26

Искусственный интеллект попытался создать изображение кота. Неудачно.

Искусственный интеллект попытался создать изображение кота. Неудачно. Кот, Искусственный интеллект, Нейронные сети, Stylegan, Картинки, Искусственные, Неудача, Видео, Длиннопост

Искусственный интеллект, использующий нейронную сеть, сделал попытку создать изображение кота «с нуля». Результаты оказались котострофичными.


Ранее нейросеть более чем успешно справилась с аналогичной задачей, создавая, в частности, лица человека, причем отличить искусственно созданное изображение от настоящего лица не удается.


За основу были взять фотографии реальных людей, а для генерации изображений использовался алгоритм StyleGAN. Работой занимались два независимых потока. Один генерировал изображения, а второй – оценивал результат и сравнивал его с тестовыми изображениями.

Алгоритм анализировал исходные изображения, разделял лица в соответствии с заранее заданным списком стилей, в частности, положение головы, возраст, цвет кожи, форма глаз, носа, рта и т. п. После того, как все составные части были распознаны, алгоритм мог создавать на их основе новые лица самостоятельно, без участия человека. В результате получились фотореалистичные изображения, неотличимые от реальных.


После этого была предпринята попытка выполнить ту же работу с кошачьими – получить реалистичные фото котиков, созданные компьютером. В качестве исходных данных использовались тысячи фото разнообразных котов и кошек, и алгоритм должен был работать так же, как и в случае с изображениями людей.


В результате получились довольно жуткие изображения животных, у которых деформированы головы, количество глаз и лап, порой, не соответствовало оригиналу, а тела могли принимать весьма замысловатые формы и размеры.

Искусственный интеллект попытался создать изображение кота. Неудачно. Кот, Искусственный интеллект, Нейронные сети, Stylegan, Картинки, Искусственные, Неудача, Видео, Длиннопост

Правда, исходные данные не вполне соответствовали тому, что было при генерации человеческих лиц. Если на фото людей были только головы, причем все они были сфотографированы в одном ракурсе и с одним положением головы, изображения котов были самыми разнообразными - от портретов «морды лица» до фото целиком кота «в интерьере».

Проблема оказалась в том, что распознать кота на исходной фотографии оказалось для алгоритма StyleGAN не всегда просто, т. к. на одном изображении был один кот, на другом – несколько, или даже в компании с человеком.


Все это не позволило алгоритму точно понять, как же в действительности выглядит кот. Как таковой, алгоритм может хорошо анализировать предоставленные эталонные фотографии. Сгенерировать точное изображение меха, его текстуру, воспроизвести, например, форму кошачьего уха и прочие мелкие детали, но вот собрать все это воедино не удалось.


«Нейронная сеть не понимает, что такое кошки. Она не понимает, сколько у них ног. На самом деле неясно, сколько у них глаз или куда уходит вся их анатомия»,

- заявляют разработчики.


Ист.

Найдены дубликаты

+7
Закономерно, коты же это жидкость.
Иллюстрация к комментарию
раскрыть ветку 2
+1

Мягкая...

раскрыть ветку 1
+2

впрочем, ничего нового

Иллюстрация к комментарию
+3

Совершенству нет подобия

+2

Если бы вы видели, как я рисую кота...

Да по сравнению со мной эта нейросеть просто Васнецов)))

+1
Кот устроен сложнее человека!
+1

Это капча будущего - нарисуйте Котика, чтобы доказать, что вы не робот ))))

Похожие посты
4983

Нейросеть Гугл.Брейн научилась создавать 3D модели достопримечательностей из тысяч фотографий туристов!

Видео без звука.

Отсюда - https://redd.it/i731rp

1721

Прокрутил фотку через Pantomime, помог Белле лучше сыграть в "Сумерках"

Увидел у @ProfessorDowlell сервис pantomime.it . Там можно загрузить фото себя, свой собаки и всех кого хочешь и заставить изображать самые популярные эмодзи. Подумал, что это точно поможет Белле из сумерек.

