Многие учёные приходили к важнейшим для науки выводам как бы невзначай. Возможно, и ценность экспериментов, о которых мы рассказываем сегодня, станет понятной только через какое-то время, а пока предлагаем читателям познакомиться с компьютерным алгоритмом, который создаёт собственную палитру цветов.
Ложка дёгтя
Исследовательница Джанелл Шейн (Janelle Shane) в течение нескольких месяцев проводила эксперименты с нейронными сетями – отдельным видом ПО для машинного обучения, и вдруг компьютер предложил ей добавить хрен в шоколадный торт. Предложение не появилось с бухты-барахты. Вдохновлённая Томом Брэвом (Tom Brewe), ещё одним исследователем AI-алгоритмов, Шейн неоднократно просила свою нейронную сеть придумать рецепты для приготовления блюд. Она давала сети тысячи кулинарных книг, а затем просила генерировать новые, похожие тексты. Вся «магия» нейронных сетей заключается в том, что хотя компьютер и не понимает рецепт тем же сенсуальным способом, каким воспринимает его человек, в конечном итоге он может выдать что-то квазиреалистичное.
Это и делал алгоритм Шейн. Он предложи ей смешать масло, сахар, яйца, молоко, порошок для выпечки, какао, экстракт ванили и арахисовое масло с одной ложкой хрена. После этого компьютер порекомендовал «сварить» всё это в духовке (у нейронной сети всегда были проблемы с глаголами). Шейн рассмеялась и опубликовала об этом твит. Но после того как другой исследователь искусственного интеллекта ответил, что рецепт оказался достаточно удачным, она сама воспользовалась им и приготовила блюдо для небольшой домашней вечеринки. Стоит отметить, что Шейн – не профессиональный исследователь AI-алгоритмов. Она работает с лазерными лучами в небольшой исследовательской компании в штате Колорадо, США. Но свободное время посвящает как раз искусственному интеллекту.
Эксперимент с цветами
В конце мая этого года она сделала публикацию о ещё одном эксперименте: Шейн задала нейронной сети около 7700 цветов краски Sherwin-Williams. Её интересовало: сможет ли сеть изобрести новые цвета и соответствующие названия к ним?
Сеть попыталась:
И выдала: «Caae Brae 228 128 116», «Caae Blae 117 118 115», «Saae Ble 127 117 126» и «Caae Blae 127 125 118».
Рекуррентные нейронные сети «учатся» путём многократной обработки данных, предложенных им. Вместо типичной компьютерной программы, которая запускает определённые предварительно заданные функции в большом наборе данных, нейронные сети изучают, как выглядят наборы в вероятностном смысле. По мере того, как они готовят эту модель, они выдают новые приблизительные значения набора данных — тех, которые не были включены в исходный набор, но которые можно было бы включить.
В случае с типом программы, которую использует Шейн, он учится моделировать посимвольно: определяет, какой символ наиболее вероятен для определённого места, затем переходит к следующему и т.д. Следовательно, вышеуказанный контрольный пункт, — тот, в котором сеть узнала, что «а» и «е» являются буквами, которые часто идут вместе; но на этом её познания закончились.
С третьей или четвёртой попытки нейронная сеть, с которой экспериментировала Шейн стала лучше моделировать названия и в некоторых названиях можно было уловить логику и совпадение с цветом: помадно-красный; кораллово-серый; пиратский белый; вурдалаково-розовый; машинный серый; апельсиновый загар; пивной белый; домашний коричневый и т.д.
Алгоритм также начал выдавать интересные словосочетания: «Rose Hork», «Burf Pink» и он смог вычислить, какие цвета совпадают со своими названиями: «Navel Tan» – это действительно цвет загара, «Horble Gray» – оттенок серого, а «Hurky White» – белый.
Но успех сопутствовал технологии далеко не всегда. Обратите внимание, что «ледяной серый» – это горчичный жёлтый цвет:
«чёрная рука»; «лобковый серый»; «перегоночный фиолетовый»; «ледяной серый»; «серый поршень»; «синеватый»; «болотно-коричневый» и т.д.
Выводы
В конечном счёте, исследовательница отметила следующие особенности своей нейронной сети:
- Ей особенно нравятся коричневый, бежевый и серый цвета;
- Нейронная сеть очень скверно справляется с придумыванием названий цветов.
Примеры названий цветов, созданных AI-программой. «Летучей мыши» достался розовый оттенок, а другую краску алгоритм назвал «Тестирование»
«Нейронная сеть не имеет понятия о цветовом пространстве и не осознаёт человеческое восприятие цвета», – рассказывает Шейн. Вместо этого она обрабатывает цвета по их RGB-значениям: сочетания красного, зелёного и синего, которые объединяются в каждом оттенке. Алгоритм действительно видит цвета не как число за раз, а как цифру за раз. Шейн полагает, что именно в этом причина того, что нейронная сеть неправильно определяет цвета и называет розовым оттенок, который не имеет к розовому никакого отношения.
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:
Источник:The Atlantic |