ШІ здатний придумати людське обличчя, якого насправді не існує, або навіть спробувати жартувати. Однак уявити образ, що є природним для людей, для нейромереж є непосильним завданням.
Цікаво "Гори" на поверхні нейтронних зірок виявилися нижчими, ніж вважали раніше
Нейромережі вчаться уявляти
Щоб навчити нейромережі уяві, дослідники придумали новий метод, що дозволяє AI визначати, як повинен виглядати об'єкт, навіть якщо система ніколи раніше не бачила нічого подібного.
Люди можуть розділити отримані знання з атрибутів – наприклад, форми, пози, положення, кольору, — а потім рекомбінувати їх, щоб представити новий об'єкт. Ми спробували змоделювати цей процес за допомогою нейронних мереж,
— пояснили вчені.
Ключовим моментом є екстраполяція – можливість використовувати великий банк навчальних даних (наприклад, зображення автомобіля), щоб потім вийти за рамки того, що показано на зображенні. Для ШІ це складно через те, що його зазвичай вчать виявляти певні закономірності, а не широкий спектр атрибутів.
Команда застосувала підхід, аналогічний тим, які використовуються для створення дипфейків, — поділ різних атрибутів зразка (в дипфейках машина повинна вміти розділяти рухи обличчя і ідентичність особи).
Таким чином, якщо AI побачить червону машину і синій мотоцикл, він зможе "уявити" червоний мотоцикл, навіть якщо ніколи не бачив його раніше. Одним з основних нововведень в цій методиці є обробка вибірок в групах, а не окремо, а також побудова семантичних зв'язків між ними в процесі. Тоді AI може розпізнавати схожості та відмінності у зразках, які він бачить, використовуючи ці знання для "представлення" чогось абсолютно нового.
За словами дослідників, той самий підхід може бути застосований в галузі медицини та безпілотних автомобілів: AI зможе "уявити" нові ліки або візуалізувати нові дорожні сценарії, яким він не був спеціально навчений.