Прокрутил фотку через Pantomime, помог Белле лучше сыграть в "Сумерках" Сервис, Искусственный интеллект, Deepfake, Гифка, Кристен Стюарт, Эмоции, Нейронные сети, Актеры и актрисы
Прокрутил фотку через Pantomime, помог Белле лучше сыграть в "Сумерках" Сервис, Искусственный интеллект, Deepfake, Гифка, Кристен Стюарт, Эмоции, Нейронные сети, Актеры и актрисы
Прокрутил фотку через Pantomime, помог Белле лучше сыграть в "Сумерках" Сервис, Искусственный интеллект, Deepfake, Гифка, Кристен Стюарт, Эмоции, Нейронные сети, Актеры и актрисы
1855

Ответ на пост «Яндекс обновил голос в русском переводчике. ( голос звучания )» 

Недавно был пост про то, что синтезируемый голос уже практически не отличим от человеческого.

Вот еще несколько примеров того, какими могут быть голоса в переводчике.

27

Некачественный ошейник

Заказала я ошейник коту с биркой чтоб не потерялся https://a.aliexpress.ru/_eMke8l
Сперва была довольна и ошейником и гравировкой номера моего телефона. Но затем оказалось, что ошейник можно легко снять, если держать кота за него.

Некачественный ошейник Кот, AliExpress, Красный ошейник, Неудача

Но мало того, спустя пару тройку недель кот снял ошейник сам а в промежутке чесался. Оказалось краситель остался на шее - на фоте ниже розовый след от красного ошейника.

Некачественный ошейник Кот, AliExpress, Красный ошейник, Неудача

Жаль, придется покупать другой, как только найду ошейник, чтобы бирку с него снять и переместить на новый. Да, кот ошейник снял и спрятал, во избежание)

Показать полностью 1
89

В честь сорокалетия Pac-Man, нейронная сеть Nvidia воссоздала эту игру с нуля

В честь сорокалетнего юбилея Pac-Man, нейронная Nvidia создала клон этой игры с нуля, просто изучая 50,000 чужих игр (записи видео с экрана и нажатия игроками кнопок на клавиатуре). Речь идет не только о создании играющего интеллекта, но и самой игры целиком - включая графику, механику, и звук - без участия программистов.

Это является первой удачной попыткой применения ИИ для самостоятельной разработки движков игр. В отличии от процедурной генерации, где вручную созданный алгоритм может генерировать случайный контент, здесь не только контент, но и сам алгоритм тоже создан ИИ.


В будущем, исследователи Nvidia полагают, что подобные алгоритмы смогут помочь в разработке и более сложных игр, а так же неигровых применений, таких как симуляторы для автономного вождения.

Показать полностью 1
67

Дружу кошек, без регистрации и смс

Дружу кошек, без регистрации и смс Кот, Дрессировка, Карантин, Дружба, Неудача, Длиннопост

Временно приютили кошку подруги, которая подальше от вируса в деревню уехала. У нас своя, 8 лет, породистая шотландка (владельцы поймут), сучка редкостная, характерная, но хоть воспитанная, вторая демон во плоти, 4 года, смесь британца с египетской мау, шило в жопе, агрессор тот еще. Вобщем включил чувака с энимал плэнет, который там кошек неадекватных приручал, че еще на карантине делать, ну и планомерно, потихоньку дружу их. Сегодня второй раз играли вместе (бегали друг за другом, не пытаясь разодрать оппонента). Даже спали в паре сантиметров друг от друга. Захотел прогресс сфотать и отправить подруге, как я их вместе держу на руках, итог ниже)

Дружу кошек, без регистрации и смс Кот, Дрессировка, Карантин, Дружба, Неудача, Длиннопост
Дружу кошек, без регистрации и смс Кот, Дрессировка, Карантин, Дружба, Неудача, Длиннопост
Дружу кошек, без регистрации и смс Кот, Дрессировка, Карантин, Дружба, Неудача, Длиннопост

Слева моя 6.4кг, справа чужая, но уже родная, вес неизвестен, потому что на весах не стоит))

Показать полностью 3
1627

Искусственный интеллект создал новый мощный антибиотик

С каждым днём возможности ИИ всё чаще привлекаются учёными, исследовательскими лабораториями и медиками, поскольку алгоритм работы нейронных сетей позволяет в максимально короткие сроки найти решение поставленной задачи, на которое у человека ушли бы десятилетия. Очередным достижением «цифрового мозга» в области медицины стало открытие нового антибиотика, по эффективности превосходящего существующие аналоги.

