Dibujos hechos por una inteligencia artificial

Google prepara circuito un de retroalimentación en su red neuronal de reconocimiento de imágenes - que busca patrones en imágenes - para la creación de imágenes alucinatorias de animales, edificios y paisajes que pueden considerase hermosas e incluso aterradoras. ¿Qué sueñan las máquinas? Nuevas imágenes dadas a conocer por Google nos dan una respuesta potencial: paisajes hipnóticos de edificios, fuentes y puentes que se fusionan en uno solo. Las imágenes, fueron creados por la red neuronal de reconocimiento de imagen de la compañía, que se le ha "enseñado" a identificar características tales como edificios, animales y objetos en las fotografías. Fueron creados por la alimentación de una imagen en la red, para pedirle que reconocer una característica de él, y modificar la imagen para hacer hincapié en la función que reconoce. Esa imagen modificada se alimenta entonces de nuevo en la red, que se encarga de nuevo para reconocer las características y hacer hincapié en ellos, y así sucesivamente. Finalmente, el circuito de retroalimentación modifica la imagen más allá de todo reconocimiento. A un nivel bajo, la red neuronal podría ser la tarea más que para detectar los bordes en una imagen. En ese caso, la imagen se vuelve pictórico, un efecto que será inmediatamente familiar a cualquiera que tenga experiencia jugando alrededor con los filtros de Photoshop: Pero si la red neuronal tiene la tarea de encontrar una función más compleja - como animales - en una imagen, que termina generando una alucinación mucho más inquietante: En última instancia, el software incluso se puede ejecutar en una imagen que no es más que el ruido aleatorio, generando características que son totalmente de su propia imaginación. Esto es lo que sucede si una red tarea se centró en la búsqueda de características de construcción con la búsqueda y la mejora en una imagen sin rasgos: Las imágenes son impresionantes, pero son más que sólo para mostrar. Las redes neuronales son una característica común de aprendizaje automático: en lugar de programar de forma explícita una computadora para que sepa cómo reconocer una imagen, la compañía lo alimenta imágenes y lo deja componer las propias características clave. Es difícil saber qué características del software está examinando, y que se ha pasado por alto. Por ejemplo, pedir a la red para descubrir pesas en una imagen de ruido aleatorio revela que piensa que una mancuerna tiene que tener un musculoso brazo agarrándolo: "Una forma de visualizar lo que sucede es convertir a la red de cabeza y pedirle que para mejorar una imagen de entrada, de tal forma que para obtener una interpretación particular", añaden. "Digamos que usted quiere saber qué tipo de imagen se traduciría en" banana ". Comience con una imagen llena de ruido aleatorio, luego ajustar gradualmente la imagen hacia lo que la red neuronal considera un plátano ". El software de reconocimiento de imágenes que ya lo ha hecho en los productos de consumo. Nuevo servicio de fotos de Google, Google Fotos, cuenta con la opción de buscar imágenes con el texto: la introducción de "perro", por ejemplo, va a sacar todas las imágenes de Google puede encontrar que tiene un perro en ella (y en ocasiones las imágenes con otros mamíferos cuadrúpedos, así ). Así que ahí lo tienen: los androides no sólo sueñan con ovejas eléctricas; ellos también sueñan con fascinantes paisajes, multi colores.