Рождение Матрицы: искусственные нейронные сети научились создавать реалистичные лица людей и интерьеры спален

В «Матрице», в первой ее части, создавать виртуальный мир могла не только разумная компьютерная система, генерировать миниатюрный виртуальный мир могли и компьютеры «Навуходоносора», корабля повстанцев. Многим запомнилась девушка в красном, которая появилась в одной из симуляций — она и показана на картинке в анонсе. До создания подобной виртуальной модели реального мира нам (и нашим компьютерам) еще очень далеко. Но кое-что уже есть и сейчас.

Команда исследователей из компании Indico и Facebook создала нейронную сеть ^[1], способную «придумывать» реалистичные изображения. Кстати, об эволюции нейронных сетей можно почитать здесь ^[2]. Искусственная нейронная сеть (ИНС ^[3]) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Сейчас ИНС используются во многих сферах, включая прогнозирование, распознавание образов, работа с Big Data. Алек Рэдфорд (Alec Radford) из Indico и его коллеги решили обратить внимание на такую разновидность НИС, как генеративная состязательная сеть (generative adversarial network).

В такой сети одна часть системы пытается создать массив ложных данных для того, чтобы «обмануть» вторую часть. Идея состояла в том, что если постоянно повторять этот процесс, система научится создавать более качественные изображения.

Авторы исследования обучали систему на основе массива изображений спален. Затем систему просили создать собственные изображения. Чтобы убедиться в том, что система действительно создает оригинальные изображения, а не копирует их из базы данных, специалисты давали команду генерировать серию модификаций одного и того же изображения спальни — например, без окна, со столом или телевизором. Этот прием позволил убедиться в том, что система научилась генерировать интерьеры самостоятельно.

Кроме того, специалисты обучили систему создавать изображения, где одна важная часть (например, окно) чем-то заменена. К примеру, система заменяет окно телевизором, или камином. Это указывает на то, что система научилась «понимать», что представляет собой определенная часть интерьера.

Аналогичный принцип может быть использован и для других снимков, например, портретных фотографий. В другом эксперименте исследователи просили систему выделить фото улыбающейся женщины, затем добавить нейтральное выражение и «добавить» мужчину с нейтральным выражением. Цель — выделить концепцию «улыбки» и объединить ее с концепцией «мужчина».

В результате исследователи получали набор изображений улыбающихся мужчин.

Сейчас, к сожалению, размер изображений ограничен размером 32*32 пикселя, что делает работу системы более быстрой и эффективной. Следующий этап работы — перенос такой схемы на видео и аудио.

А после того, как будет добавлен еще и 3D эффект, плюс динамика, плюс дополнительные детали окружения, мы получаем полноценную «Матрицу». Или нет?

Автор: marks

Источник ^[4]