«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:

Цікаві природні явища на Марсі та їх наслідки

Теорії змови про 5G, або чому люди бояться нових технологій

Подальші плани NASA або для чого потрібна місячна космічна станція?

Як стати дата-саентістом: сім більш зручних способів, ніж онлайн-курси