Tag Archives: нейронные сети

Займите свои места

grotto

Майкл Хансмайер вместе с коллегой, Бенджамином Дилленбургером, создали скульптуру Цифровой Гротеск 2, которая сейчас выставлена в Центре Помпиду в Париже.
Распечатанные на 3D принтере части скульптуры образуют 1,35 миллиарда поверхностей. На печать ушло 7 тонн материала.

Невероятное богатство деталей, неожиданные элементы и их соединения — результат работы компьютерных алгоритмов, которые применял скульптор.

grotto

Майкл Хансмайер говорит на своей странице, что “сегодня, кажется, мы можем распечатать все что угодно, как на макро, так и на микроуровнях, комбинируя различные материалы и процессы”.

Но мы может произвести только то, что спроектировали, а это, в свою очередь, ограничено нашим восприятием. В этой скульптуре алгоритм предлагал необычные и удивительные дизайнерские решения. Скульптор говорит, что такие алгоритмы могут стать помощником или музой художника.

grotto

grotto

grotto

grotto

grotto

grotto

Но, на мой взгляд, в этом уже виден неизбежный следующий шаг: когда сами нейронные сети будут без участия человека генерить скульптуры. Сети будут обучаться на определенном материале и на каких-то принципах. Например, нейронная сеть, обученная на сотне тысяч скульптур, станет производить свои собственные скульптуры, а нам только останется лишь нажать на кнопку и распечатать эту скульптуру, с инструкцией по сборке. Но этими принципами и материалом могут стать и любые образцы красоты, и феномены зрительного восприятия, включая иллюзии, теоремы геометрии, работы Эшера, скелеты морских позвоночных, и все что угодно еще.

Мы увидим такое, что никогда не приходило и, возможно, не могло прийти нам в голову. Так же, как не могли прийти в голову лучших игроков ходы в игре Го, которые делала программа Альфа Го, несмотря на тысячелетнюю историю игры и миллионы сыгранных игр.

Это будет прекрасно, неповторимо и грандиозно. Эта грандиозность будет указывать нам наше место —  в зрительном зале, с ведерком попкорна. А где ещё, если мы со своими творениями  будем выглядеть как криворукие подмастерья?

Фотографии отсюда.


Что «видят» нейронные сети

авокадо под Google DeepDreamГугловский сервис DeepDream дает возможность обработки изображений через программу, которая «видит» странных животных и объекты в картинке. Так, выше — что я сделал с картинкой авокадо с помощью DeepDream (7 уровень, весьма глубокий, по клику открывается в полный размер). Оригинал:
авокадо

Как пишет википедия, «программа была написана для нахождения на картинках лиц и других паттернов, с целью автоматической их классификации». Но если программу продолжать натравливать на картинку для более глубокого поиска, тогда она и начинает находить лица и паттерны, там, где их, собственно, нет. Ну, или для любителей философии, там, где их не видит человек. А может авокадо так и выглядит на самом деле? :)

Картинки при этом получаются похожими на зрительные галлюцинации человека под психоделиками (по мнению опытных пользователей). Факт этот любопытен тем, что может означать функциональное сходство между зрительной корой человека и нейронной сетью искусственного интеллекта.

Еще одно недавнее исследование: ученые (Radford, Metz, & Chintala, 2015), тренируя особый тип нейронных сетей, generative adversarial networks, научили компьютер генерировать дизайны помещений (вполне неплохие, кстати), и лица людей. Так, давая фотографии улыбающихся женских лиц, дали задание выделить концепцию «улыбки» и соединить ее с концепцией «мужчина». В результате получается коллекция улыбающихся мужских лиц несуществующих людей. Пока еще, конечно, не совершенно, но сети учатся быстро.

лица, сгенерированные искусственным интеллектом

Как отмечает автор статьи в New Scientist (Aron, 2015), вполне скоро мы могли бы искать картинки в Гугле по описанию – сама картинка будет генерироваться на лету и будет абсолютно уникальна.

Недалек тот день, когда искусственный интеллект будет создавать гораздо лучшие и картины, и дизайны, как зданий, интерьеров, так и любых механизмов и приборов, и всего остального. Чем займемся мы — вот вопрос, на который пора начать отвечать.

Aron, J. (2015). Computer’s imagination creates human faces. New Scientist USA. December 5, 2015.