Искусственный интеллект создал новый мощный антибиотик Антибиотики, Ученые, Искусственный интеллект, СМИ, Mit, Нейронные сети

По данным исследователей Массачусетского технологического института (MIT), искусственный интеллект был настроен таким образом, чтобы всего за несколько дней провести анализ 100 миллионов химических веществ. В ходе изучения нейронные сети позволили выявить вещество со свойствами антибиотика.

Определив потенциально новый нейтрализатор бактерий, учёные опробовали его на мышах. Эксперимент продолжался в течение 30 дней, после чего исследователи пришли к выводу, что эффекта резистентности к новому веществу у бактерий нет, а значит найденный искусственным интеллектом антибиотик оказался эффективнее уже реализуемых в аптеках препаратов.

«Наш подход выявил эту удивительную молекулу. Возможно, она является одним из наиболее мощных антибиотиков, которые были обнаружены за всю историю медицины. Новое вещество мы назвали "галицином"», —  рассказали исследователи.

По мнению одного из соавторов разработки Джеймса Коллинса, использование ИИ может стать перспективным направлением в фармакологии, поскольку нейронные сети позволяют значительно уменьшить расходы на исследования антибиотиков, тем самым снижая их себестоимость.

Источник: http://4pda.ru/2020/02/22/368319/

69

Нейросети. Часть 2. Как работают нейросети

Всем привет. Это вторая часть обзора работы нейросетей. Если интересно, то можно для начала почитать первую часть, А если лень читать, то можно посмотреть видео, в котором все три части сразу.


Принцип работы искусственных нейросетей инженеры не выдумали с нуля. Что бы заново не изобретать велосипед, программисты решили взять метод опробованный природой. Нагло слизать принцип работы мозга у живых существ. Искусственные нейроны в виртуальности работают ровно так же как и нейроны в головном мозге в реальной жизни. Давайте разбираться.

Нейросети. Часть 2. Как работают нейросети Нейронные сети, Нейроны, Искусственный интеллект, Длиннопост

Посмотрите на рисунок, это не печеночный сосальщик, как многие подумали. Это схематичное изображение нейрона. Нейрон – это клетка нашего с вами организма, например. Те самые нервы которые «не восстанавливаются». Принцип его работы, как и всё гениальное довольно прост. На входы нейрона, которые называются дендритами, приходят сигналы с других нейронов. Эти сигналы обрабатываются в теле нейрона, которое называется «сома». Обработанный сигнал передаётся на выход нейрона, который называется «аксон». Вот и всё. У каждого нейрона как естественного, так и искусственного может быть множество входов, но только один выход. Место соединения дендрита и аксона называется синапс. Нейроны и дендриты принято называет серым веществом, а аксоны – белым. Если сравнивать с компьютером, то серое вещество это процессор, жесткий диск и, например, видеокарта. А белое вещество это провода и электропроводящие цепи на материнской плате. Известно что не только количество нейронов (серого вещества) влияют на интеллектуальные способности особи, но и количество синапсов, а так же взаимное расположение синапсов относительно друг друга. Т.е. способ организации нейронов между собой.


Вот мы плавно подошли к термину из заголовка - нейросеть. Множество нейронов соединённых между собой и называют нейронной сетью. Если мы написали программу, в которой сымитировали работу биологического нейрона, то это будет искусственная нейросеть. Большинство средств разработки классических приложений, не имеют каких либо специальных методов для работы с нейросетями. И нейрон написанный на языке c# может выглядеть например вот так:

Нейросети. Часть 2. Как работают нейросети Нейронные сети, Нейроны, Искусственный интеллект, Длиннопост

Не нужно сейчас думать что всё это означает. Просто вы должны понимать что для написания нейросетей вам не потребуется какой-нибудь супер-компьютер или специальное программное обеспечение. Достаточно вашего компа и экселя. Многие кстати не знают, что данное средство работы с таблицами имеет встроенный компилятор (среду разработки программ).


