Нейросеть научили генерировать мемы

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск
Регистрация на сайте
Сбор средств на аренду сервера для ai-news

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИРабота разума и сознаниеВнедрение ИИРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информации

Авторизация



RSS


RSS новости

Новостная лента форума ailab.ru

Ученые из Стэнфордского университета разработали нейросеть, которая придумывает текстовую часть мемов. Система основана на работе нейросети с долгой краткосрочной памятью и умеет генерировать субъективно (по мнению пятерых добровольцев) смешные картинки. Препринт опубликован на arXiv.org.

Для создания мемов с подписями (кэпшенами) используются специальные сайты (например, популярный Meme Generator), которые позволяют использовать картинку-шаблон и окошки для ввода текста. Для искусственного интеллекта создание подобного мема с помощью шаблона кажется задачей достаточно простой: придумывать и вводить членораздельный кэпшн самостоятельно компьютеры давно умеют. Задача, однако, осложняется тем, что зачастую картинка-шаблон подразумевает и использование подписи определенного типа. Знаменитый мем с Боромиром должен начинаться с фразы «Нельзя так просто взять и...» ("One does not simply..."), а мем с Брайаном-неудачником (Bad Luck Brian) — описывать ситуацию, которая начинается позитивно, а развязка неожиданным образом становится негативной.

Научить компьютер придумывать такие мемы самостоятельно (и так, чтобы они выглядели достоверно) можно с помощью алгоритмов глубокого обучения. Этим занялись Абель Пирсон Пятый (Abel L. Peirson V) и Мелтэм Толунэй (E. Meltem Tolunay) из Стэнфордского университета. Они разработали нейросеть, которую обучили на 400 тысячах изображений с сайта Meme Generator: из них извлекли 2600 уникальных шаблонов-картинок, каждому из которых соответствовало краткое описание (название мема, например, «злой школьник») и примеры кэпшенов.

Для создания мема система использует рекуррентную нейросеть с двумя моделями, основанными на долгой краткосрочной памяти. Система также во многом основана на алгоритме для создания подписей к изображениям Show and Tell, который в 2015 году представили разработчики Google. Нейросеть обучили создавать мемы не только получая на вход картинку-шаблон, но и шаблон вместе с соответствующим ему названием.

Получившиеся мемы

Peirson & Tolunay / arXiv 2018

Оценить получившиеся мемы исследователи попросили пять добровольцев, каждому из которых показывали искусственные мемы и мемы из обучающей выборки, сделанные людьми. Картинки реальных людей получили 7 баллов по шкале забавности (от 1 до 10), в то время как созданные нейросетью мемы — от 6 до 6,8 в зависимости от алгоритма. Добровольцы также отличали настоящие мемы от искусственных в 63-70 процентах случаев. Для автоматической оценки получившихся кэпшенов разработчики использовали параметр «растерянности» (perplexity), который подсчитывает обратную вероятность появления каждого последующего слова в сгенерированном тексте на основе распределения вероятностей обучающей выборки и выражается в двойке в положительной степени (чем ближе этот показатель к двум, тем точнее работает модель). Величина этого параметра для созданных мемов равнялась 2,02 и 2,68 для разных моделей.

Исходный код алгоритма (включая парсер для сбора датасета), а также примеры получившихся мемов ученые выложили в свой репозиторий на github.

Сегодня мемы используются не только для развлечений, но и для рекламы, а также — для политической и идеологической пропаганды. Отчасти поэтому они часто становятся объектом различных исследований. К примеру, совсем недавно американские разработчики провели векторный анализ популярных мемов и выяснили, что самым частым их героем выступает Дональд Трамп, а самыми популярными оказались мемы с лягушонком Пепе.

Елизавета Ивтушок 


Источник: nplus1.ru



Поддержи проект ai-news рублем. Машины верят в тебя! >>



Комментарии: