AI能有多汙?要看你餵它吃什麼 | 怎樣玩壞GAN
良品栗子 發自 凹非寺
量子位 報導 | 公眾號 QbitAI
一直感覺,GAN (生成對抗網路) 這個名字隱隱有些汙,還以為是我自己的問題。
但這一次,發現開車不止不分國界,也能在人類和AI之間薪火相傳。
△ 這是一種無需言傳的技能
Robbie Barrat雖然剛剛高中畢業,但駕齡已經不短了。他日常給AI投喂各種各樣的畫作,然後讓AI自己畫。
進行無監督學習的GAN,是神經網路界的小學霸。它的兩個網路各司其職,一個是Generator (G) ,畫師,另一個是Discriminator (D) ,鑑賞家。
G會生成一些畫,來讓D感到困惑,分不清哪些是G畫的,哪些是人類真正的畫作。通過時間的推移,G的畫會和人類的作品越來越接近,而D的分辨能力也會越來越強。
△ 晦明變化者,山間之朝暮也
一開始,Barrat用比較平和的自然風景餵養AI,或繁茂或蕭瑟。它畫出來的也是大樹、小花、小草之類組成的圖景。
不過,少年的熱情並不止於此。他還想看看,用數以千計的果體肖像畫餵養長大的GAN,會獲得怎樣的圖畫生成技能。
Barrat得到了一系列“超現實主義”佳作,部分如下圖。依他所說,AI畫出的肉體呈現不規則的水滴狀,就好像快要在炎熱的天氣裡融化了。
△ 入口即化系列
關於技術部分,他說有時候GAN會陷入如一種叫做“區域性極小值 (local minima) “的窘境。這時,G和D的日常仍然是互相傷害,但它們會通過某種方式,讓雙方並不隨時間的推移提升自己的能力——
比如,G畫的某一幅圖順利騙過了D,便一直畫同一幅圖,且能持續騙過D。如此一來,在一段時間之內,G和D便無法獲得有效的自我提升。
雖然訓練難度很大,但從結果來看,少年深感孺子可教。
△ 切顆腦 (左) 與半獸人 (右)
那麼問題來了,因為程式猿是男生,所以養大的AI才比較關注軀體的部分麼?再看看它畫裡的臉,一直在毀容,從未被修復。畢竟,按照通常的定義,“肖像”還是要以面部為重吧。
從這一點上看,羅格斯大學的小夥伴們去年釋出的AI訓練成果,似乎要優秀一些。
△ 不過依然是手術失敗的畫風
— 完 —
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