Czy widziałeś, jak umiera sztuczna sieć neuronowa? Całkiem dziwny widok. Entuzjastka, która nazywa siebie „dziewczyną bawiącą się sztuczną inteligencją”, udostępniła filmowi Vice rezultat jej projektu „Co widziałem przed ciemnością”. Programista stworzył sieć neuronową i poinstruował ją, by narysowała obraz pewnej dziewczyny, która nie istniała w prawdziwym świecie, a następnie zaczął kolejno odłączać jej sztuczne neurony od sieci, jednocześnie rejestrując wynikowy wynik.
Co to są generatywne sieci przeciwnika?
Obraz twarzy dziewczyny został wygenerowany przez generatywne sieci przeciwstawne (GAN), rodzaj sieci neuronowej, która uczy się tworzyć nowe obrazy z baz danych istniejących zdjęć. Nawiasem mówiąc, już napisaliśmy, że te rzeczy mogą znacząco zmienić stare gry wideo, zwiększając ostatnią jakość obrazu i dodając nowe szczegóły, zachowując jednocześnie ogólny styl.
W naszym przypadku, aby stworzyć realistyczny obraz twarzy dziewczyny, sieć neuronowa przeszła przez miliony obrazów prawdziwych ludzkich twarzy. Podobnie jak sieć neuronowa naszego mózgu, która jest w stanie odtworzyć obrazy twarzy, które widzimy, połączone neurony sztucznej sieci neuronowej określają różne cechy twarzy wygenerowanej komputerowo: oczy, kolor skóry, kształt twarzy, fryzurę i tak dalej.
Gdy sztuczna sieć neuronowa zakończyła tworzenie twarzy, programista zaczął kolejno wyłączać swoje neurony, aż neuron zaczął „zapominać”, którą twarz narysowała.
Należy zauważyć, że efekt jest dość przerażający. Na początku wydaje się, że wygenerowana twarz dziewczyny się starzeje. Jej powieki i skóra opadają, a włosy są cieńsze i wyblakłe. Po kilku sekundach dzieje się coś innego. Skóra na twarzy dziewczyny zaczyna przybierać zielony odcień, a jej rysy zaczynają się rozmywać z każdym nowym odłączonym neuronem. W ciągu 60 sekund twarz całkowicie „rozkłada się”, pozostawiając jedynie biało-brązową plamę.
Film promocyjny:
Powstały efekt porównuje z obrazami Claude'a Moneta, które z wiekiem i pogarszającym się wzrokiem artysty coraz bardziej się rozmywały, z przewagą tonów zieleni i żółci.
Nikolay Khizhnyak