«Пивной белый» и «помадно-красный» — как искусственный интеллект цвета выдумывал

Многие учёные приходили к важнейшим для науки выводам как бы невзначай. Возможно, и ценность экспериментов, о которых мы рассказываем сегодня, станет понятной только через какое-то время, а пока предлагаем читателям познакомиться с компьютерным алгоритмом, который создаёт собственную палитру цветов.

sw-img-pc-colortools-hdr-csp

Ложка дёгтя

Исследовательница Джанелл Шейн (Janelle Shane) в течение нескольких месяцев проводила эксперименты с нейронными сетями – отдельным видом ПО для машинного обучения, и вдруг компьютер предложил ей добавить хрен в шоколадный торт. Предложение не появилось с бухты-барахты. Вдохновлённая Томом Брэвом (Tom Brewe), ещё одним исследователем AI-алгоритмов, Шейн неоднократно просила свою нейронную сеть придумать рецепты для приготовления блюд. Она давала сети тысячи кулинарных книг, а затем просила генерировать новые, похожие тексты. Вся «магия» нейронных сетей заключается в том, что хотя компьютер и не понимает рецепт тем же сенсуальным способом, каким воспринимает его человек, в конечном итоге он может выдать что-то квазиреалистичное.

Это и делал алгоритм Шейн. Он предложи ей смешать масло, сахар, яйца, молоко, порошок для выпечки, какао, экстракт ванили и арахисовое масло с одной ложкой хрена. После этого компьютер порекомендовал «сварить» всё это в духовке (у нейронной сети всегда были проблемы с глаголами). Шейн рассмеялась и опубликовала об этом твит. Но после того как другой исследователь искусственного интеллекта ответил, что рецепт оказался достаточно удачным, она сама воспользовалась им и приготовила блюдо для небольшой домашней вечеринки. Стоит отметить, что Шейн – не профессиональный исследователь AI-алгоритмов. Она работает с лазерными лучами в небольшой исследовательской компании в штате Колорадо, США. Но свободное время посвящает как раз искусственному интеллекту.

Эксперимент с цветами

В конце мая этого года она сделала публикацию о ещё одном эксперименте: Шейн задала нейронной сети около 7700 цветов краски Sherwin-Williams. Её интересовало: сможет ли сеть изобрести новые цвета и соответствующие названия к ним?

Сеть попыталась:

e38f1e996

И выдала: «Caae Brae 228  128 116», «Caae Blae 117 118 115», «Saae Ble 127 117 126» и «Caae Blae 127 125 118».

Рекуррентные нейронные сети «учатся» путём многократной обработки данных, предложенных им. Вместо типичной компьютерной программы, которая запускает определённые предварительно заданные функции в большом наборе данных, нейронные сети изучают, как выглядят наборы в вероятностном смысле. По мере того, как они готовят эту модель, они выдают новые приблизительные значения набора данных — тех, которые не были включены в исходный набор, но которые можно было бы включить.

В случае с типом программы, которую использует Шейн, он учится моделировать посимвольно: определяет, какой символ наиболее вероятен для определённого места, затем переходит к следующему и т.д. Следовательно, вышеуказанный контрольный пункт, — тот, в котором сеть узнала, что «а» и «е» являются буквами, которые часто идут вместе; но на этом её познания закончились.

С третьей или четвёртой попытки нейронная сеть, с которой экспериментировала Шейн стала лучше моделировать названия и в некоторых названиях можно было уловить логику и совпадение с цветом: помадно-красный; кораллово-серый; пиратский белый; вурдалаково-розовый; машинный серый; апельсиновый загар; пивной белый; домашний коричневый и т.д.

3da4a474d

Алгоритм также начал выдавать интересные словосочетания: «Rose Hork», «Burf Pink» и он смог вычислить, какие цвета совпадают со своими названиями: «Navel Tan» – это действительно цвет загара, «Horble Gray» – оттенок серого, а  «Hurky White» – белый.

Но успех сопутствовал технологии далеко не всегда. Обратите внимание, что «ледяной серый» – это горчичный жёлтый цвет:

e471bd5c2

«чёрная рука»; «лобковый серый»; «перегоночный фиолетовый»; «ледяной серый»; «серый поршень»; «синеватый»; «болотно-коричневый» и т.д.

Выводы

В конечном счёте, исследовательница отметила следующие особенности своей нейронной сети:

  • Ей особенно нравятся коричневый, бежевый и серый цвета;
  • Нейронная сеть очень скверно справляется с придумыванием названий цветов.
2491ad83e

Примеры названий цветов, созданных AI-программой. «Летучей мыши» достался розовый оттенок, а другую краску алгоритм назвал «Тестирование»

«Нейронная сеть не имеет понятия о цветовом пространстве и не осознаёт человеческое восприятие цвета», – рассказывает Шейн. Вместо этого она обрабатывает цвета по их RGB-значениям: сочетания красного, зелёного и синего, которые объединяются в каждом оттенке. Алгоритм действительно видит цвета не как число за раз, а как цифру за раз. Шейн полагает, что именно в этом причина того, что нейронная сеть неправильно определяет цвета и называет розовым оттенок, который не имеет к розовому никакого отношения.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:

Источник:The Atlantic

Читайте также:

Штучний інтелект у дизайні та розробці ігор. Де ми зараз і що далі?

Аналоги російських сервісів для українців

CES 2022: цікаві анонси найбільшої у світі виставки електроніки

Чому дрони можуть стати кращою заміною феєрверків