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电脑没有艺术?AI拒绝接受这一事实,你扔蘑菇
作者:admin 发布日期:2019-05-05

计算机也有艺术的细菌,哦不,做艺术?这是基本的问题,在计算的不断发展推动创新,人工智能即发展能够复制人类的创造力。

谷歌的算法作曲家此前曾有过报道。但如果人工智能实际上可以设计和生产可以在三维的用手拿着它的对象?这是哥本哈根大学的IT研究助理教授乔尔·雷曼。

雷曼兄弟希望深度神经网络的图像识别强大的力量创建独立的艺术作品,而无需人的干预。他认为,结合了神经网络和进化算法的深度的关键。他和他的同事发展人工智能实验室和怀俄明大学合作,共同设计一个雕塑可以由人工智能系统。

它们将被称为建立这样一个系统产生的对象的。工作过程如下:进化算法随机生成一个设计蓝图,从而创建看起来像乱七八糟粘土的质量的3D图像。然后,粘土的进化算法疙瘩的一些快照传递给神经网络的深度(神经网络只能被理解为2D图像的深度),然后问道:“你怎么看?“神经网络快照拥有庞大的图像数据库进行比较的深度,以确定是否快照的物体,像熟悉的物品,然后回进化算法。起初,神经网络的深度给予反馈,而原油,如“这看起来0.001%像水母“。绝大多数人都没有看到这种反馈都难保昏了过去,但该算法不能放弃。接下来,进化算法会稍微改变蓝图,送回深度神经网络:“怎么啦?“如果这是比以前更差了神经网络的深度,则算法将被放弃,原始蓝图再次进行修改。如果反馈神经网络确认的变化的深度,但即使现在有0.002%像水母,此版本将被保留,并继续在此基础上的算法,它发生变异。作为指导非常耐心,而且神经网络算法后反复深度亿万排序的学习最终会找出一个可识别的对象。

虽然类似他的人类学习过程雷曼识别算法,他仍认为,更准确的比喻是一个自然演进。当灵感本的最初来源是整个项目。“对我来说是那么不可思议演变,而不是思维的意愿进行干预,但它可以创建这样复杂的生物,至今我们不能跟风。“雷曼说,。。他试图从简单的生物究竟模仿个别的更复杂的演变。这就是为什么神经网络算法的深度将提供这种基本反馈原因。它不会告诉算法做错了或者做了正确的事情,只有这样的语句是冷或热。雷曼说,它只是变化的,就好。“无论你的生活或死亡,进化不会告诉你如何改变才能变得更好生物体的基因序列。“

该研究小组进行了大约两个星期细致的工艺。在超过2500万次迭代,最后,该算法打造最工作是神经网络的深度来确定的95%的准确度。但平心而论,如果分数给人类,他们中的一些或许没有到95%。雷曼说,这些奇怪的物体形状是由于神经网络无法理解的三维物体。从某种意义上说,这种算法采取了神经网络的弱点,才显得比较抽象的作品可以逃脱。

雷曼最后草案(他称为“人工DNA”)发送到3D印刷机。最终的产品是由算法产生出来的几个小雕塑。雷曼说,其中一些人还“蛮好看的。“。

[来源:科普 ?作者:高飞麦当劳 ?编译:白电业务未来论坛]

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