Neuroninis tinklas gali išmokti suskirstyti pasaulį, kurį mato, į sąvokas – kaip ir mes

Gabrielis Santjagas | atšlifuoti





GAN arba generatyvūs priešininkų tinklai yra AI algoritmų žvaigždė socialinėje medijoje. Jie yra atsakingi už pirmojo dirbtinio intelekto paveikslo, kada nors parduodamo prekybos centre, sukūrimą meno aukcionas ir už dengti įžymybių veidai ant pornografinių žvaigždžių kūnų. Jie veikia supriešindami du neuroninius tinklus, kad sukurtų realius rezultatus, pagrįstus tuo, ką jie maitina. Pamaitinkite daug šunų nuotraukų ir galėsite sukurti visiškai naujus šunis; maitinkite jai daug veidų ir tai gali sukurti naujų veidų .

MIT-IBM Watson AI laboratorijos tyrėjai suprato, kad GAN taip pat yra galingas įrankis: jie piešia tai, ką galvoja, todėl gali padėti žmonėms suprasti, kaip neuroniniai tinklai mokosi ir mąsto. To ilgą laiką siekė platesnė mokslinių tyrimų bendruomenė, ir tai tapo dar svarbiau, nes vis labiau pasitikime algoritmais.

Turime galimybę sužinoti, ką tinklas žino bandydamas iš naujo sukurti vizualinį pasaulį, sako Davidas Bau, MIT doktorantas, dirbęs prie projekto.



Taigi tyrėjai pradėjo tirti GAN mokymosi mechaniką, pateikdami jam įvairias peizažo nuotraukas – medžius, žolę, pastatus ir dangų. Jie norėjo sužinoti, ar jis išmoks suskirstyti pikselius į protingas grupes, aiškiai nenurodant, kaip tai padaryti.

Nuostabu, bet laikui bėgant tai padarė. Įjungdami ir išjungdami įvairius neuronus ir prašydami GAN nupiešti, ką ji galvoja, mokslininkai rado atskiras neuronų grupes, išmokusias, pavyzdžiui, vaizduoti medį. Kiti klasteriai vaizdavo žolę, o kiti – sienas ar duris. Kitaip tariant, jai pavyko sugrupuoti medžio pikselius su medžio pikseliais ir durų pikselius su durų pikseliais, neatsižvelgiant į tai, kaip šie objektai mokymo rinkinyje keitė spalvą iš nuotraukos į nuotrauką.

GAN žino, kad danguje negalima dažyti jokių durų. MIT kompiuterių mokslo ir dirbtinio intelekto laboratorija



Šios GAN yra mokymosi koncepcijos, labai primenančios sąvokas, kurioms žmonės suteikė žodžių, sako Bau.

Negana to, atrodė, kad GAN žinojo, kokias duris dažyti, priklausomai nuo paveikslėlyje pavaizduotos sienos tipo. Ant mūrinio pastato su gruzinų architektūra tapytų gruziniško stiliaus duris arba gotikinio pastato akmenines duris. Ji taip pat atsisakė dažyti duris ant dangaus gabalo. Nebuvo pasakyta, kad GAN kažkaip suprato tam tikras neišsakytas tiesas apie pasaulį.

Tai buvo didelis apreiškimas tyrimų grupei. Išryškėja tam tikri sveiko proto aspektai, sako Bau. Iki šiol buvo neaišku, ar buvo koks nors būdas išmokti tokio dalyko [per gilųjį mokymąsi]. Kad tai yra Galimas teiginys, kad gilus mokymasis gali priartėti prie mūsų smegenų veikimo, nei manėme anksčiau, nors tai vis dar toli gražu nėra žmogaus lygio intelekto forma.



Pasak Bau, kitos tyrimų grupės pradėjo rasti panašų mokymosi elgesį tinkluose, tvarkančiuose kitų tipų duomenis. Pavyzdžiui, tyrinėdami kalbą, žmonės rado daugiskaitos žodžių ir lyties įvardžių neuronų grupes.

Galimybė nustatyti, kurios klasteriai atitinka kokias sąvokas, leidžia valdyti neuroninio tinklo išvestį. Bau grupė gali įjungti tik medžių neuronus, pavyzdžiui, kad GAN dažytų medžius, arba įjungti tik durų neuronus, kad dažytų duris. Kalbų tinklais taip pat galima keisti jų išvestį – tarkime, sukeisti įvardžių lytį verčiant iš vienos kalbos į kitą. Mes pradedame suteikti asmeniui galimybę atlikti intervencijas, kad sukeltų skirtingus rezultatus, sako Bau.

Dabar komanda išleido programėlę pavadinimu GANpaint kuris paverčia šį naujai atrastą gebėjimą meniniu įrankiu. Tai leidžia įjungti konkrečias neuronų grupes, kad būtų galima piešti pastatų scenas žolinguose laukuose su daugybe durų. Be savo kvailumo kaip žaismingo išleidimo, jis taip pat byloja apie didesnį šio tyrimo potencialą.

AI problema yra ta, kad prašydami jo atlikti už jus užduotį, jūs suteikiate jai didžiulį pasitikėjimą, sako Bau. Jūs pateikiate savo indėlį, jis mąsto „genialiu“ ir duoda jums tam tikrą rezultatą. Net jei turėtumėte žmonių ekspertą, kuris yra labai protingas, taip pat nenorėtumėte dirbti su jais.

Naudodami GANpaint pradedate nuplėšti juodosios dėžės dangtį ir užmegzti tam tikrus santykius. Galite suprasti, kas atsitiks, jei tai padarysite, arba kas atsitiks, jei tai padarysite, sako Hendrikas Strobeltas, programėlės kūrėjas. Kai tik galėsite žaisti su šia medžiaga, įgyjate daugiau pasitikėjimo jo galimybėmis ir ribomis.

Sutrumpinta šios istorijos versija iš pradžių pasirodė mūsų AI informaciniame biuletenyje „Algoritmas“. Jei norite, kad jis būtų pristatytas tiesiai į jūsų pašto dėžutę, užsiprenumeruokite čia nemokamai.

paslėpti