūpinimas, kad dirbtinis intelektas pradės pakeisti žmones, darančius jiems reikalus, tačiau Vincentas leidžia žmonėms dalyvauti priimant sprendimus dėl dirbtinio intelekto." [Super intelektualios mašinos: 7 robotikos ateitis]

Kai kurie ankstesni bandymai sukurti AI sukurtą meną davė gana baisių rezultatų, pavyzdžiui, žmonių portretai, nupiešti „Pix2Pix“ įrankiu, kurį šiais metais pristatė Nyderlandų visuomeninis transliuotojas NPO. „Pix2Pix“ kaip atskaitos tašką naudojo žmonių nupieštus eskizus ir bandė juos paversti taip, kad būtų panašus į moters veido aliejinę tapybą. Tačiau kūryba atrodė labiau panaši į juos iš siaubo filmo.

Nors Vincento menas neatrodo visiškai realus, jis gali perimti kai kuriuos abstraktesnius impresionizmo ar ekspresionizmo epochos meistrų, tokių kaip Vincentas van Goghas ar Edvardas Munchas, kūrybą.

„Ji išmoko kontrastingumo, spalvų ir teptuko potėpių“, - Barlow pasakojo „WordsSideKick.com“ čia „Re.Work Deep Learning Summit“ susitikime rugsėjo 22 d., Kur pirmą kartą buvo pristatytas Vincentas. "Tai gali atnešti visa tai, kai piešiate paveikslėlį, suteikdami prieigą prie viso to meninio turinio."

Moko Vincentą

Barlowas teigė, kad tik 8000 meno kūrinių mokymas Vincentui yra pats savaime didelis laimėjimas. Anksčiau panašiai sistemai būtų reikėję milijonų ar net milijardų pavyzdžių, kad jie išmoktų tapyti.

"Dauguma šiandien naudojamų mašinų mokymų buvo susiję su daugybės pavyzdžių ir daugybės pavyzdžių klasifikavimu ir įtraukimu į sistemą", - sakė Barlow. "Tai vadinama prižiūrimuoju mokymusi. Jūs parodote, pavyzdžiui, milijoną veido nuotraukų ir milijoną nuotraukų, kuriose nėra veido, ir jis mokosi aptikti veidus."

Vincentas naudoja sudėtingesnę techniką, leidžiančią mašinai mokyti save automatiškai, be nuolatinio žmogaus indėlio. Vincento sugebėjimų sistema remiasi vadinamuoju generatyviu prieštaringu tinklu, kuris pirmą kartą buvo aprašytas 2014 m. Technikoje naudojami du neuroniniai tinklai, konkuruojantys tarpusavyje. Pradžioje abu tinklai mokomi, pavyzdžiui, paukščių atvaizdų. Vėliau vienam tinklui pavesta pagaminti daugiau paukščių vaizdų, kurie įtikintų kitą tinklą, kad jie yra tikri. Pamažu pirmasis tyrėjų tinklas geriau sukuria tikroviškus vaizdus, ​​o antrasis - geriau tikrindamas klastotes, teigia tyrėjai.

„Vincentui mes turėjome sujungti kelis iš šių tinklų į gana sudėtingą grandinę“, - teigė Barlow. "Jei būtumėte paklausę mūsų prieš penkerius metus, kiek meno mums reikės šios sistemos mokymui, mes būtume spėję, kad gal milijoną kartų daugiau."

Mokymosi metodai

Norėdami pagreitinti mokymąsi, tyrėjai retkarčiais toliau teikdavo aparatui grįžtamąjį ryšį apie jo kūrybos kokybę. [Galerija: Paslėpti brangakmeniai Renesanso mene]

Itin didelių duomenų rinkinių poreikis patikimiems rezultatams gauti yra pagrindinė kliūtis AI sistemoms naudoti praktikoje. Todėl tyrėjai bando sukurti naujus metodus, kurie leistų mašinoms mokytis greičiau skirtingais būdais.

Barlovas teigė, kad tokia sistema, kokia yra už Vincento, pavyzdžiui, galėtų padėti mokyti savarankiškai važiuojančius automobilius, kaip geriau atlikti pėsčiųjų taškymą.

„Jei norite, kad autonominis automobilis patikimai aptiktų pėsčiuosius, neturite tiesiog veido detektoriaus, nes veidus galite matyti skelbimų lentose, autobusų šonuose ir lygiai taip pat kai kurie pėstieji gali dėvėti gaubtą ar vaikščioti šešėlis; jūs net nepamatysite jų veido “, - sakė Barlow. "Norint net išmokyti sistemos, kuri patikimai nuspręstų, kad kelyje nutinka kažkas pavojingo - kad kažkas išvažiavo - jums reikia juokingo pavyzdžių skaičiaus, esant skirtingiems orams ir apšvietimui, esant skirtingiems žmonėms ir aukščiams."

Surinkti tokį didžiulį duomenų kiekį, anot Barlow, yra beveik neįmanoma. Tokios sistemos kaip Vincentas galėjo panaudoti savo kūrybinius sugebėjimus generuoti daugiau vaizdų iš riboto duomenų rinkinio. Sistema, šiek tiek padedama žmonių, išmoktų sintetinti tikroviškus vaizdus ir vėliau išmokytų patikimai įvertinti visokius realaus gyvenimo scenarijus.

„Tai yra virtualus ratas, kuriame mašininis mokymasis ne tik gali padaryti nuostabių dalykų, bet ir pats savaime padeda judėti mašininio mokymosi progresui“, - teigė Barlow.

Originalus straipsnis apie gyvą mokslą.


Vaizdo Papildas: .




Tyrimas


Didžiausias Pasaulyje „Atom Smasher“ Vėl Pradeda Veikti
Didžiausias Pasaulyje „Atom Smasher“ Vėl Pradeda Veikti

Kodėl Reklamuojamas Plačiajuosčio Ryšio Greitis Atsilieka Nuo Realybės
Kodėl Reklamuojamas Plačiajuosčio Ryšio Greitis Atsilieka Nuo Realybės

Mokslas Naujienos


Tyrimas Nustato, Kad Religija Nedaro Žmonių Moraliau
Tyrimas Nustato, Kad Religija Nedaro Žmonių Moraliau

Kaip Veikia Fipel Lemputės
Kaip Veikia Fipel Lemputės

Bijo Tamsos? Kodėl Užtemimai Išgąsdino Senovės Civilizacijas
Bijo Tamsos? Kodėl Užtemimai Išgąsdino Senovės Civilizacijas

Kaip Veikia Bombos
Kaip Veikia Bombos

Kaip Nasa Patobulino Saulės Energiją?
Kaip Nasa Patobulino Saulės Energiją?


LT.WordsSideKick.com
Visos Teisės Saugomos!
Dauginti Jokių Medžiagų Leidžiama Tik Prostanovkoy Aktyvią Nuorodą Į Svetainę LT.WordsSideKick.com

© 2005–2020 LT.WordsSideKick.com