人工智能現在可以作畫(huà)了

Facebook和Google創(chuàng )建人造大腦，它能識別數碼相片里面的人臉、汽車(chē)、建筑物和其他對象，但它并不是只能做這些事。

facebook和Google正在創(chuàng )建巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )——人造大腦，它能識別數碼相片里面的人臉、汽車(chē)、建筑物和其他對象，但它并不是只能做這些事。它還能識別口語(yǔ)，將一種語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言，識別廣告以及教機器人擰螺絲。如果你把這些大腦顛倒過(guò)來(lái)，你不僅可以教它們識別圖像，你還可以用有趣的方式教它們創(chuàng )建圖像。

Facebook在本周五透露，他們正在教這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )自動(dòng)創(chuàng )建一些小圖像，例如飛機、汽車(chē)和動(dòng)物，這些圖像極具迷惑性，人們看了之后，會(huì )覺(jué)得這是真實(shí)的。“模型可以識別一些不自然的圖像，比如電視上的白色噪點(diǎn)，或一些抽象的藝術(shù)圖像，或是你相機上的圖像”，Facebook人工智能研究員Rob Fergus說(shuō)道，“它可以理解圖像是如何構成的。”

同時(shí)，Google的科學(xué)家則走向另外一個(gè)極端，他們利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )將真實(shí)的相片轉變成有趣的虛幻相片。“這將會(huì )形成一個(gè)反饋循環(huán)：如果一朵云看起來(lái)就像一只小鳥(niǎo)，那么這個(gè)網(wǎng)絡(luò )就會(huì )讓它看起來(lái)更像一只鳥(niǎo)”，Google在一個(gè)博客中闡述了這個(gè)項目。

從某種程度上，這些其實(shí)都是一些小把戲，特別是Google的反饋循環(huán)，它只是引起人們的幻覺(jué)。還有Facebook的假圖片，其實(shí)只有64x64像素。但從另一個(gè)層面上，這些項目也是一種改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的方法。計算機視覺(jué)公司Dextro的CEO David Luan說(shuō)，“這個(gè)項目能讓我們更好地了解我們的網(wǎng)絡(luò )實(shí)際上是怎么學(xué)習的。”

Fergus和另外兩位Facebook研究員透露了他們的“圖像生成模式”，這個(gè)系統用了兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，一個(gè)用來(lái)識別自然圖像，而另一個(gè)用來(lái)“愚弄”對方，前者得不斷地檢測是否被后者愚弄，它們互相反饋，最終能產(chǎn)生一個(gè)相當現實(shí)的圖像。

根據Fergus介紹，這個(gè)項目可以用來(lái)修復一些老化的真實(shí)照片，另外，該項目讓所謂的“無(wú)監督機器學(xué)習”向前邁進(jìn)了一步，換句話(huà)說(shuō)，即使沒(méi)有研究人員提供明確的指導，它也可以幫助機器學(xué)習。

“不過(guò)當前系統依然需要一些監督”，Luan說(shuō)道，但他相信Facebook的論文“neat work”以及Google研究人員正在做的工作，可以幫助我們了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的行為。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )由很多層人工神經(jīng)元組成，它們互相協(xié)作，雖然這些神經(jīng)元能非常順利地執行某些任務(wù)，但是我們不明白其中的工作原理。“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的挑戰之一，是精確地了解每一層是如何運作的”，Google在其博客中說(shuō)道，但該公司沒(méi)有進(jìn)一步討論其圖像生成工作的原理。

Google解釋道，把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )顛倒過(guò)來(lái)，然后使它們生成圖像，這樣就可以更好地理解它們的運作方式了。Google要求其網(wǎng)絡(luò )放大它在圖像中的一些發(fā)現，有時(shí)只是放大一個(gè)圖形的邊緣，有時(shí)候放大一些更復雜的東西，例如一座塔在地平面的輪廓，一棵樹(shù)的枝干。在每種情況下，研究人員都能很好地了解這個(gè)網(wǎng)絡(luò )所看到的東西。這項技術(shù)能幫助研究人員了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )如何執行不同難度的任務(wù)，有助于提高網(wǎng)絡(luò )體系結構，并檢查網(wǎng)絡(luò )在訓練中所學(xué)到的東西。

另外，像Facebook的工作，這有點(diǎn)酷，有點(diǎn)奇怪，甚至有點(diǎn)可怕。

總的來(lái)說(shuō)，想讓計算機能更好地識別什么是真實(shí)的，我們還得付出更多的努力。

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