ИИ способен придумать человеческое лицо, которого в действительности не существует, или даже попробовать пошутить. Однако представить образ, что естественно для людей, для нейросетей – непосильная задача.
Интересно "Горы" на поверхности нейтронных звезд оказались ниже, чем предполагалось ранее
Нейросети учатся представлять
Чтобы научить нейросети воображении, исследователи придумали новый метод, позволяющий AI определять, как должен выглядеть объект, даже если система никогда раньше не видела ничего подобного.
Люди могут разделить полученные знания атрибутов – например, формы, позы, положения, цвета, – а затем рекомбинировать их, чтобы представить новый объект. Мы попытались смоделировать этот процесс с помощью нейронных сетей,
– объяснили ученые.
Ключевым моментом является экстраполяция – возможность использовать большой банк учебных данных (например, изображения автомобиля), чтобы затем выйти за рамки того, что показано на картинке. Для ИИ это сложно из-за того, что его обычно учат выявлять определенные закономерности, а не широкий спектр атрибутов.
Команда применила подход, аналогичный тем, которые используются для создания дипфейков, – разделение различных атрибутов образца (в дипфейках машина должна уметь разделять движения лица и идентичность человека).
Таким образом, если AI увидит красную машину и синий мотоцикл, он сможет "представить" красный мотоцикл, даже если никогда не видел его раньше. Одним из основных нововведений в этой методике является обработка выборок в группах, а не по отдельности, а также построение семантических связей между ними в процессе. Тогда AI может распознавать сходства и различия в образцах, которые он видит, используя эти знания для "представления" чего-то совершенно нового.
По словам исследователей, тот же подход может быть применен в области медицины и беспилотных автомобилей: AI сможет "представить" новые лекарства или визуализировать новые дорожные сценарии, которым он не был специально обучен.