Radford, A., Metz, L., & Chintala, S. (2015). Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks. arXiv.org. http://arxiv.org/abs/1511.06434


Алгоритмы-искусствоведы

Frederic BazilleВ мае 2015 вышла статья исследователей из Университета Рутгерз (Saleh & Elgammal, 2015). Они составили коллекцию цифровых изображений 81,449 картин 1,119 художников, начиная с 15 века до наших дней. Компьютерная программа, которую они создали, смогла научиться классифицировать работы по стилю, жанру и художнику. Точность, которую она достигла за короткий срок: 63% точности идентификации по художнику, 60% — по жанру, и 45% — по стилю. Что интересно, эти алгоритмы позволили обнаружить некоторые факты – так, выяснилось. что на творчество некоторых художников было оказано влияние других творцов. Это, понятно, обычное дело, но именно об этих конкретных случаях искусствоведам известно не было.

Norman RockwellНапример, алгоритм обнаружил, что картина француза Фредерика Базиля (Frederic Bazille) «Мастерская на улице Ла Кондамин, 9, в Париже», написанная в 1870 году (в начале статьи), и картина американского художника Нормана Рокуэлла (Norman Rockwell) «Парикмахерская Шаффлтона», написанная в 1950 (выше этого параграфа) весьма похожи. Авторы исследования стали искать сведения о таком факте в истории искусства, но ничего не нашли (статья про эту находку).сравнение двух картинЖелтым выделены очень похожие объекты, красным – схожая композиция, а синим – схожие структурные элементы. Без всяких натяжек можно сказать, что компьютерный алгоритм сделал, пусть и небольшое, но открытие.

Сами исследователи не считают, что такие алгоритмы заменят искусствоведов, но, на мой взгляд, это скромность. Не знаю как вы, а у меня нет сомнений, что вскоре на этом направлении будет еще много достижений. Компьютерные программы учат «понимать» живопись, точность идентификации начнет приближаться к максимуму, мы узнаем еще много интересных фактов из области искусства. Алгоритмы научатся не только «понимать», но и создавать шедевральные картины, скульптуры и музыку.

А что делать нам?

Saleh, B., & Elgammal, A. (2015). Large-scale Classification of fine-art paintings: Learning the right metric on the right feature. Arxiv.org. Полный текст: http://arxiv.org/pdf/1505.00855v1.pdf


Пластичность мозга, вызываемая тренировками памяти

Нейропластичность, вызываемая тренировками памятиЕще одно важное исследование, показывающее пользу тренировок для мозга, опубликовано недавно в журнале  Brain канадскими учеными (Belleville et al., 2011).

Человеческий мозг начинает терять свою массу, с 20-ти летнего возраста, и потери могут составить от 5 до 10%, по достижении преклонного возраста. Несмотря на постоянную потерю нейронов, мозг компенсирует ущерб двумя уникальными механизмами: нейропластичностью и избыточностью своих нейронных сетей. Пластичность мозга – это его способность реорганизовываться и изменяться. Ранее считалось, что пластичность исчезает с возрастом, но это верно только отчасти – эта способность в детском возрасте поистине фантастична, однако, и в 90 лет мозг может изменяться.

Гипотеза ученых была такова: некоторые регионы мозга, не задетые старческими ухудшением, могут помогать или брать на себя функции других поврежденных регионов, посредством тренировки памяти.

30 пожилых участников были разделены на две группы: здоровые  и с легкими когнитивными нарушениями (mild cognitive impairment или MCI). Были произведены тесты на память и съемка томографии за шесть недель до начала тренировок, за неделю до начала тренировок, и через неделю после окончания тренировок. У всех участников до начала тренировок тесты на память показывали активацию регионов, традиционно связанных с этой функцией. У людей с MCI активация была, соответственно, уменьшена.

Ученые использовали функциональную магнитную томографию, и смогли увидеть диверсификацию нервных клеток – те стали участвовать в активности, ранее им не свойственной. После эксперимента участники с легкой формой когнитивных нарушений стали на 33% лучше решать тесты на память. А именно у таких людей в 10 раз более вероятно проявление болезни Альцгеймера.

Улучшение памяти у двух групп участниковНа графике показано улучшение памяти у двух групп участников (Belleville et al., 2011). Как вы видите, улучшения есть у всех.

После тренировок, новые регионы мозга стали включаться в работу: обработки языка, пространственной памяти и способность распознавания, и зона обучения новым навыкам. Здоровая часть мозга стала помогать поврежденной.

Результаты исследования чрезвычайно важны – они означают, что мы можем, тренируя свой мозг, компенсировать нарушения работы мозга, вызванные старением, и, по крайней мере, отсрочить наступление катастрофических последствий, типа болезни Альцгеймера.

Belleville, S., Clement, F., Mellah, S., Gilbert, D., Fontaine, F., & Gauthier, S. (2011). Training-related brain plasticity in subjects at risk of developing Alzheimer’s disease. Brain. Journal of Neurology. First published online. Doi:10.1093/brain/awr037.