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Facebook和Google的神经网络王国:真实与虚幻交织的

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Facebook和Google的神经网络王国:真实与虚幻交织的

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  据国外媒体报道,Facebook和谷歌正在创建规模庞大的神经元网络——人工大脑,其可以立即识别照片中人的面部、车辆、建筑物及其他对象。但该系统仍存在局限性。

Facebook的神经网络可以生成看似非常真实的图像

  该网络可以识别语音、将一种语言翻译成另一种、定向投放广告或者教会机器人开启瓶盖。如果将整个过程逆转,人们可以让该系统具备全新能力,不仅可以识别图像,而且可以创造图像。

FACEBOOK和谷歌正在建造巨大的神经网络-这些人造大脑可以马上识别人脸,汽车,建筑和数码照片里面的其他物体,但它们能做的还不止这些。

  6月19日,Facebook表示,其正在教授自家的神经元网络完成创建包括飞机、汽车及动物在内的图像的任务,在40%的情况下,这些图像足以让我们相信自己看到的是真实照片。据Facebook的人工智能研究员罗博·费格思(Rob Fergus)表示,该网络已经能够理解照片这一事物的原理与结构。

他们可以识别口语,将一种语言翻译成另一种;它们还能识别广告,或教机器人把螺钉帽放到瓶子里。如果你把这些大脑完全颠倒,你不仅可以教他们识别图像,还可以以相当有趣(但有时令人不安)的方式描绘图像。

美洲杯在线投注,  与此同时,来自谷歌的研究人员则正在进行截然相反的工作,他们通过神经元网络将真实的照片转换成某种超现实主义的风格。他们让机器识别照片中熟悉的模式,然后对这些模式进一步增强,然后在同一张照片中重复这一步骤。如果照片中的云朵有点像鸟,网络就会使其变得更像鸟一点,周而复始,直至完全体现出一只鸟的样子,其结果就是某种由神经元网络生成的抽象艺术画作。

Facebook曾透露,他们正在训练其神经网络自动描绘含有飞机、汽车、和动物等物体的小图像,有大概40%的机率,这些图像可以让我们以为它们是真实的。“这个模型可以区分你会用愿意用手机拍下来的图像和其他不自然的图像-比如你的电视上的白色雪花,或某种抽象艺术图像,”Facebook的人工智能研究员Fergus说。“它理解图像组成的结构”(见上图)。

  此类由Facebook和谷歌创建的神经元网络跨越了“多层”人工神经元,它们能够一致地工作,且能够很好的完成特定任务。

与此同时,谷歌的研究员已经把事情推到了另一个极端-他们使用神经网络将真实的照片变成虚幻但有趣的图像。他们训练机器在照片中寻找常见的模式,加强这些模式,然后用相同的图像重复这个过程。“这将创建一个反馈循环:如果一个云看起来有点像一只鸟,我们的神经网络会让它看起来更像一只鸟,”谷歌在一篇博客文章中解释这个项目。“而当被修改的图像再次通过网络,网络能更确切地识别出图像中的‘鸟’,到最后,一幅鸟的图像就像凭空地出现了。”这个过程的结果是一种机器生成的抽象艺术(见下文)。

  谷歌表示,通过将神经元网络的运行过程逆转,传授它们生成图像的技巧,能够让人们更好的理解它们的运作机理。谷歌让网络对自己在图像中发现了什么进行描述。有时,它们只是发现了某个形状的边界;有时,它们发现了更加复杂的事物,例如位于水平线上一座塔的轮廓或者一棵树中隐藏的建筑物。每一次,研究人员都能够更好地理解该网络。

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  谷歌让网络对自己在图像中发现了什么进行描述。有时,它们只是发现了某个形状的边界;有时,它们发现了更加复杂的事物,例如位于水平线上一座塔的轮廓或者一棵树中隐藏的建筑物。每一次,研究人员都能够更好地理解该网络。

谷歌的神经网络可以在地平线上看到塔的粗略轮廓,然后增强轮廓线条,直到出现完整的图像

  通过生成图像技巧,就特定层面的神经元是如何理解一副图像的问题,人们可以获得一个量化的答案,这帮助研究人员通过可视化方式来理解神经元网络如何处理分类任务,进而改进网络架构以及判断是否网络通过训练完成了自我学习。

在某种程度上,这些只是卖弄的花招-特别是谷歌的引起幻觉重现的反馈回路,而且值得注意的是,Facebook的假图片只有64*64像素。但在另一种程度上,这些项目可以用于优化神经网络,让它们接近类似于人类。一家叫做Dextro的计算机视觉公司的首席执行官David Luan说:“这项工作有助于更好地形象化了我们的网络是怎么学习的。”

  如今,图像识别软件已经成为消费产品,如谷歌新的照片服务Google Photos。

这些成果也有点令人不安。不仅仅是因为谷歌的图像生成像是服用了过量的致幻剂,像鸟和骆驼,或蜗牛和猪(见下文)的杂交育种,更有甚者,它们让我们看到了一个机器能用一种我们不能意识到的方式控制我们的所观所听的世界-一个真实与虚幻交织在一起的世界。

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再次被欺骗

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