Один робот воссоздал «Бегущего по лезвию», а другой принял его работу за оригинал |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-06-03 20:46 Ранее нейронные сети уже научились «писать» картины, а сейчас подошла очередь кинематографа. Лондонский исследователь Тиренс Броуд научил нейросеть «смотреть» кино. Свой необычный эксперимент он в мельчайших подробностях описал в своем блоге на площадке Medium. Пересказывать все особого смысла нет, да и, признаться честно, некоторые технические аспекты требуют глубоких познаний в области машинного обучения и нейронный сетей. Попробуем коротко передать суть. Итак, суть заключается в том, чтобы обучить нейросеть своего рода мнемоническим приемам запоминания изображения с целью его точного воссоздания в будущем. Нейросеть берет изображение, кодирует его с помощью 200 цифр, а затем пытается раскодировать эту последовательность и получить картинку, максимально близкую к оригиналу. В качестве исходного материала для обучения своей нейросети Броуд использовал фильм Ридли Скотта «Бегущий по лезвию» 1982 года, точнее его сжатую версию с более низким разрешением - 256х144 точек. С тремя цветовыми каналами полный размер изображения такого качества - 110592 цифр. То есть, изображение сжимается почти в 553 раза. В будущем подобная техника может использоваться для восстановления визуальных данных посредством искусственных нейронных сетей. Просмотрев киноленту шесть раз - по времени это заняло около двух недель - машина Броуда, использующая NVIDIA GTX 960, сумела покадрово воссоздать весь фильм. Сама техника нуждается в доработке, да и установленная планка в 200 цифр невероятно низка для воссоздания мельчайших подробностей, что хорошо видно по видео, но в целом - это идея хороша. Лучше всего оценить «шедевр» нейросети Броуда можно благодаря видео, на котором сравнивается оригинал «Бегущего по лезвию» и робо-копия. Самое интересное случилось после того, как Броуд загрузил воссозданную компьютером версию фильма на видеохостинг Vimeo. В конце мая Warner Bros. отправила Vimeo уведомление о нарушении авторских прав. С учетом того, что поиском нарушений авторских прав обычно занимаются роботы, получается весьма ироничный финал: робот от Warner Bros. перепутал фильм, созданный другим роботом, с картиной, снятой человеком. И еще одна любопытная деталь - сюжет «Бегущего по лезвию» рассказывает про искусственный интеллект, который невозможно отличить от настоящих людей. Кстати говоря, Warner Bros. восстановила удаленное видео после того, как издание Vox обратилось к представителям за комментарием. Помимо «Бегущего по лезвию» в эксперименте Броуда поучаствовала еще одна лента - «Помутнее» Ричарда Линклейтера. Источник: feedproxy.google.com Комментарии: |
|