Por que o Deep Dream A.I. do Google Alucinações em rostos de cachorro

Acontece que a rede neural do Google é obcecada por caninos por um motivo.

Por que o Deep Dream A.I. do Google Alucinações em rostos de cachorro

Todos nós temos gostado do que os artistas e desenvolvedores têm feito com o Deep Dream do Google, a rede neural alimentada alucinação AI . Agora você pode brincar com ele, graças ao Aplicativo da web Dreamscope . Basta fazer o upload de uma imagem, escolher um dos 16 filtros diferentes e transformar essa imagem em um pesadelo alucinógeno de olhos de cachorro que se repetem infinitamente para você.



O que provavelmente fez você se perguntar: o que há com todos aqueles olhos de cachorro, afinal? Por que todas as imagens que o Deep Dream tosse se parecem em maior ou menor grau com Seth Brundle de O voo abarrotou seu pod de teletransporte de caninos e apertou o botão? Acontece que há uma resposta muito simples para isso.

Como você deve saber, o Deep Dream do Google funciona com o mesmo tipo de rede neural que alimenta a capacidade do Google Fotos de identificar imagens por seu conteúdo . Essencialmente, a rede emula os neurônios do cérebro humano, com um único núcleo da rede 'disparando' toda vez que vê uma parte da imagem que pensa reconhecer. Os efeitos alucinantes do Deep Dream vêm de dar a ele uma imagem inicial e, em seguida, iniciar um ciclo de feedback, de modo que a rede comece a tentar reconhecer o que reconhece o que reconhece. É o equivalente a pedir ao Deep Dream para fazer um desenho de como ele pensa que é uma nuvem e, em seguida, fazer um desenho de como sua imagem se parece, ad infinitum.



Onde os cachorros entram? este Tópico Reddit fornece alguns insights. A capacidade de uma rede neural de reconhecer o que está em uma imagem vem do treinamento em um conjunto de dados inicial. No caso do Deep Dream, esse conjunto de dados é da ImageNet, um banco de dados criado por pesquisadores de Stanford e Princeton que construíram um banco de dados de 14 milhões de imagens marcadas por humanos. Mas o Google não usou todo o banco de dados. Em vez disso, eles usaram um subconjunto menor do banco de dados ImageNet lançado em 2012 para uso em um concurso ... um subconjunto que continha uma classificação refinada de 120 subclasses de cães.



Em outras palavras, o Deep Dream do Google vê rostos de cachorro em todos os lugares porque foi literalmente treinado para ver rostos de cachorro em todos os lugares. Imagine o quanto a Internet estaria pirando com o Deep Dream agora se fosse treinada em um banco de dados que incluísse uma classificação refinada de LOLCATS.

[através da Rizoma ]