Учёные заявляют, что ИИ теперь самостоятельно может воспроизвести то, что увидел.
Исследователи из лаборатории MIT-IBM Watson AI Lab утверждают, что генеративная сеть GAN теперь способна осмысливать увиденное и воспроизводить это. Это, по мнению учёных, позволит понять механизм того, как искусственный интеллект способен думать, рассуждать и даже осознать себя. Но обо всём по порядку.
Учёные начали исследовать механизм обучения GAN, предоставляя ему различные фотографии пейзажей: деревьев, травы, зданий, неба. Они хотели посмотреть, научится ли он организовывать пиксели во что-то имеющее форму. Важно подметить, что учёные ни капли не объясняли программе то, как это всё делать. Учёные были шокированы, когда поняли, что ИИ самостоятельно научился это делать. Включая и выключая различные искусственные нейроны, GAN смог нарисовать то, что о чём думал. Исследователи обнаружили отдельные кластеры нейронов, которые научились представлять, например, дерево. Другие группы представляли траву, в то время как ещё одни представляли стены или двери. Другими словами, искусственному интеллекту удалось сгруппировать пиксели дерева с пикселями двери независимо от того, как эти объекты меняли цвет на фотографиях.
Но и это ещё не всё. Помимо всего прочего, GAN, казалось, знал, какую дверь покрасить в зависимости от типа стены, изображенной на картинке. Иными словами, он бы нарисовал дверь в грузинском стиле на кирпичном здании, если бы увидел поблизости обилие грузинской архитектуры. Массивную каменную дверь он бы изобразил, увидев, например, готические шпили. Он также отказался рисовать какие-либо двери на кусочке неба. Не узнав о них от учёных, GAN каким-то образом самостоятельно понял некоторые невысказанные истины о мире. Возможность определить, каким кластерам соответствуют какие концепции, позволяет контролировать выход нейронной сети.
Теперь команда выпустила приложение под названием GANpaint, которое превращает эту вновь обретенную способность в художественный инструмент. Это позволяет пользователю включать определённые кластеры нейронов, чтобы рисовать сцены зданий на травянистых полях с множеством дверей. Это феноменальный прорыв, который говорит об огромном потенциале этого исследования. Опробовать программу в демо-версии и скачать в виде приложения можно абсолютно бесплатно по данной ссылке.
