FOTOGALERIE Google experimenteaza cu inteligenta artificiala si cu fotografii uimitoare, in cautarea unor raspunsuri despre creativiatea umana

Google foloseste algoritmi complecsi pentru a recunoaste diverse elemente din imagini, iar aceste computere cu inteligenta artificiala „invata” tot mai multe din milioanele de exemple ce li se prezinta. Compania a facut un experiment cu retele neurale, cerand computerului sa identifice anumite tipare din imagini si apoi sa le accentueze, rezultatul fiind o colectie de imagini uimitor de colorate, dar si infricosatoare pe alocuri. Tehnica ar putea fi folosita de artistii grafici, insa ar putea sa ne spuna pe viitor si despre radacinile procesului creativ uman.

Google lucreaza de un deceniu la tehnologii de machine learning si de recunoastere a imaginilor, iar computerele companiei „invata” tot mai mult de la zi la zi, astfel ca identifica tot mai precis diverse elemente din imagini. La baza acestui proces de invatare si perfectionare sta conceptul de retea neurala.

Retelele neurale (artificial neural network) sunt o ramura din stiinta inteligentei artificiale si sunt compuse din neuroni artificiali. Principala trasatura a acestor retele este capacitatea de a invata pe baza de exemple, folosindu-se de experienta anterioara pentru a-si imbunatati performantele.

Desi se aseamana in functionare cu creierul uman, retelele neurale au o structura diferita de cea a creierului. O retea neurala este mult mai simpla decat corespondentul sau uman, dar la fel ca si creierul uman, este compusa din unitati puternice cu capacitate de calcul, mult inferioare insa corespondentului uman, neuronul.

Printre domeniile in care aceste retele sunt eficiente se numara recunoasterea diverselor tipare, recunoasterea vocala, clasificarile, scanarea retinei si predictiile unor serii temporale.

Retelele sunt formate din multe layere (straturi), iar o imagine trece de la un strat la altul si in 10-30 de straturi sunt recunoscute diverse elemente ale imaginii. In primul strat poate fi detectat un nor mic din partea de sus a pozei, in al doilea usa unei case ce apare in poza, iar pana la ultimul strat sunt recunoscute toate elementele din poza, fiindca informatia detectata la un strat, este transmisa si la stratul urmator, astfel ca nu se pierde.

Inginerii de la Google au experimentat cu diverse imaginii in retelele neurale si au cerut software-ului sa identifice tipare din poze si apoi sa le exagereze pentru a vedea ce rezulta. Insistand pe un anumit tipar, reteaua reuseste sa modifice radical fotografia, iar Google a testat mai ales cu imagini de animale, astfel ca pozele ce au rezultat sunt uimitoare (de exemplu figura agonizanta din pictura Tipatul de Eduard Munch apare a avea fata de caine).

Inginerii au cerut soft-ului sa amplifice un lucru pe care computerul il detecteaza intr-o imagine. De exenplu, daca soft-ului i se pare ca a vazut un nor in forma de pasare i s-a spus sa modifice acea poza, amplificand imaginea norului ca sa semene tot mai mult cu o pasare.

„Rezultatele sunt fascinante – chiar si o retea neurala relativ simpla poate fi folosita sa interpreteze masiv o imagine, la fel cum in copilarie ne placea sa privim norii si sa ne imaginam ca au diverse forme”, spun intr-o postare pe blogul Google trei ingineri care au lucrat la proiect (Alexander Mordvintsev, Christopher Olah si Mike Tyka)

„Reteaua a fost antrenata mai ales cu imagini de animale, astfel ca interpreteaza in general formele ca fiind animale. Insa fiindca datele au un grad mare de abstractizare, rezultatele constituie un remix al diverselor caracteristici invatate”.

Cercetatorii nu au considerat acest experiment ca fiind o simpla joaca, deoarece ii poate ajuta sa inteleaga in ce mod functioneaza algoritmii si mai ales pot explora cat de mult invata soft-ul si la ce nivel de abstractizare ajunge. Mai mult, informatiile culese din simpaticul experiment ne-ar putea face sa intelegem mai multe despre noi, oamenii.

„Tehnicile prezentate aici ne ajuta sa intelegem si sa vizualizam cum pot retelele neurale sa clasifice lucruri dificile, sa imbunatateasca arhitectura de retea si sa verificam cat a invatat reteaua in timpul training-ului. In plus, ne intrebam daca retelele neurale pot deveni un instrument pentru artisti – un nou mod de a remixa concepte vizuale – sau poate chiar ar putea da noi indicii despre radacinile procesului creativ in general”, spun inginerii Google.