А теперь давайте разберём строение и работу искусственного нейрона. У него как мы уже знаем есть вход, он может быть один или их может быть несколько. На вход приходит некий сигнал, от другого нейрона или из датчика это не важно. Сигнал представляет собой некое число, чаще всего это число должно имеет значения от 0 до 1. Для этого все значения, которые прилетают на входы предварительно нормируют. Это означает что все они будут причёсаны под одну гребёнку. Допустим на нейрон управления шарниром робота, приходят несколько значений. В том числе градус поворота предыдущего шарнира α=31, и масса топлива m=57. Нормировать мы можем следующим образом. Нужно знать максимальное значение угла поворота шарнира, и максимальный запас топлива. Предположим, они будут αMax=45, mMax=80. Мы можем придумать очень простое правило нормирования, разделив текущее значение на максимальное. И получим на первом входе In1=31/45=0.69, а на втором In2=57/80=0.71. Заметьте, что значения на входах при таком способе нормировки никогда не будут выходить за пределы от нуля до единицы. Если нам не известны максимальные значения, мы можем просто единицу разделить на сумму входящего значения и единички, и так же получим нормированное значение от нуля до одного. Оба этих варианта работают для входящих значений больше либо равных нулю. Говоря в общем, можно юзать нейросети и не нормируя входящие параметры, но если вы точно уверены, что всё будет работать и так. Если не уверены, или лень над этим думать – нормируйте.

Нейросети. Часть 2. Как работают нейросети Нейронные сети, Нейроны, Искусственный интеллект, Длиннопост

Далее нормированный сигнал умножается на очень волшебное число, которое чаще всего называют весом данного входа. Мы к нему неоднократно вернёмся, ибо он является главным механизмом обучения нейросети. Итак мы перемножаем значения входов на веса каждого входа. Опять же для примера возьмём вес на первом входе 0,5, на втором 0,25. Получаем


In1*W1=0.69*0.5=0.35, In2*W2=0.71*0.25=0.18.


Эти два значения придут в сому нейрона, или как её ещё называют функция активации. А дальше функция активации уже будет решать что делать с этими числами. Самый простой пример функции активации – это шаговая или пороговая функция. Если сумма всех значений пришедших с каждого входа, больше чем некое число, то на аксон (выход нейрона) улетит единица, в противном случае нолик. Давайте от балды назначим шаговую функцию с порогом 0,5. Это значит что если сумма со всех входов будет больше чем 0,5, то на выходе будет 1. Рассчитаем для нашего примера.


0,35+0,18=0,53

Нейросети. Часть 2. Как работают нейросети Нейронные сети, Нейроны, Искусственный интеллект, Длиннопост

Это больше чем 0,5, результат работы этого нейрона будет равен 1. Если вы только начали изучать нейросети, то вам более чем достаточно данной функции активации. Она очень проста и её выполнение процессор производит очень быстро. Но в большинстве прикладных нейросетей используют знаменитую сигмоиду. Она всем хороша, и нормирует и сглаживает, и даже работает с отрицательными значениями на входах. Единственный минус, она довольно трудозатратна для компа, особенно при высоких значениях суммы со всех входов. Вот вам ссылочка на сигмоиду и другие функции активации.


Так же я не сказал, что чаще всего на один из входов приходит одно особенное значение, всегда равное единичке помноженной на вес этого входа. Это значение называется нейрон смещения. Для чего оно немного позже.


В целом это всё. Придумайте процедуру для соединений нейронов, придумайте схему их соединения и получите нейросеть.


Простейшая нейросеть может иметь на пример вот такой вид:

Нейросети. Часть 2. Как работают нейросети Нейронные сети, Нейроны, Искусственный интеллект, Длиннопост

Зелёные – входные нейроны, голубые нейроны скрытого слоя, жёлтый выходной нейрон. Количество нейронов для каждой конкретной нейросети разумеется будет меняться. У каждого из нейронов любого слоя буду свои входы и выходы. Количество входов и функция активации, выбирается из конкретной задачи.


