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人工智能也可以作画了或助力智能家居

发布时间:2019-08-15 18:07:43

  Facebook和Google正在创建巨大的神经络 人造大脑,它能识别数码相片里面的人脸、汽车、建筑物和其他对象,但它并不是只能做这些事。它还能识别口语,将一种语言翻译成另一种语言,识别广告以及教机器人拧螺丝。如果你把这些大脑颠倒过来,你不仅可以教它们识别图像,你还可以用有趣的方式教它们创建图像。

  Facebook在上周五透露,他们正在教这些神经络自动创建一些小图像,例如飞机、汽车和动物,这些图像极具迷惑性,人们看了之后,会觉得这是真实的。 模型可以识别一些不自然的图像,比如电视上的白色噪点,或一些抽象的艺术图像,或是你相机上的图像 ,Facebook研究员Rob Fergus说道, 它可以理解图像是如何构成的。

  同时,Google的科学家则走向另外一个极端,他们利用神经络将真实的相片转变成有趣的虚幻相片。 这将会形成一个反馈循环:如果一朵云看起来就像一只小鸟,那么这个络就会让它看起来更像一只鸟 ,Google在一个博客中阐述了这个项目。

  从某种程度上,这些其实都是一些小把戏,特别是Google的反馈循环,它只是引起人们的幻觉。还有Facebook的假图片,其实只有64x64像素。但从另一个层面上,这些项目也是一种改善神经络的方法。计算机视觉公司Dextro的CEO David Luan说, 这个项目能让我们更好地了解我们的络实际上是怎么学习的。

  Fergus和另外两位Facebook研究员透露了他们的 图像生成模式 ,这个系统用了两个神经络,一个用来识别自然图像,而另一个用来 愚弄 对方,前者得不断地检测是否被后者愚弄,它们互相反馈,最终能产生一个相当现实的图像。

  根据Fergus介绍,这个项目可以用来修复一些老化的真实照片,另外,该项目让所谓的 无监督机器学习 向前迈进了一步,换句话说,即使没有研究人员提供明确的指导,它也可以帮助机器学习。

  不过当前系统依然需要一些监督 ,Luan说道,但他相信Facebook的论文 neat work 以及Google研究人员正在做的工作,可以帮助我们了解神经络的行为。

  神经络由很多层人工神经元组成,它们互相协作,虽然这些神经元能非常顺利地执行某些任务,但是我们不明白其中的工作原理。 神经络的挑战之一,是精确地了解每一层是如何运作的 ,Google在其博客中说道,但该公司没有进一步讨论其图像生成工作的原理。

  Google解释道,把神经络颠倒过来,然后使它们生成图像,这样就可以更好地理解它们的运作方式了。Google要求其络放大它在图像中的一些发现,有时只是放大一个图形的边缘,有时候放大一些更复杂的东西,例如一座塔在地平面的轮廓,一棵树的枝干。在每种情况下,研究人员都能很好地了解这个络所看到的东西。这项技术能帮助研究人员了解神经络如何执行不同难度的任务,有助于提高络体系结构,并检查络在训练中所学到的东西。

  另外,像Facebook的工作,这有点酷,有点奇怪,甚至有点可怕。

  总的来说,想让计算机能更好地识别什么是真实的,我们还得付出更多的努力。

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