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AI能有多污?要看你喂它吃什么

2018-4-2 13:42| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 19443| 评论: 0|来自: 量子位

摘要: 一直感觉,GAN (生成对抗网络) 这个名字隐隐有些污,还以为是我自己的问题。但这一次,发现开车不止不分国界,也能在人类和AI之间薪火相传。这是一种无需言传的技能Robbie Barrat虽然刚刚高中毕业,但驾龄已经不短了 ...

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一直感觉,GAN (生成对抗网络) 这个名字隐隐有些污,还以为是我自己的问题。

但这一次,发现开车不止不分国界,也能在人类和AI之间薪火相传。
这是一种无需言传的技能
Robbie Barrat虽然刚刚高中毕业,但驾龄已经不短了。他日常给AI投喂各种各样的画作,然后让AI自己画。

进行无监督学习的GAN,是神经网络界的小学霸。它的两个网络各司其职,一个是Generator (G) ,画师,另一个是Discriminator (D) ,鉴赏家。

G会生成一些画,来让D感到困惑,分不清哪些是G画的,哪些是人类真正的画作。通过时间的推移,G的画会和人类的作品越来越接近,而D的分辨能力也会越来越强。

晦明变化者,山间之朝暮也
一开始,Barrat用比较平和的自然风景喂养AI,或繁茂或萧瑟。它画出来的也是大树、小花、小草之类组成的图景。

不过,少年的热情并不止于此。他还想看看,用数以千计的果体肖像画喂养长大的GAN,会获得怎样的图画生成技能。

Barrat得到了一系列“超现实主义”佳作,部分如下图。依他所说,AI画出的肉体呈现不规则的水滴状,就好像快要在炎热的天气里融化了。

入口即化系列
关于技术部分,他说有时候GAN会陷入如一种叫做“局部极小值 (local minima) “的窘境。这时,G和D的日常仍然是互相伤害,但它们会通过某种方式,让双方并不随时间的推移提升自己的能力——

比如,G画的某一幅图顺利骗过了D,便一直画同一幅图,且能持续骗过D。如此一来,在一段时间之内,G和D便无法获得有效的自我提升。

虽然训练难度很大,但从结果来看,少年深感孺子可教。
切颗脑 (左) 与半兽人 (右)
那么问题来了,因为程序猿是男生,所以养大的AI才比较关注躯体的部分么?再看看它画里的脸,一直在毁容,从未被修复。毕竟,按照通常的定义,“肖像”还是要以面部为重吧。

从这一点上看,罗格斯大学的小伙伴们去年发布的AI训练成果,似乎要优秀一些。
不过依然是手术失败的画风

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