Давайте на примере рассмотрим, на мой взгляд, самую простую и понятную нейросеть. Она будет определять какую цифру мы написали. Я могу нарисовать двойку разными способами, и каждый из вас поймет, что это именно двойка, но вот для компьютера работающего только на классических алгоритмах, понять это почти непосильная задача. Поэтому мы и воспользуемся нейросетью. Каждая картинка имеет разрешение 16х16 пикселей, значит всего у нас будет 256 пикселей. Это число и будет ровняться количеству входных нейронов в нашу нейросеть. Сигнал от каждого пикселя будет связан со входным нейроном. Если пиксель будет закрашен, то результат работы входного нейрона будет единичка, в противном случае нолик.


Давайте для примера возьмём три случайных пикселя. В двух из них цвета нет, значит входные нейроны этих пикселей выдадут нолики, а один из пикселей закрашен, значит результат работы входного нейрона будет единичка. Ещё раз замечу, я случайно выбрал три входа, общее их количество 256, с каждого пикселя на каждый из 256-ти входных нейронов придёт или единичка или нолик.

Нейросети. Часть 2. Как работают нейросети Нейронные сети, Нейроны, Искусственный интеллект, Длиннопост

.


Далее добавим 10 нейронов следующего слоя, для них выходы входного слоя превратятся во входы. Получим 10 нейронов у каждого из которых 256 входов. Каждый из добавленных нейронов будет пытаться найти свою цифру. Нейрон №0 попытается определить 0 на картинке, нейрон №1, будет отвечать за цифру один, и так далее.

Нейросети. Часть 2. Как работают нейросети Нейронные сети, Нейроны, Искусственный интеллект, Длиннопост

Посмотрите внимательно на организацию нейросети. Каждый входной нейрон (зелёный кружок) передаёт одинаковый сигнал, на каждый вход для нейрона следующего слоя (синий кружок). Но у каждого из синих нейронов будет разный вес на его конкретном входе. Например, на первом входе у первого нейрона может быть вес 0,1, а на первом входе второго нейрона вес может быть 0,9. Следовательно, каждый из десяти нейронов после переработки сигналов входа и переваривания их в функции активации, выдаст свой уникальный результат, при совершенно одинаковых значениях на каждом из 256-ти на входных нейронах.


И ещё раз. Функция активации у каждого нейрона будет одинаковая, а вот веса на входах будут разные. Напомню что вес входа это число, на которое умножается сигнал со входа. Т.е. отличаться нейроны будут исключительно этими весами. На этом этапе, встаёт вполне разумный вопрос. Как изначально заполнить веса нейронов? А вот как. Веса для каждого входа каждого нейрона заполним от балды. Вы не ослышались, мы просто заполним их случайными числами, и это не мой бзик, поверьте так делают и настоящие гуру мира нейросетей.


Всё, наша нейросеть готова.


Далее мы с вами будем показывать нейросети картинки с разными цифрами. Она будет перемножать суммировать и бог знает, что ещё делать с циферками пришедшими на входы, и каждый из десяти нейронов выплюнет в результате некое число. Мы найдём среди них самое большое (не забываем что в данном случае шаговая функции активации уже не сработает). Номер нейрона выдавший самое большое число, а следовательно победившего в этой схватке, и будет ответом на вопрос «какое число на картинке». Ведь помните у нас, как раз 10 нейронов, и каждый отвечает за некое число. Скорее всего ответ будет неверный.

Нейросети. Часть 2. Как работают нейросети Нейронные сети, Нейроны, Искусственный интеллект, Длиннопост

В конкретном примере, максимальный результат выдал нейрон отвечающий за цифру один, хотя должен был победить нейрон 2. В случае если нейросеть не узнала число, мы правим веса на нейроне победителе, чтобы он не лез куда его не просят, а так же на том нейроне который должен был победить, чтобы он стал поактивней. Как именно мы правим веса нейронов немного позже. Так мы будем нянчится с нейросетью довольно долго. Ну или просто сбагрим её другой программе, которая знает ответы на вопросы и сделает всё за пару секунд, в любом случае рано или поздно мы обучим нашу нейросеть. И для проверки покажем ей такой рисунок, которого она никогда не видела ранее в процессе обучения, на котором тоже изображена циферка. Если нейросеть угадала, то она считается обученной, если нет, отправляем все веса в утиль и учим заново.


Вот и всё. Согласитесь это совсем не сложно. Проблема в том что ни одна нейросеть не будет работать сразу после создания. Вообще ни одна. Всё дело в том что любую сеть нужно сперва обучить. Обучением нейросети называется подгонка этих самых волшебных весов на входах нейрона к нужным значениям. И способов обучения существует довольно много. Чтобы не раздувать и без того большую статью, я расскажу о способах обучения как-нибудь в другой раз.


Продолжение, в котором мы приступим к практике, следует. Ну или просто посмотрите ролик)))

Показать полностью 7
234

Забавная, но хамоватая нейросеть развешивает ярлыки.

Hовое рaзвлeчeниe интepнeта — ImageNet Roulette. Этo ceть aнaлизируeт фотогрaфии, нaxoдит нa ниx людeй (и не только) и пытaeтся пoнять, кто же изoбражен нa кадpe.


Эта нейросеть была создана программистом Лейфом Ригом для художественной выставки. Она посвящена истории обучения искусственного интеллекта с помощью фотографий. Программа призвана показать, насколько забавными могут быть выводы, сделанные нейросетями по одному снимку.


Несколько примеров:

Дeйeнepиc Тapгapиен

Вдoва, жeнщина, лишившaяcя мyжa и нe вышедшaя замyж пoвтopнo.

Забавная, но хамоватая нейросеть развешивает ярлыки. Нейронные сети, Юмор, Люди, Кот, Длиннопост

Талос

Пoпyгaй, пoдрaжaтeль, нe пoнимaющий тoгo, чтo oн делaет.

Забавная, но хамоватая нейросеть развешивает ярлыки. Нейронные сети, Юмор, Люди, Кот, Длиннопост

Гeральт

Пpофeccионaл, чeлoвeк, кoтopый знaeт, кaк пpавильнo чтo-тo дeлaть.

Забавная, но хамоватая нейросеть развешивает ярлыки. Нейронные сети, Юмор, Люди, Кот, Длиннопост

Патриoт и Cтapлaйт

Лицeмeр, придерживaющийся убeждeний, в которыe oн нe вepит, и cкрывaющий иcтинныe мoтивы и пpoстo молодaя дeвyшка.

Забавная, но хамоватая нейросеть развешивает ярлыки. Нейронные сети, Юмор, Люди, Кот, Длиннопост

Apнoльд Шваpцeнeггep

Пpeдставитeль дpeвниx геpмaнцев, жившиx в чeтвepтoм вeкe нaшей эpы.

Забавная, но хамоватая нейросеть развешивает ярлыки. Нейронные сети, Юмор, Люди, Кот, Длиннопост

Тaнoс

Пpoфeссиoнальный укpотитель лoшaдeй.

Забавная, но хамоватая нейросеть развешивает ярлыки. Нейронные сети, Юмор, Люди, Кот, Длиннопост

Кианy Pивз и Хидeо Koдзимa

Некyрящий чeлoвeк и нepд, котоpого высмeивaют зa пpилежную yчебy.

Забавная, но хамоватая нейросеть развешивает ярлыки. Нейронные сети, Юмор, Люди, Кот, Длиннопост

...И мой кот

Робкий беззащитный простак, на которого охотятся.

Забавная, но хамоватая нейросеть развешивает ярлыки. Нейронные сети, Юмор, Люди, Кот, Длиннопост

Развлекайтесь: https://imagenet-roulette.paglen.com/

Показать полностью 7
Похожие посты закончились. Возможно, вас заинтересуют другие посты по тегам: